广西预测数据

    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网站可以查阅气象的历史数据，可以查询某个地点历史气象数据。广西预测数据

    “碳达峰碳中和”的推进离不开森林植被和农作物的对碳的吸收。同样，森林资源类专业、农业发展与降水、气温、光照等气象数据联系紧密，海水、湖泊、湿地等对二氧化碳的固定能力也与气象条件高度相关。因此，开展农业、林业及地球大气、生态研究需要气象数据支撑，并以此为基础开展碳中和实施研究。由此可见，地理位置、精确到小时甚至分钟级的气象数据、风光发电数据、地理数据是高等院校、研究机构开展“碳中和”专业研究必需“数据原料”。羲和能源集成数据科研平台能够为高校师生提供全球历史任意位置历史40余和未来7日内预测的高精度、小时级多种气象数据，及以此为基准生成的风电、光伏发电功率数据。同时还可以提供气象数据图谱、风光资源图谱、气象演变动态展示、可再生能源发展量化评估等功能。同时还可以提供不同位置的地理信息数据。通过对数据的处理分析计算，平台还可以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功能，能够支撑双碳相关“产学研”发展。 利用小时数数据预测数据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。

    气压数据预测在气象学和气象预报中具有重要的意义，对社会的重要性主要体现在以下几个方面：气压是天气系统中的重要参数之一。通过观测和预测气压的变化，可以预测天气的变化趋势，包括气温、降水、风向等。准确的气压预测可以提供及时、准确的天气预报，帮助人们做出合理的决策，减少灾害风险，提高生产和生活的效率。气压的变化与许多气象灾害如风暴、龙卷风、台风等有关。通过监测气压的变化，可以提前发出气象灾害预警，警示人们采取相应的防范措施，减少灾害的影响。气压的变化对航空和航海活动具有重要影响。气压的降低可能意味着气候不稳定和恶劣天气的到来，对航空和航海安全构成威胁。通过预测气压的变化，可以提前做好航线和航班的调整，确保航空和航海活动的安全性。气压的变化与农业生产和农作物生长有关。气压的升高可能导致干燥和缺水，而气压的降低可能导致降水增加。通过预测气压的变化，可以帮助农民合理安排农作物的种植和管理，提高农作物的产量和质量。气压的变化对城市规划和环境保护也有一定的影响。气压的升高可能意味着干燥和高温天气的到来，对城市环境和生活质量带来影响。通过预测气压的变化，可以合理规划城市的建筑布局、交通道路和绿化带。

    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。 平台可以指定光伏组件和逆变器典型型号及光伏收益测算相关参数，自动计算光伏系统配置参数且支持修改校验。

    目前全球数值天气预报领域处于“一超多强”的格局，“一超”是指欧洲中长期天气预报中心（ECMWF），“多强”则涵盖了NASA、德国气象局、英国气象局等多个气象机构。羲和能源大数据平台的数据均来自于国际上的“一超多强”，其数据经过了数十年的检验，具有当前全球优于同行的精度水平。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）：是一个包括34个国家支持的国际性组织，是当今全球独树一帜的国际性天气预报研究和业务机构。其前身为欧洲的一个科学与技术合作项目。德国气象局（DWD）：德国气象局是欧洲三大气象局之一，位于德意志联邦共和国黑森州奥芬巴赫市。德国气象局提供短期及长期的气象及气候现象的监测、分析、预报等气象气候服务，这些服务主要应用于飞机船舶等交通领域及能源通信等基础设施领域，以实现安心安全的运行和运用。美国国家航空航天局（NASA）地球科学数据：美国国家航空航天局（NASA）地球科学数据和信息系统（ESDIS）项目是戈达德太空飞行中心飞行项目管理局下属地球科学项目部的一部分。作为ESDIS的关键组成部分，由美国单独设施的分布式网络运营12个互连的分布式活动档案中心（DAAC）。我们和众多数据库进行对比，如solargis等。 羲和平台可基于气象数据，模拟预设或还原风力/光伏发电场的历史发电功率曲线，提供精确的小时级功率曲线。广西预测数据

平台与美国国家航天局、欧洲中期天气预报中心、德国气象局等气象平台合作并根据数据网格对数据优化融合。广西预测数据

    气象数据包含了多种信息，用于描述和记录天气和气候的各种要素。以下是一些常见的气象数据：温度：记录大气中的温度，通常以摄氏度或华氏度表示。湿度：描述大气中水蒸气的含量，通常以相对湿度的百分比表示。风速和风向：记录风的速度和方向，通常以米每秒或千米每小时表示。降水量：记录降水的量，包括雨、雪、冰雹等形式，通常以毫米或英寸表示。大气压力：记录大气压力，通常以帕斯卡或百帕表示。能见度：描述大气中可见物体的距离，通常以米或千米表示。云量和云类型：记录云的覆盖程度和类型，如层云、积云、卷云等。日照时数：记录太阳照射地表的时间，通常以小时为单位。雷暴和气象灾害：记录雷暴、龙卷风、暴风雨等极端天气事件的发生。气象观测站信息：包括观测站的位置、海拔高度、观测时间等。此外，还有一些特殊的气象数据，如辐射数据（太阳辐射、地表辐射等）、臭氧浓度、空气质量指数等，用于更详细地描述大气和环境的状况。这些气象数据通过气象观测站、卫星、雷达等设备进行收集和记录，并用于气象预测、气候研究、天气报告、环境监测等领域。羲和平台具有的庞大气象数据库可以满足用户对于上述气象数据获取的需求。 广西预测数据