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 - 태양광 발전량 통계분석 데이터

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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 - 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

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

한국동서발전(주) 제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋

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한국동서발전의 제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋 정보입니다. 이 데이터는 제주지역의 기상 정보와 태양광 설비 정보를 기반으로 발전량을 예측하기 위한 학습용 자료로, 항목은 시도명, 태양광설비용량(MW), 일자 및 시각, 기온, 강수량(mm), 습도, 적설(cm), 풍속, 전운량(10분위/3분위), 일조(hr), 대기권 밖 일사량, 지표면 일사량, 태양광 발전량 합계(MWh), 이용률, 윤년여부 등으로 구성되어 있습니다. 다양한 기상 요소와 발전 결과가 함께 제공되어 기계학습 기반 발전량 예측 모델의 학습과 검증에 활용될 수 있습니다. 학계 및 연구기관에서는 이 데이터를 활용해 딥러닝 기반의 발전량 예측 모델 개발, 기후 요소와 발전 성능 간의 상관분석, 재생에너지 수급 예측 시뮬레이션, 기상데이터 전처리 연구, 또는 에너지 수요-공급 최적화 연구 등에 활용할 수 있습니다.

한국동서발전(주) 제주지역 태양광 발전량 예측값

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한국동서발전의 제주지역 태양광 발전량 예측값 정보 데이터입니다. 본 데이터는 특정 시점의 기상 요소를 바탕으로 태양광 발전량을 예측한 자료로, 항목은 기준일자, 기준시각, 시도명, 태양광설비용량(MW), 윤년여부, 예측일자, 예측시각, 대기권 밖 일사량, 전운량(3분위), 기온, 습도, 풍속, 일사량 예측값, 발전량 예측값 등으로 구성되어 있습니다. 특히 본 데이터는 대기권 밖 일사량 값을 포함하고 있어 태양광 발전에 영향을 미치는 외부 환경요소와 실제 예측 발전량 간의 상관관계 분석에 유용합니다. 학계 및 연구기관에서는 본 데이터를 활용하여 예측 정확도 검증, 기상 변수 기반의 발전량 모델링, 제주지역 기후 특성에 따른 재생에너지 생산 분석, 에너지 수급 안정성 평가, 또는 태양광 발전 시스템의 효율 개선 연구 등에 실증 자료로 활용할 수 있습니다.

한국동서발전(주) 대기권 밖 일사량

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한국동서발전에서 전국 태양광 발전량 예측을 위해 주요지역의 1년간 대기권 밖 일사량을 계산하여 구성한 데이터입니다.일자, 지역, 위도, 경도, 대기권 밖 일사량 항목으로 구성됩니다.

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. 자료 형태: 정형데이터가. training_data: 시간, 현재수요(MW)나. result_data: 시간, 현재수요(MW), 예측수요(MW)

한국기상산업기술원 - 머신러닝 기반 제주도 태양광 발전량 예측 자료

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본 데이터는 제주도 태양광 발전량 예측 자료입니다.기상청 기상예측 자료 기반으로 머신러닝 기법을 활용하여 제주도 태양광 발전량을 예측합니다.(ESS반영되지 않은 순수 발전량)일 4회, 발표시각으로부터 +48hr 예측합니다.ㅇ확장자: JSONㅇ제공자: (주)에코브레인ㅇ열람 활용방법: 범용프로그램을 통하여 데이터 열람* SAMPLE 데이터 이므로, 추가 필요시 담당자에게 연락 바랍니다. 지역 특화 태양광 발전량 예측

한국남동발전㈜ 시간대별 태양광 발전실적 현황

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한국남동발전에서 제공하는 시간대별 태양광 발전실적 현황입니다. 각 태양광 발전소 별로 시간대별 태양광 발전량에 대한 데이터를 제공합니다.