Advertisement

全球风能与太阳能发电站的位置及功率数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本数据集提供了全球范围内已建和规划中的风力与太阳能电站位置及其装机容量详情,涵盖各站点地理坐标、技术参数等关键信息。 数据集以三种不同格式呈现:全球风力涡轮机集群使用800米的邻居距离;全球太阳能装置使用400米的邻居距离聚集在一起。这些格式包括: 1. ESRI地理数据库(*.gdb):这是专为ArcGIS设计的一种文件格式,能够在同一个文件中包含两层数据,一层用于太阳能设备,另一层用于风能设施。 2. Geopackages(*.gpkg):这是一种开源的地理空间文件格式,可以与多种软件兼容使用,并且可以在同一文件内存储不同的几何图形类型。 3. 逗号分隔值文件(*.csv):这是最简单的数据表示形式,每个记录都以质心的形式呈现为X和Y坐标的数据表。 此外,还有一个名为“analysis”的归档文件夹包含四个R脚本以及用于获取和处理这些数据的相关辅助资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本数据集提供了全球范围内已建和规划中的风力与太阳能电站位置及其装机容量详情,涵盖各站点地理坐标、技术参数等关键信息。 数据集以三种不同格式呈现:全球风力涡轮机集群使用800米的邻居距离;全球太阳能装置使用400米的邻居距离聚集在一起。这些格式包括: 1. ESRI地理数据库(*.gdb):这是专为ArcGIS设计的一种文件格式,能够在同一个文件中包含两层数据,一层用于太阳能设备,另一层用于风能设施。 2. Geopackages(*.gpkg):这是一种开源的地理空间文件格式,可以与多种软件兼容使用,并且可以在同一文件内存储不同的几何图形类型。 3. 逗号分隔值文件(*.csv):这是最简单的数据表示形式,每个记录都以质心的形式呈现为X和Y坐标的数据表。 此外,还有一个名为“analysis”的归档文件夹包含四个R脚本以及用于获取和处理这些数据的相关辅助资料。
  • 优质
    太阳能热电发电站是一种利用太阳辐射能产生电力的设施,通过聚集太阳光加热工质(如水、油或熔盐)至高温状态,驱动涡轮发电机进行发电。这是一种清洁且可再生的能源解决方案。 倪华良和朱铁军探讨了建设太阳能温差电发电站的成本与收益问题,并估算了温差电材料的用量、导线用量、管线总长以及冷却能耗等成本因素。
  • 利用机器学习预测:基于气象量预报
    优质
    本研究运用机器学习技术,分析气象数据以精准预测太阳能电站发电量,旨在优化可再生能源管理与调度。 太阳能预测的机器学习项目由斯坦福大学CS229课程(2017年)的学生Adele Kuzmiakova、Gael Colas 和 Alex McKeehan完成。该项目的目标是根据一组天气特征来预测光伏电站每小时发电量。 项目的三个主要部分包括: 数据预处理:我们对来自国家海洋和大气管理局的原始天气数据文件(输入)以及来自Urbana-Champaign太阳能农场的电力生产数据文件进行了处理,以获取有意义的数值,这些值反映了每个小时的数据情况; 特征选择:我们在天气特征与能量输出之间建立了联系。
  • 系统路设计
    优质
    本系统致力于研发高效能的太阳能发电数据采集电路,通过精确监控与分析太阳能板的工作状态和环境因素,优化能源转换效率。 本段落档介绍了一个太阳能发电数据采集系统的设计方案,该设计使用51单片机作为主控芯片,并通过ADC转换电路和运算放大电路来获取太阳光照仪的电压值以及当前时间,并将这些信息显示在液晶显示屏上。附件内容包括硬件仿真电路图、源程序代码以及上位机exe文件。
  • 池图片.zip
    优质
    本资料包包含一系列高质量的太阳能电池图片,旨在为研究和教育目的提供详尽的数据支持。 该数据集包含2,624个300x300像素的8位灰度图像样本,这些图像是从44种不同的太阳能模块中提取出来的,展示了不同程度的功能退化情况以及有缺陷的太阳能电池。所有图片中的缺陷被明确标注为内部或外部类型,并且已知会降低太阳能模块的功率效率。为了确保数据的一致性与准确性,在收集过程中对图像进行了标准化处理,包括统一大小和视角,并消除了由拍摄相机镜头引起的任何失真。 该数据集可以用于机器学习模型的研究中,帮助识别损坏的太阳能电池板共同特征,从而有助于监控实际应用中的太阳能电池板是否存在问题。引用此数据集时,请参考以下文献: - Buerhop, C., Deitsch, S., Maier, A. et al. (2018). A Benchmark for Visual Identification of Defective Solar Cells in Electroluminescence Imagery. European PV Solar Energy Conference and Exhibition (EU PVSEC), Brussels, Belgium. - Deitsch, S., Buerhop-Lutz, C., Maier, A.K. et al. (2018). Segmentation of Photovoltaic Module Cells in Electroluminescence Images. - Deitsch, S., Christlein, V., Berger, S. et al. (2019). Automatic classification of defective photovoltaic module cells in electroluminescence images. Solar Energy, 185:455-468.
  • 池参计算器:利用MATLAB计算
    优质
    本工具采用MATLAB编程,旨在高效准确地评估和预测太阳能电池的各项性能参数及转换效率,助力科研与工程应用。 该文件计算电池效率 (PCE)、填充因子 (FF)、短路电流 (Isc)、开路电压 (Voc)、最大功率电流 (Imp) 和最大电源电压 (Vmp),输入数据包括 IV 扫描数据、太阳强度和电池面积。目前,此程序仅适用于纠正制度中的负值问题,在下一个修订版本中将对此进行改进。更新说明:已关闭小数位显示功能。
  • 光伏最大点追踪技术
    优质
    本研究探讨了太阳能光伏发电系统中最大功率点跟踪(MPPT)技术的应用与优化,以提高光伏系统的能源转换效率。 太阳能光伏发电最大功率点跟踪技术是著名专家赵争鸣教授的重要研究成果。