羲和能源大數據平臺基礎數據高精度、高質量。平臺與美國國家航天局（NASA）、歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）和德國氣象局（DWD）等多家氣象數據平臺合作，引入多種氣象數據源，并根據自有數據網絡對氣象數據進行優化融合。通過與Solargis、Meteonorm等國際知曉氣象軟件對比，基于人工智能和深度學習算法研發了氣象要素降尺度計算內核，實現了平臺氣象軟件準確度高，空間精確度更有優勢。羲和能源大數據平臺實現數據本地化存儲，讀寫速度高。目前，本平臺擁有數百TB原始氣象數據，通過數據本地化存儲和智能壓縮檢索技術，實現毫秒級速度讀寫和提取，可以為用戶提供高速度、高帶寬、大批量數據下載、提取、展示功能，然后通過可下載的圖表或API接口滿足用戶對于數據下載的需求。 觀測數據是通過氣象觀測站、衛星、雷達等設備收集的包括溫度、濕度、氣壓、降水量等氣象參數的實時數據。山西地市數據下載

    氣象數據分析是指對氣象數據進行收集、整理、分析和可視化，從而得出氣象變化規律和趨勢的過程。以下是氣象數據分析的幾個步驟。數據收集，氣象數據可以來自各種渠道，如氣象局、衛星、氣象傳感器等。在收集數據時需要注意數據的質量和完整性。數據整理，在收集到氣象數據后，需要對數據進行整理和清洗，包括去除重復數據、處理缺失數據、處理異常數據等。這些步驟可以使用Python的Pandas庫來實現。數據分析，在數據分析時，需要使用統計學和數據挖掘算法來探索氣象數據的規律和關系，如計算平均氣溫、降雨量、風速等。數據可視化：氣象數據可視化可以幫助人們更好地理解氣象數據，如氣溫、降雨量等的變化趨勢。Python的Matplotlib和Seaborn庫可以用來實現氣象數據可視化。數據報告，在完成氣象數據分析和可視化后，需要將結果整理成報告或演示文稿的形式來展示分析結果，如氣象變化趨勢、氣象災害預測等。氣象數據分析可以幫助人們更好地了解氣象變化的規律和趨勢，從而為氣象災害預測和氣象決策提供數據支持。 新疆光照數據哪里下載羲和能源氣象大數據平臺的新建風機可以支持自定義風機型號，通過新建特定型號的風力發電機組，并賦予參數。

    氣象數據是指用各種儀器、觀測站、衛星等收集而來的氣象信息。包括天氣、氣象災害、氣溫、降水、濕度等信息。分析氣象數據可以幫助我們預測天氣變化、制定緊急救援計劃和農業生產安排。但是大量的數據難以直觀地理解，因此可視化處理和分析氣象數據就顯得尤為重要。可視化處理數據。可視化處理是將數據轉換成可直觀理解的圖像，從而更方便的發現數據中的規律和趨勢。在處理數據時，可視化應該覆蓋各個方面，如天氣圖、氣象預測圖、云圖等。天氣圖主要展示大氣層的溫度、氣壓、濕度、角風和降水等氣象參數的變化情況。在天氣圖中，各種氣象元素以不同的符號和顏色表示。例如，在氣壓圖中，高氣壓通常用“H”符號表示，低氣壓則用“L”符號表示。氣象預測圖氣象預測圖主要是根據過去一段時間的氣象數據和當前的天氣狀況推測未來的天氣狀況。預測圖通常會配合動畫，比如表示未來幾天的氣溫變化的溫度曲線。云圖展示云的類型和分布情況，可以幫助我們預測天氣變化。云的形狀，顏色和分布圖案不斷變化，揭示了天氣的變化趨勢。例如，暴雨前通常有暗灰色或黑色的烏云。

