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光伏电站发电量预估数据|光伏发电数据集|数据预测数据集
收藏浙江省数据知识产权登记平台2024-10-30 更新2024-10-31 收录
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/77990
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1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率，可以提高电网的稳定性，增加电网消纳光电能量的能力，在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展，实现动态供需状态预测的方法，为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。
2、准确预估光伏电站发电量，可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站，提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台
2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等
3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理，用累计发电量矫正小时平均发电功率，剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算
4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作，剔除辐照度和发电异常的一些数据
5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS
6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据，其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量，当误差率低于一定阈值时，该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
提供机构：
锦浪科技股份有限公司
创建时间：
2024-09-19
AI搜集汇总
数据集介绍
特点
光伏电站发电量预估数据集由锦浪科技股份有限公司提供，包含501条记录，每日更新，用于预测光伏电站发电量和提升电网稳定性。数据集包含电站ID、容量、告警数、湿度、云量、温度、地表太阳辐射、地表热辐射、顶部太阳辐射、发电量、等效满发小时数和预估值等字段，应用XGBoost算法模型进行预测。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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