太阳能发电量预测数据集SolarPowerGenerationPredictionDataset-yeaheee
数据来源：互联网公开数据
标签：太阳能, 发电量预测, 气象数据, 机器学习, 时间序列分析, 能源, 气候, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的太阳能发电量预测数据，记录了太阳能发电相关的气象参数与发电量之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但数据记录了日、小时、分钟级别的时间粒度。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了典型气象观测数据。
数据维度：数据集包括“Day”（日）、“Hour”（小时）、“Minute”（分钟）、“DHI”（水平面直接辐射强度）、“DNI”（直接法线辐照度）、“WS”（风速）、“RH”（相对湿度）、“T”（温度）以及“TARGET”（目标发电量）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个csv文件，每个文件都具有相同的结构化字段，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开气象观测数据和太阳能发电量记录，经过了标准化处理。
该数据集适合用于太阳能发电量预测和相关气象因素分析。
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：适用于能源、气候变化与机器学习交叉领域的学术研究，如太阳能发电量预测模型构建、气象因素对发电量的影响分析等。
行业应用：为太阳能发电企业提供数据支持，尤其是在发电量预测、电网负荷管理、能源调度优化等方面。
决策支持：支持能源政策制定者进行太阳能发电相关的规划和决策，促进可再生能源发展。
教育和培训：作为能源工程、数据科学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解太阳能发电与气象数据的关系。
此数据集特别适合用于探索气象参数对太阳能发电量的影响，构建预测模型，实现发电量的精准预测，从而优化能源管理和调度。
