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

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

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)

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

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

한국기상산업기술원에서 생산한 AI 학습모델 기반 서울특별시 무더위쉼터 입지선정 자료입니다.해당 데이터는 기상자료를 활용하여 무더위쉼터 입지선정 적정성 여부를 서울특별시에 우선 적용하여 검증해 본 후,향후 타 지자체로의 확대 가능성을 보기 위한 사전 검증 자료임을 알려드립니다.1. 데이터 기준년도: 서울특별시 무더위쉼터 입지선정 자료(2024)2. 자료 출처: 한국기상산업기술원4. 자료 형태: 정형데이터가. 컬럼정보: 시도명, 시군구명, 읍면동명, 행정동코드, 자외선지수(평균), 노인체감온도(평균), 폭염시간합계(5~9월), 무더위쉼터수용가능인원, 버스정류소개수, 지하철역개수, 노령연금수급자수, 인구, 무더위쉼터적정여부

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

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.

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

신재생에너지 기상정보 AI 데이터는 기상 데이터를 활용하여신재생에너지 발전 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는고급 인공지능 데이터 솔루션입니다.태양광, 풍력, 수력 등 다양한 신재생에너지 분야에서 활용될 수 있으며,기상 조건에 따른 에너지 생산 예측과 최적화에 탁월한 성능을 자랑합니다.가우스랩은 1940년 ~ 2023년 1시간 단위의 데이터를 보유하고 있으며,샘플 데이터를 확인 후 데이터 구매나 API를 희망하시는 고객께서는02-3280-0730으로 연락 바랍니다. 신재생에너지 기상정보 AI 데이터는 태양광 발전소에서 발전 효율성을 극대화하는 데 활용될 수 있습니다.일사량 데이터를 기반으로 하루 동안의 태양광 발전을 예측하고,이를 토대로 패널의 각도와 배치를 최적화함으로써 에너지 생산을 최대화할 수 있습니다.풍력 발전소에서도 이 데이터를 통해 운영을 개선할 수 있습니다.풍속과 풍향을 정확하게 예측하여 터빈의 회전 속도를 조절하고,기상 조건에 맞춰 효율적으로 운영함으로써 발전량을 증대시킬 수 있습니다.수력 발전소 역시 기상정보 AI 데이터를 활용하여 효율성을 높일 수 있습니다.강수량과 수온 데이터를 실시간으로 모니터링하여 저수지 수위를 사전에 조절하고,급격한 수위 변화에 대비함으로써 물 자원을 효과적으로 관리할 수 있습니다.종합 에너지 관리 시스템에도 신재생에너지 기상정보 AI 데이터를 도입할 수 있습니다.다양한 신재생에너지원을 운영하는 종합 에너지 회사는기상 조건과 에너지 수요를 예측하여 각 에너지원의 발전 비율을 조정하고에너지 저장 시스템을 최적화함으로써 에너지 사용 효율을 높일 수 있습니다.이처럼 신재생에너지 기상정보 AI 데이터는태양광, 풍력, 수력 등 다양한 신재생에너지 분야에서 활용될 수 있으며,기상 데이터를 통한 예측과 최적화를 통해 발전 효율성을 극대화하고비용을 절감하는 데 큰 도움이 될 것입니다.