太阳能辐射预测数据集SolarRadiationPredictionDataset-harshbansal27
数据来源：互联网公开数据
标签：太阳能, 辐射, 预测, 清洁能源, 气象数据, 时间序列, 机器学习, 光伏
数据概述：
该数据集包含来自特定地理位置的太阳能辐射和气象观测数据，用于太阳能辐射预测模型的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2009年至2016年。
地理范围：数据来源未明确标注，但包含了多个用于训练和测试的独立数据集，涵盖了不同时间段的太阳能辐射和气象要素。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含时间戳（年、月、日、时、分）以及各种气象参数，包括晴空条件下总水平面辐照度 (Clearsky GHI)、直接法向辐照度 (Clearsky DNI)、散射水平面辐照度 (Clearsky DHI)、云量、露点温度、环境温度、气压、相对湿度、太阳天顶角、可沉淀水、风向、风速和填充标志等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据处理和分析。包含训练集（train.csv, train_ghi.csv, train_dni.csv, train_dhi.csv）和测试集（test.csv）以及一个提交样本文件（sample_submission.csv）。
来源信息：数据来源于公共数据集，经过整理，提供了用于预测太阳能辐射的基础数据。
该数据集适合用于太阳能辐射预测、光伏发电功率预测、清洁能源研究等领域。
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：适用于太阳能辐射预测、气象学、气候变化、光伏发电系统性能分析等领域的研究。
行业应用：可为太阳能电站的发电量预测、电网调度、能源管理系统提供数据支持，尤其是在优化发电效率、提升电网稳定性方面。
决策支持：支持能源政策制定，辅助政府和企业进行太阳能发电项目的可行性评估和投资决策。
教育和培训：作为可再生能源、气象学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解太阳能辐射的预测方法和应用。
此数据集特别适合用于构建和评估太阳能辐射预测模型，探索不同气象因素对太阳能辐射的影响，从而提高太阳能发电的效率和可靠性。
