한국기상산업기술원 광주 솔라 에너지 머신러닝 훈련자료
공공데이터포털
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: 한국기상산업기술원4. 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
한국기상산업기술원 - AI 학습모델 기반 기상자료 활용 전국단위 전력량 수요 예측
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한국기상산업기술원에서 생산한 AI 학습모델 기반 기상자료 활용 전국단위 전력량 수요 예측 데이터입니다.해당 데이터는 기상 자료를 활용하여 전력수요량 예측 가능성을 확인하여 향후 업무(후속연구) 추진 등의 가능성을 보기 위한 사전 검증 자료임을 알려드립니다.1. 데이터 기준년도: 2023년2. 자료 출처: 한국기상산업기술원3. 업데이트 주기: 1회성 데이터4. 자료 형태: 정형데이터가. training_data: 시간, 현재수요(MW)나. result_data: 시간, 현재수요(MW), 예측수요(MW) 전국단위 전력량 예측을 통한 서비스 개발, 전력 수요대응
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
한국기상산업기술원 - 태양광 발전단지 일사량 및 발전량 예측 자료
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본 데이터는 태양광 발전단지 일사량 및 발전량 예측 자료입니다.기상청 기상예측 자료 기반으로 ML, DL 기법을 활용한 해당 단지에 특화된 기상(일사량 등) 자료 생산 및 태양광 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 일사량 및 발전량 예측