한국기상산업기술원 - 태양광 발전량 통계분석 데이터

공공데이터포털

본 데이터는 태양광 발전량 데이터와 천리안위성 전운량 데이터를 결합한 학습데이터입니다.ㅇ확장자: CSVㅇ제공자: (주)월드텍ㅇ열람 활용방법: 범용프로그램을 통하여 데이터 열람* SAMPLE 데이터 이므로, 추가 필요시 담당자에게 연락 바랍니다. 태양광 발전량 예측 모델 구축 등

한국기상산업기술원 - 풍력 발전단지 풍속 및 발전량 예측 자료

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본 데이터는 풍력 발전단지 풍속 및 발전량 예측 자료입니다.기상청 기상예측 자료 기반으로 ML, DL 기법을 활용한 해당 단지에 특화된 기상(풍속 등) 자료 생산 및 풍속 발전단지의 발전량을 예측합니다.(ESS가 포함되어 있는 경우, ESS 충방전량 예측 포함)※ 상세 예측을 위해서는 단지 설비정보 및 발전실적 기반 학습 필요※ 샘플데이터는 발전단지를 특정하지 않은 임의의 난수로 생성일 4회, 발표시각으로부터 +48hr 예측합니다.ㅇ확장자: JSONㅇ제공자: (주)에코브레인ㅇ열람 활용방법: 범용프로그램을 통하여 데이터 열람* SAMPLE 데이터 이므로, 추가 필요시 담당자에게 연락 바랍니다. 지역 특화 풍속 및 발전량 예측

강원대학교 - 풍력 잠재 발전 가능량 데이터

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범위 : 전국 시도별내용 : 풍속이 가지고 있는 잠재량에 설비용량을 적용하여 에너지 생산량을 추정하여 제공Data 형태 : CSV 풍력 에너지 잠재량 데이터를 활용하여 그 지역의 풍력 발전량이 얼마나 생산되는지 추정에 활용

한국기상산업기술원 - 초단기모델(예보)

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본 데이터는 한반도의 날씨 예측을 위한 초단기 기상분석시스템 분석자료(매시간 예보장)입니다.제공항목: 고도(HGT), 동서바람(U-wind), 남북바람(V-wind), 기온(TMP), 혼합비(Mixing raito), 연직속도(W), 해면기압(MSLP), 1시간누적강수(APCP)확장자: GRIB공간범위: 수평격자는 235(동서)x283(남북)이며 공간해상도는 5km간격으로 구성되어 있습니다.열람 활용방법: kwgrib프로그램을 활용하여 ASCII 포맷으로 변환1) 본 파일은 tar.gz 형식으로 압축되어 있으며 상용 프로그램 '반디집' 또는 서버에서 압축 해제 후 사용 가능합니다.2) 본 모델데이터는 대용량 데이터이므로 요청에 의해 추가 제공될 수 있습니다. 관련 문의사항은 유선 또는 이메일로 연락주시면 답변드리겠습니다.3) 실시간 데이터의 경우 기상산업진흥법에 의거하여 기상사업자에게만 제공됩니다.* 갱신데이터는 기상자료개방포털(data.kma.go.kr), 기상청 API허브(apihub.kma.go.kr) 등에서 무료로 다운로드 받으실 수 있습니다. 한반도 영역 날씨 3차원 예측

공동활용 한국기상산업기술원 기상정보학습자료

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본 데이터는 고해상도 격자자료 및 위성기상 자료에서 추출한 데이터입니다.ㅇ확장자: CSVㅇ제공자: 한국기상산업기술원ㅇ열람 활용방법: 범용프로그램을 통하여 데이터 열람* 문의사항이 있으시면 담당자에게 연락 바랍니다.*현재 업로드 테스트 중입니다. 공동활용 한국기상산업기술원 기상정보학습자료

한국기상산업기술원 - 재생에너지(태양광, 풍력) 특화 기상예측 보정데이터

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본 데이터는 특정 발전소 위치에 대한 재생에너지(태양광, 풍력) 특화 기상예측 보정 데이터(샘플) 입니다.문의 시 샘플과 같은 기상 예보데이터를 API 및 e-mail로 제공 가능합니다.(더 많은 기상변수 제공 가능)재생에너지 예측을 제공사(식스티헤르츠)가 직접 수행해 제공 가능합니다.ㅇ확장자: CSV, JSONㅇ제공자: 식스티헤르츠 주식회사ㅇ열람 활용방법: 범용프로그램을 통하여 데이터 열람* SAMPLE 데이터 이므로, 추가 필요시 담당자에게 연락 바랍니다. 태양광, 풍력 등 재생에너지 발전량 예측

한국기상산업기술원 - 광주 솔라 에너지 머신러닝 훈련자료

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한국기상산업기술원에서 생산한 AI 학습모델 기반 기상정보 활용 광주 솔라 에너지 예측 데이터 및 훈련 데이터입니다.해당 데이터는 기상자료를 활용하여 광주 솔라 에너지 발전량 예측 가능성을 확인하여 향후 업무(후속연구) 추진 등의 가능성을 보기 위한 사전 검증 자료임을 알려드립니다.1. 데이터 기준년도: AI 학습을 위해 사용된 학습자료 및 발전량 예측자료(2024)2. 자료 출처: 한국기상산업기술원3. 업데이트 주기: 1회성 데이터4. 자료 형태: 정형데이터가. 컬럼정보: 일시, 태양방위각, 태양고도각, 발전량태그(단일), 발전량태그, 기온, 강수량, 풍속, 풍향, 습도, 증기압, 이슬점온도, 현지기압, 해면기압, 일조, 일사, 전운량, 지면온도, 일사합성0~9, 발전량 기상정보 활용 AI 학습 및 예측모델 개발

강원대학교 - 풍력 에너지 잠재량 데이터

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범위 : 전국 시도별내용 : 풍속이 가지고 있는 잠재량에 설비용량을 적용하여 에너지 생산량을 추정하여 제공Data 형태 : CSV 풍력 에너지 잠재량 데이터를 활용하여 그 지역의 풍력 발전량이 얼마나 생산되는지 추정에 활용

한국기상산업기술원 - 국지모델(바람 csv)

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본 데이터는 한반도 국지 여역을 대상으로 날씨 예측을 수행하는 국지예보모델(LDAPS) 기반으로 자료를 기반으로 kwgrib 프로그램을 활용하여 decoding 처리된 기온자료이며 CSV 형태의 데이터입니다.확장자: CSV열람 활용방법: 압축해제 프로그램을 통해 데이터 확인 및 활용1) 본 파일은 tar.gz 형식으로 압축되어 있으며 상용 프로그램 '반디집' 또는 서버에서 압축 해제 후 사용2) 본 모델데이터는 대용량 데이터이므로 요청에 의해 추가 제공될 수 있습니다. 관련 문의사항은 유선 또는 이메일로 연락주시면 답변드리겠습니다. 위경도별 예측 바람 값에 따른 기상기후 데이터 분석