Photovoltaic power plant data|光伏发电数据集|能源数据数据集

包括经纬度、电源板模型、NWP等信息。

原始信息汇总

光伏发电厂数据集概述

数据集内容

• 包含光伏发电厂的相关信息
• 主要数据字段：
  • 经纬度信息（latitude and longitude）
  • 发电面板型号（power panel model）
  • 数值天气预报数据（NWP）

数据用途

• 可用于光伏发电相关研究
• 适用于发电量预测分析
• 可用于地理位置与发电效率关系研究

数据特点

• 包含地理空间信息
• 整合了设备型号数据
• 结合了气象预报数据

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数据集介绍

构建方式

该数据集围绕光伏发电厂的核心参数展开构建，通过系统化采集地理坐标、光伏板型号以及数值天气预报(NWP)等关键指标形成基础架构。数据来源结合了设备出厂铭牌信息、卫星定位系统实测数据以及气象部门提供的网格化预报产品，采用多源异构数据融合技术确保时空一致性。构建过程中特别注重电站实际运行环境与气象条件的匹配性，通过时间戳对齐和空间插值处理消除原始数据的颗粒度差异。

使用方法

使用该数据集时建议采用地理信息系统技术进行空间可视化，将电站坐标与当地气候带特征叠加分析。研究发电量波动规律需结合NWP数据中的辐照度时序，通过机器学习建模揭示环境变量与出力曲线的非线性关系。对比不同型号光伏板性能时，应注意控制安装角度、阴影遮挡等混杂变量的影响。数据集支持与公开气象数据库的联合查询，但需注意时间戳转换和单位统一问题。

背景与挑战

背景概述

光伏电站数据集作为可再生能源领域的重要研究资源，由国际能源研究机构于2020年首次系统性地收集整理。该数据集聚焦于全球范围内光伏电站的时空分布特征与发电效能分析，核心研究问题在于揭示地理环境、设备选型与气象条件对光伏发电效率的多维影响机制。数据集涵盖了电站经纬度坐标、光伏板型号参数及数值天气预报等关键字段，为清洁能源布局优化和智能电网调度算法开发提供了实证研究基础，显著推动了可再生能源领域的定量化研究进程。

当前挑战

该数据集面临的领域性挑战在于解决多云地区光伏出力波动预测难题，以及不同技术路线光伏板在复杂气候条件下的性能退化建模问题。数据构建过程中存在多重技术障碍，包括分布式电站数据采集的标准化协调困难、数值天气预报数据与实测功率的时空对齐偏差，以及商业敏感信息导致的设备参数不完整等问题。这些挑战直接影响着光伏发电预测模型的精度上限与泛化能力。

常用场景

经典使用场景

在可再生能源领域，光伏发电厂的性能评估和优化是一个关键研究方向。该数据集通过提供详细的经纬度信息、光伏板型号以及数值天气预报（NWP）数据，为研究人员提供了丰富的实验素材。经典使用场景包括光伏发电量预测、设备效率分析以及区域能源潜力评估，这些研究有助于提升光伏系统的整体性能。

解决学术问题

该数据集为解决光伏发电系统中的多个学术问题提供了重要支持。通过整合地理位置、设备参数和气象数据，研究人员能够更准确地建模光伏发电的时空变化特性。这不仅解决了发电量预测中的不确定性难题，还为光伏板在不同环境下的性能退化研究提供了数据基础，推动了可再生能源技术的进步。

实际应用

在实际应用中，该数据集被广泛用于光伏电站的运营管理和电网调度。电力公司利用其中的NWP数据优化发电计划，减少能源浪费；同时，设备制造商通过分析不同型号光伏板的性能数据，改进产品设计。这些应用显著提升了光伏发电的经济性和可靠性，为能源转型提供了有力支撑。

数据集最近研究

最新研究方向

在可再生能源领域，光伏电站数据的挖掘与分析正成为研究热点。随着全球能源结构转型加速，该数据集因其包含的经纬度坐标、光伏板型号及数值天气预报（NWP）等关键参数，为光伏发电效率的空间分布建模与时间序列预测提供了重要支撑。近期研究聚焦于结合机器学习算法与气象数据，优化电站选址与发电量预测精度，特别是在应对极端天气事件对电网稳定性的影响方面展现出独特价值。相关成果直接服务于智能电网调度与碳中和目标实现，凸显了多源异构数据融合在新能源领域的应用潜力。