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数据基本参数
  • 品牌
  • 羲和气象能源大数据平台
  • 型号
  • 羲和
  • 适用行业
  • 医疗,交通,化工,纺织,新能源、采矿、气象、农业、林业、牧业、航天、法律、大数据
  • 版本类型
  • 网络版
  • 语言版本
  • 简体中文版
数据企业商机

    气象数据是用于描述和记录天气现象和气候变化的各种观测和测量数据。常见的气象数据类型:温度数据:温度是气象观测中基本的要素之一。温度数据记录了空气、地表、水体等的温度变化,通常以摄氏度或华氏度表示。湿度数据:湿度是指空气中水蒸气的含量。湿度数据描述了空气中水分的含量和相对湿度的变化。3.气压数据:气压是指大气对单位面积的压力。气压数据记录了大气压力的变化,通常以帕斯卡(Pascal)或百帕(Hectopascal,hPa)表示。风速和风向数据:风速和风向数据描述了风的强度和方向。风速通常以米每秒(m/s)或节(knots)表示,风向以度数或方位角表示。降水数据:降水数据记录了降水量和降水类型(如雨、雪、冰雹等)。降水量通常以毫米(mm)或英寸(inch)表示。日照数据:日照数据记录了太阳辐射到地面的时间和强度。通常以小时或百分比表示。云量和云型数据:云量数据描述了天空中云的覆盖程度,云型数据描述了不同类型的云的形状和结构。能见度数据:能见度数据描述了空气中可见物体的距离。通常以米(m)或千米(km)表示。除了以上列举的常见气象数据类型,还有其他更具体的气象要素,如大气污染物浓度、紫外线指数等。 平台通过气象数据预测得到未来天气数据的同时以此生成风电、光伏发电功率数据。四川光伏数据搜索

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    气象中常用的风向数据测量方式主要有以下几种:风向标:风向标是一种常见的测量风向的工具。它通常由一个具有方向指示的箭头或旗帜组成,固定在一个支架上,并能够自由地随风转动。风向标通过观察箭头或旗帜指向的方向,可以快速准确地确定风的方向。风向传感器:风向传感器是一种使用电子技术来测量风向的设备。它通常由一个装有多个风向传感器的风向风速传感器组成。这些传感器可以检测风的方向,并将数据传输给气象观测系统进行记录和分析。风袋:风袋是一种用来测量风向的装置,它通常由一个袋子或气球和一个垂直杆组成。袋子或气球会随风的方向而移动,通过观察袋子或气球的移动方向,可以确定风的方向。风向标志物:在一些地面上,可以设置一些特殊的标志物或物体,如旗帜、树叶等,它们会受到风的作用而指示风的方向。观察这些标志物的移动和指向,可以判断风的方向。雷达风场:雷达技术可以用来测量大范围的风向,尤其是在高空中。通过分析雷达反射信号的变化,可以推断出风场的方向和速度。这些风向测量方式在气象观测中被广泛应用,它们能够提供准确的风向信息,帮助气象学家和气象预报员进行天气分析和预报工作。 宁夏气压数据搜索平台能够实时下载全球任意单点位置或地域平均统计的历史40年至未来7日预测的11种气象小时级数据。

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羲和平台可以根据气象数据,模拟在某个地理位置预设一台风机/一座风力发电场,或还原某台实际风机/风电场的历史发电功率曲线。通过明确地点、时间、数据源,可以得到小时级功率曲线。羲和平台可以根据历史多个气象数据,计算地区光照资源,并给出光伏建设方案。结合拟建设电站参数,一键生成光伏电站项目建议书/申请书,极大降低工程前期难度。羲和平台根据用户选取的位置,下载该地区的地表覆盖类型、数字高程、人口密度等数据。此外,本平台还含盖云层、土壤、海浪、径流、湖泊、热量等180余项地理信息数据,可联系客服进行下载。

    羲和能源气象大数据平台数据源为再分析及生成数据,长期以来其数据准确性得到用户的认可。平台数据准确度验证以美国国家还有和大气管理局NOAA地面气象站的真实观测数据作为对比样本,选取典型年年度数据为对比周期,于国内各大区域随机选取对比气象站,基于统计学算法计算平台数据与实际观测数据偏差。精度验证使用参考数据来验证不同指标测算结果的精度。参考数据来源于NOAA美国国家海洋大气局及场站实测汇总,待验证数据来源于欧洲中期天气中心、美国国家航空航天局以及本平台自研的羲和数源。精度验证需要明确对比指标的类别。气象指标:温度、湿度、风速、风向、降水;出力指标:光伏电场发电功率、风电场发电功率。执行精度验证还需指定两个参数:采样方式和对比策略。采样时间:参考数据源时间区间均为全年,待验证数据的时间区间与参考数据完全匹配;采样范围:指标采样范围覆盖全国;对比策略:以平均差异百分比作为衡量标准,将每个点的误差进行归一化。通过上述气象数据对比及发电数据对比分析显示出羲和能源气象大数据平台的数据源,即羲和数源、欧洲中期天气中心和美国国家航空航天局的数据精度都较高,可满足大多数工程使用以及科学研究的需要。 羲和能源大数据平台支持用户进行自定义风机型号,通过新建特定型号的风力发电机组,并赋予参数。

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    羲和能源气象大数据平台自研智能数据处理算法体系。平台基于人工智能的气象数据可靠性研究和校正、基于机器学习算法的气象要素降尺度计算内核开发等多种智能算法以及高时空分辨率广域风电和光伏出力时序生成技术,完成基于高分辨率气象数据同化和风光水电等新能源发电精细建模的全球能源大数据生成技术框架。进而建成的数据平台可对气象数据进行处理,生成发电功率曲线,进行特征向量的选择、模型优化和功率预测。平台支持自定义光伏风电组件为模拟不同光伏发电、风力发电设备特性,平台支持高精度、多参数的自定义建模。用户可以自行上传光伏组件、逆变器参数表格,平台根据参数自动生成经济系统配置方案,并给出系统接入初步方案。风电方面,用户可以自由设置风机的风速/功率曲线,生成自定义的风机模型。平台界面简洁交互良好平台界面简洁,操作简单,逻辑清晰。数据类型明确,下载后数据采用CSV格式,便于科研、设计、咨询等专业人员使用。同时平台支持数据API接口传输,便于其它展示平台、第三方软件的批量读取和联合使用。 羲和能源气象大数据平台的新建风机可以支持自定义风机型号,通过新建特定型号的风力发电机组,并赋予参数。广东数据

羲和能源气象大数据平台数据下载的收取费用的,学生身份验证通过后可以拥有八五折优惠。四川光伏数据搜索

    大数据技术可以实时收集、监测和分析气象数据,包括降雨量、风速、温度等指标。通过对实时数据的分析,可以及早发现异常情况和潜在的灾害风险,并快速启动相应的预警措施。利用历史观测数据和模型输出数据,建立强天气事件的预测模型。通过不断比对实时数据和模型预测结果,可以及时发出相应的天气预警,提醒人们采取必要的防护措施。对气象数据进行空间分布分析,识别出潜在的灾害风险区域。通过将预警信息与地理信息系统结合起来,可以实现预警信息的精确定位和传播,帮助人们针对性地采取应对措施。四川光伏数据搜索

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