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歷史數據下載

來源: 發布時間:2024-04-07

    氣象數據是用于描述和記錄天氣現象和氣候變化的各種觀測和測量數據。常見的氣象數據類型:溫度數據:溫度是氣象觀測中基本的要素之一。溫度數據記錄了空氣、地表、水體等的溫度變化,通常以攝氏度或華氏度表示。濕度數據:濕度是指空氣中水蒸氣的含量。濕度數據描述了空氣中水分的含量和相對濕度的變化。3.氣壓數據:氣壓是指大氣對單位面積的壓力。氣壓數據記錄了大氣壓力的變化,通常以帕斯卡(Pascal)或百帕(Hectopascal,hPa)表示。風速和風向數據:風速和風向數據描述了風的強度和方向。風速通常以米每秒(m/s)或節(knots)表示,風向以度數或方位角表示。降水數據:降水數據記錄了降水量和降水類型(如雨、雪、冰雹等)。降水量通常以毫米(mm)或英寸(inch)表示。日照數據:日照數據記錄了太陽輻射到地面的時間和強度。通常以小時或百分比表示。云量和云型數據:云量數據描述了天空中云的覆蓋程度,云型數據描述了不同類型的云的形狀和結構。能見度數據:能見度數據描述了空氣中可見物體的距離。通常以米(m)或千米(km)表示。除了以上列舉的常見氣象數據類型,還有其他更具體的氣象要素,如大氣污染物濃度、紫外線指數等。 羲和平臺數據計算方法都是有相關論文發表的專業計算,而且羲和平臺的數據來源也都是有各大機構授權的。歷史數據下載

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    氣象數據在科學研究、決策制定和應用開發中具有重要的價值,但由于觀測網絡的限制、數據訪問的限制以及數據處理和存儲的挑戰,獲取特定的氣象數據確實是一項困難的任務。首先,氣象數據的收集需要依賴于氣象觀測站、氣象衛星、氣象雷達等設備和技術。這些設備的布設和運維需要投進大量的資源和費用,因此并不是每個地區都有完善的氣象觀測網絡。這就導致了一些地區的氣象數據可能相對較少或不完整。其次,氣象數據的獲取還受到氣象局和其他相關機構的限制。由于氣象數據具有重要的應用價值,一些地區可能會限制對特定氣象數據的訪問和使用。這可能是出于防止機密泄露、商業利益或其他原因。因此,某些氣象數據可能無法公開獲取或只能通過特定的授權渠道獲得。此外,氣象數據的處理和存儲也是一個挑戰。由于氣象數據的龐大和復雜性,需要強大的計算和存儲能力來處理和存儲這些數據。這對于一般用戶來說可能是困難的,因此他們難以直接查找和獲取所需的氣象數據。所以,在這種情況下,客戶可以通過羲和能源氣象大數據平臺輕松地獲得所需的氣象數據,并將其用于各種應用和領域,解決面臨到的一些難題,是羲和團隊平臺深究平臺開發始終不忘的初心。 氣溫數據搜索羲和能源氣象大數據平臺結合近10年的歷史光照數據計算得到的匹配的傾角和朝向角。結果可供光伏設計參考。

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    氣象數據可以采用多種格式進行表示和傳輸。文本格式:氣象數據可以以文本形式進行表示,使用常見的文本文件格式如CSV(逗號分隔值)或JSON(JavaScript對象表示法)。這些格式可以將氣象數據的各個參數以逗號或其他分隔符分隔開來,或者使用鍵值對的形式進行表示。圖像格式:圖像的形式這種表示方式通常用于顯示天氣圖、衛星圖像或雷達圖等。NetCDF格式:NetCDF(NetworkCommonDataForm)是一種用于科學數據的文件格式,一般用于氣象和氣候數據的存儲和交換。NetCDF格式可以存儲多維數組數據,并提供元數據來描述數據的含義和結構。GRIB格式:GRIB(GRIddedBinary)是一種用于氣象和地理空間數據的二進制格式。它可以高效地存儲和傳輸大量的氣象數據,包括觀測數據、模型輸出和天氣預報等。BUFR格式:BUFR(BinaryUniversalFormfortheRepresentationofmeteorologicaldata)是一種用于氣象觀測數據的二進制格式。它可以高效地壓縮和傳輸大量的觀測數據,并提供靈活的數據描述和編碼方式。HDF格式:HDF(HierarchicalDataFormat)是一種用于科學數據的文件格式,可以用于存儲和交換氣象數據。HDF格式支持多種數據類型和數據結構,并提供元數據來描述數據的含義和結構。