    分析氣象數據包括數據清理和數據挖掘。數據清理是為了得到準確的可靠數據，以便進行后續的分析。常見的數據清理方法包括重復值刪除、異常值剔除、樣本缺失值填充等。數據挖掘。數據挖掘是發現數據背后的隱含規律和模式的一種方法。而在氣象數據的分析中，數據挖掘的主要方法包括聚類、分類和預測。聚類分析是將物品匯總劃分為不同的類別或簇的方法。在氣象數據中，聚類可以通過測量距離和向量空間來進行。分類是一種預測方法，其目的是基于已知類別的樣本進行模型訓練，來預測新的樣本所屬的類別。在氣象數據的分類中，通常使用決策樹、樸素貝葉斯和神經網絡等算法。預測是基于已有的氣象數據來推斷未來可能發生的氣象情況。主要依賴于回歸分析，神經網絡和時間序列分析等。例如，通過對未來降雨量的預測來提前做出土地耕種或者農作物種類的決策。氣象數據的可視化處理和分析是幫助人們快速理解和預測天氣情況的關鍵性技術之一。通過各種手段的清洗、解析和可視化處理，我們可以獲得更直觀化，便捷化，準確化的氣象數據。在氣象數據的應用中，要注意肩負著社會公共目標的責任，更好地服務于人們的身心健康，也為社會發展創造更多的價值。 為模擬不同光伏發電、風力發電設備特性，羲和能源氣象大數據平臺支持高精度、多參數的自定義建模。

    南京圖德科技有限公司（TODE，TechnologyofDigitalEnergy）坐落于江蘇省南京市，是一家致力于提供能源電力領域數字化解決方案的科技型企業，公司以打造全球數字能源技術提供商為目標，助力“碳達峰、碳中和”目標實現。作為一家技術驅動型企業，公司主要產品包括能源市場時序運行分析平臺TEAP、羲和能源氣象大數據平臺、能源系統優化及電力市場出清求解引擎等。其中能源市場時序運行分析平臺囊括了從電力現貨市場出清求解、能源（電力）潮流分析、穩定計算等單斷面分析到全年8760小時長時間尺度運行模擬及安全分析功能，還具備電源協同規劃、聯絡線規劃、儲能規劃、碳排放分析等綜合規劃能力。開放的軟件框架及軟件計算包配置實現了能源電力領域不同時間尺度、不同場景、不同目標下的數據同源、結果互通、相互調用。羲和能源氣象大數據平臺能夠提供雙碳、能源電力分析所需要的多種氣象、新能源發電、負荷數據，可以有效兼容能源市場時序運行分析平臺，實現新能源數據的高效導入與互通，提升新能源大規模滲透下的電力系統特性分析效率。歡迎來電、來函咨詢。 羲和能源氣象大數據平臺用戶可根據選定位置，下載地區的地表覆蓋類型、數字高程、人口密度等地理信息數據。山東地市數據下載

平臺能夠實時下載全球任意單點位置或地域平均統計的歷史40年至未來7日預測的11種氣象小時級數據。山西地市數據下載

    羲和能源氣象大數據平臺自研智能數據處理算法體系。平臺基于人工智能的氣象數據可靠性研究和校正、基于機器學習算法的氣象要素降尺度計算內核開發等多種智能算法以及高時空分辨率廣域風電和光伏出力時序生成技術，完成基于高分辨率氣象數據同化和風光水電等新能源發電精細建模的全球能源大數據生成技術框架。進而建成的數據平臺可對氣象數據進行處理，生成發電功率曲線，進行特征向量的選擇、模型優化和功率預測。平臺支持自定義光伏風電組件為模擬不同光伏發電、風力發電設備特性，平臺支持高精度、多參數的自定義建模。用戶可以自行上傳光伏組件、逆變器參數表格，平臺根據參數自動生成經濟系統配置方案，并給出系統接入初步方案。風電方面，用戶可以自由設置風機的風速/功率曲線，生成自定義的風機模型。平臺界面簡潔交互良好平臺界面簡潔，操作簡單，邏輯清晰。數據類型明確，下載后數據采用CSV格式，便于科研、設計、咨詢等專業人員使用。同時平臺支持數據API接口傳輸，便于其它展示平臺、第三方軟件的批量讀取和聯合使用。 山西地市數據下載

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