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 - 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 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: 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 신재생에너지 태양광 발전량 예측을 위한 기상기후 데이터셋

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해당 데이터는 신재생에너지(태양광) 발전량 예측을 위해 생성한 기상기후 데이터셋입니다.1. 데이터 개요가. 데이터 기준년도: 2021년나. 자료 출처: 한국기상산업기술원 자체 생산 데이터다. 자료 형태- 정형데이터: 해당 날짜에 대한 수치 자료 목록- 비정형데이터: 정형데이터를 시계열그래프로 시각화한 자료2. 데이터 생성가. 생성 목적: 머신러닝 기반의 기상예측 보정모델 성능 개선을 위한 학습 데이터로 수치모델을 활용하여 기후시나리오 4종(FNL1~4)에 대한 변수 추출나. 생성 변수: 지표면 부근 고도 기온(TEMP) 및 하향 단파복사(SWDOWN)다. 활용 모델: WAF(Weather Research and Forcasting Model) v.4.2.1라. 대상 지역: 서울 관측소(종로구 송월동)마. 모의 기간: 2021. 1. 1. ~ 2022. 6. 30.바. 모의 영역: 한반도사. 출력 기간: 2021년 1월, 4월, 7월, 10월 (각 계절의 중간 기간)아. 변수 단위- 기온: Kelvin (K)- 하향 단파복사: Watt per Square Meter (W/m^2)3. 기후시나리오 목록가. 적운모수화(공통): Kain_Fritcsh나. 미세물리 모수화- 기후시나리오1(FNL1) 및 기후시나리오3(FNL3): WSM5- 기후시나리오2(FNL2) 및 기후시나리오4(FNL4): WSM6다. 대기복사 모델- 기후시나리오1(FNL1) 및 기후시나리오3(FNL2): RRTM- 기후시나리오3(FNL3) 및 기후시나리오4(FNL4): GODDARD

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

한국지역난방공사 열병합발전 운영계획 정보

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한국지역난방공사의 예측엔진을 활용하여 향후 열 및 전기생산량을 예측한 데이터로 2023.09월 기준 2032년까지 예측정보를 제공합니다. 일자별 합계 등을 통해 지역난방공사의 공급예측값을 활용할 수 있습니다.

한국동서발전(주) 하루 전 전국 태양광 발전량 예측값 조회

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한국동서발전은 기상청 단기예보(14시 발표)를 기반으로 하루 전 전국 시도별 태양광 발전량을 예측한 데이터를 API로 개방합니다. 이 데이터는 기온, 풍속, 습도, 일사량 등의 기상요소와 계량·BTM·PPA 설비용량 및 이용률을 반영해 발전 방식별 예측 발전량과 총합을 산출합니다. 이 데이터는 국민이 전력 수급 상황을 이해하고, 자가발전 계획에 활용할 수 있으며, 연구자들은 기상조건과 발전량의 상관관계 분석, 에너지 수급 예측 모델 개발 등에 활용할 수 있습니다. 기준일자, 기준시각, 시도명, 윤년여부, 예측일자, 예측시각, 대기권밖일사량 계산값, 하늘상태, 기온, 습도, 풍속, 일사량 예측값, 태양광 설비 이용율, 태양광 설비용량, 태양광 발전량 예측값 등의 정보를 제공합니다. 참고로, 타기관의 단기예보 데이터 연계 오류로 2025년8월24~26일(3일간)의 데이터가 누락되어 있으니 이용하시는 분께서는 이점 유의하여 주시기 바랍니다.

한국기상산업기술원 - 지역모델

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본 데이터는 현재의 대기상태로부터 미래 날씨를 예측하기 위해 만든 수치예보모델로, 동아시아 지역 영역을 대상으로 날씨 예측을 수행하는 예보모델입니다.제공항목: 기온(TMP), 동서바람(URGD), 남북바람(VGRD) 등 등압면 별 변수와 평균해면기압(MSLP), 현열(HFSFC) 등 단일면 변수확장자: GRIB공간범위: 모델 격자수는 491(동서방향)x419(남북방향)x70(연직방향)로 구성되어 있으며, 수평 12km 분해능을 가지고 최장 4일 예측자료까지 생산합니다.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. 지역 영역 날씨 예측(4일)

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 - 국토/지방도 주요 지점별 미래시점 시간대별 교통량 예측데이터

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본 데이터는 기상조건(평균기온, 최저기온, 최고기온, 일교차, 풍속, 강수량 등)에 따른 교통량을 에측하여 미래시점 시간대별 교통량 정보를 표현하는 융합 데이터입니다.ㅇ확장자: CSVㅇ제공자: (주)인포마열람 활용방법: 범용프로그램을 통하여 데이터 열람*sample 데이터 이므로 추가 필요시 담당자에게 연락 바람. 기상정보를 활용한 교통량 예측