光伏发电预测数据集PhotovoltaicPowerGenerationPredictionDataset-dayenkar
数据来源：互联网公开数据
标签：光伏发电, 太阳能, 气象数据, 预测模型, 辐射强度, 清晰天空, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Wipro的数据，记录了光伏发电相关气象数据与预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从数据内容推测为一段时间内的观测与预测结果。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但数据包含气象参数，可用于光伏发电预测模型。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如清晰天空下的直接水平辐射（DHI）、直接法向辐射（DNI）、总水平辐射（GHI），以及对应的预测值pred_DHI、pred_DNI、pred_GHI。
数据格式：CSV格式，文件名为wiprocsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Wipro，其中包含了光伏发电相关的气象数据以及预测值，为进一步研究提供了基础。
该数据集适合用于光伏发电预测模型、气象数据分析、以及机器学习算法的实践。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于光伏发电预测、太阳能资源评估等领域的研究，例如基于气象数据的发电量预测模型构建。
行业应用：可以为太阳能发电企业提供数据支持，用于优化发电策略、提高能源利用效率等。
决策支持：支持能源行业的决策制定，例如电网负荷预测、可再生能源规划等。
教育和培训：作为能源工程、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解光伏发电预测。
此数据集特别适合用于探索气象数据与光伏发电量之间的关系，以及评估预测模型的准确性，从而实现对光伏发电的优化与控制。
