数据集概述
本数据集为聚光太阳能电站（CSP）的深度学习方向修正提供射线级数据，可用于数值修正模拟射线方向，支持结合前序数据集调整射线方向与功率并投影至任意接收器表面，包含气象条件、电站位置等配套文件。
文件详解
- README.txt：文档格式，介绍数据集背景、用途及文件说明
- Conditions_testing_rays.xlsx：Excel格式，包含九百三十一个测试气象条件、电站位置和接收器位置信息
- heliostats_combinations.png：图片格式，展示八个聚焦定日镜组合的详细信息
- front_view_STJ.png：图片格式，提供尤利希太阳能塔（STJ）正视图，用于识别射线拦截的孔径平面（三十五米高的MFT第二层）
- meshed_graphs.png：图片格式，可能包含网格图相关可视化内容
- ray_dataset.zip：压缩包格式，包含两万五千零五十九对“.txt”文件，每对文件分别存储无跟踪误差（训练输入）和有跟踪误差（训练真值）的模拟拦截射线方向列数组
数据来源
TOPCSP欧洲项目（HORIZON MSCA Doctoral Network，项目编号101072537）WP1部分
适用场景
- 聚光太阳能电站射线方向修正算法开发：用于训练前馈神经网络、循环神经网络等深度学习模型或随机森林等算法
- 太阳能电站性能优化研究：结合射线方向与功率修正，模拟不同气象条件下的接收器表面能量分布
- 定日镜跟踪误差影响分析：基于有/无跟踪误差的射线数据，探究误差对电站性能的影响机制
- 太阳能热发电系统仿真模型验证：为CSP系统的射线传播与能量转换仿真提供真实场景下的训练数据支撑