    南京圖德科技有限公司(TODE,TechnologyofDigitalEnergy)坐落于江蘇省南京市,是一家致力于提供能源電力領域數字化解決方案的科技型企業,公司以打造全球數字能源技術提供商為目標,助力“碳達峰、碳中和”目標實現。作為一家技術驅動型企業,公司主要產品包括能源市場時序運行分析平臺TEAP、羲和能源氣象大數據平臺、能源系統優化及電力市場出清求解引擎等。其中能源市場時序運行分析平臺囊括了從電力現貨市場出清求解、能源(電力)潮流分析、穩定計算等單斷面分析到全年8760小時長時間尺度運行模擬及安全分析功能,還具備電源協同規劃、聯絡線規劃、儲能規劃、碳排放分析等綜合規劃能力。開放的軟件框架及軟件計算包配置實現了能源電力領域不同時間尺度、不同場景、不同目標下的數據同源、結果互通、相互調用。羲和能源氣象大數據平臺能夠提供雙碳、能源電力分析所需要的多種氣象、新能源發電、負荷數據,可以有效兼容能源市場時序運行分析平臺,實現新能源數據的高效導入與互通,提升新能源大規模滲透下的電力系統特性分析效率。歡迎來電、來函咨詢。 羲和能源氣象大數據平臺下載數據時,為保證下載數據起始時間與當地時區相符,需要輸入目標位置所在時區。

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    氣壓是指單位面積上空氣對于垂直于該面積的力的壓強,它受到多個因素的影響。以下是氣壓的主要影響因素:溫度是影響氣壓的主要因素之一。根據理想氣體狀態方程,溫度的升高會導致氣體分子的平均動能增加,分子運動更加劇烈,撞擊容器壁的頻率和力量增加,從而增加了氣體的壓強。濕度是指空氣中水蒸氣的含量,也會對氣壓產生影響。水蒸氣的分子量比空氣中的氮氧等分子量小,所以在相同體積下,含有水蒸氣的空氣的密度比干燥空氣的密度小,從而使氣壓降低。海拔高度也是影響氣壓的重要因素。隨著海拔的增加,大氣厚度減小,空氣密度減小,因此氣壓也隨之減小。一般來說,海拔越高,氣壓越低。大氣環流是指全球范圍內的氣流運動,包括赤道附近的熱帶低壓帶、中緯度的副熱帶高壓帶和極地的極地高壓帶等。這些大氣環流系統會導致不同地區的氣壓分布有所不同。地形和地表特征也會對氣壓產生影響。例如,山脈和高原地區由于地形的阻擋作用,會形成局部的高壓區;而海洋和湖泊等水體則會形成局部的低壓區。需要注意的是,以上因素是關聯的,它們之間相互作用,共同影響著氣壓的分布和變化。因此,在氣象學和氣象預報中,需要綜合考慮多個因素來準確預測氣壓的變化。 羲和數據平臺的風電模塊中風機型號是指風力發電機組品牌、機組典型型號等。如不確定可以選擇默認值。浙江新能源數據

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    羲和能源氣象大數據平臺自研智能數據處理算法體系。平臺基于人工智能的氣象數據可靠性研究和校正、基于機器學習算法的氣象要素降尺度計算內核開發等多種智能算法以及高時空分辨率廣域風電和光伏出力時序生成技術,完成基于高分辨率氣象數據同化和風光水電等新能源發電精細建模的全球能源大數據生成技術框架。進而建成的數據平臺可對氣象數據進行處理,生成發電功率曲線,進行特征向量的選擇、模型優化和功率預測。平臺支持自定義光伏風電組件為模擬不同光伏發電、風力發電設備特性,平臺支持高精度、多參數的自定義建模。用戶可以自行上傳光伏組件、逆變器參數表格,平臺根據參數自動生成經濟系統配置方案,并給出系統接入初步方案。風電方面,用戶可以自由設置風機的風速/功率曲線,生成自定義的風機模型。平臺界面簡潔交互良好平臺界面簡潔,操作簡單,邏輯清晰。數據類型明確,下載后數據采用CSV格式,便于科研、設計、咨詢等專業人員使用。同時平臺支持數據API接口傳輸,便于其它展示平臺、第三方軟件的批量讀取和聯合使用。 歷史數據下載

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