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。重庆光伏数据
大数据技术在气象预测和预警中具有重要的应用。大数据技术可以使用各种观测数据，如卫星遥感数据、雷达数据和地面观测数据，来训练和调整模型参数。通过数据驱动的方法，可以提高模型的逼真度和准确性。可以将不同的模型集成到一个统一的框架中，利用模型集成和融合的技术来提高预测的准确性和鲁棒性。通过将多个模型的输出进行组合和权衡，可以得到更可靠、有效的预测结果。通过不断迭代和调整，可以提高模型的适应能力和预测精度。实现实时数据的采集和处理，并将其快速反馈到模型中。这样可以保持模型与实际情况的一致性，提高预测的准确性和实用性。大数据分析可以对长期观测数据进行趋势分析，揭示气候变化的规律和趋势。通过分析历史数据，可以识别出气候变化的周期性和趋势性，为未来的气候预测提供参考依据。可以帮助发现不同气象变量之间的关联和相关性。通过分析大量的气象数据，可以确定某些变量之间存在的相互关系，例如温度与降雨量之间的关联。这些关联性分析可以帮助我们更好地理解气象现象，并利用已知变量来预测未知变量。 太阳能发电数据搜索气象数据可以以不同格式进行存储传输，如文本格式、图像格式、NetCDF格式等，具体取决于数据的用途和需求。
气象数据预测具有许多优势。首先，它可以提供准确的天气预报，帮助人们提前做好准备。无论是决定穿什么衣服，还是计划户外活动，都可以根据天气预报做出明智的决策。其次，气象数据预测可以帮助农民、渔民等从事农业和渔业的人们制定合理的决策。他们可以根据天气预报来决定何时播种、何时收获，以及何时出海捕鱼，从而提高产量和效益。此外，气象数据预测还可以用于城市规划和建筑设计。通过了解未来的气候情况，城市规划者和建筑师可以更好地选择合适的材料和设计方案，以提高建筑物的耐久性和能源效率。总之，气象数据预测的优势在于它可以为人们提供准确的天气信息，帮助人们做出明智的决策，并在各个领域中提高效率和效益。羲和平台能够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，对于需要气象预测数据解决各类问题的社会各界提供帮助。
大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。“大数据的中心点就是预测”,天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向相关部门提供决策服务，面向公众提供气象预报服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的数据整合，气象大数据数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。 气象数据是通过气象模型计算得出的结果，用于预测天气和气候变化。
天气湿度预测数据对社会有着重要的影响和意义。湿度预测数据对农业和食品生产至关重要。农作物的生长和发育受湿度影响，适宜的湿度条件有助于提高农作物产量和质量。通过湿度预测数据，农民可以更好地安排灌溉、施肥和农作物管理，以确保农作物得到适当的水分供应。湿度预测数据对于自然灾害的预警和应对至关重要。湿度预测数据也可以用于预测和监测干旱、风暴和台风等天气现象，提供及时的警报和指导。湿度对人体健康和舒适度有着重要影响。高湿度环境容易导致不适和健康问题。低湿度环境则可能导致皮肤干燥、喉咙痛和眼睛刺痛等问题。通过湿度预测数据，人们可以提前了解天气状况，采取相应的措施，以保持健康和舒适。湿度预测数据对能源管理也非常重要。湿度影响空调和加热系统的效率，高湿度会增加空调的负荷，低湿度则会增加加热系统的负荷。通过湿度预测数据，能源供应商和消费者可以更好地调整能源使用，提高能源利用效率，降低能源消耗和成本。综上所述，湿度预测数据对于社会的农业生产、自然灾害预警、健康和舒适度以及能源管理等方面具有重要的意义。它为决策者、农民、公众和企业提供了有价值的信息，帮助他们做出更明智的决策和行动。 羲和能源气象大数据平台的数据源系统内置多个全球知晓性气象数据库，选择一个作为相关基础数据。南京光伏数据下载
羲和平台提供地区新能源资源分析、光伏倾角优化、光伏电站系统方案设计及项目建议书一键生成等功能。重庆光伏数据
羲和能源大数据平台基础数据高精度、高质量。平台与美国国家航天局（NASA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和德国气象局（DWD）等多家气象数据平台合作，引入多种气象数据源，并根据自有数据网络对气象数据进行优化融合。通过与Solargis、Meteonorm等国际知晓气象软件对比，基于人工智能和深度学习算法研发了气象要素降尺度计算内核，实现了平台气象软件准确度高，空间精确度更有优势。羲和能源大数据平台实现数据本地化存储，读写速度高。目前，本平台拥有数百TB原始气象数据，通过数据本地化存储和智能压缩检索技术，实现毫秒级速度读写和提取，可以为用户提供高速度、高带宽、大批量数据下载、提取、展示功能，然后通过可下载的图表或API接口满足用户对于数据下载的需求。 重庆光伏数据
