在气候雄心峰会上，中国进一步宣布：到2030年，中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65％以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25％左右，森林蓄积量将比2005年增加60亿立方米，风电、太阳能发电总装机容量将超过12亿千瓦。我国碳中和的底气和信心源自广袤国土面积及丰富的“风光”资源，是颠覆性的零碳能源的一次改变，不同于改进型的能效提升技术。目前在中国能源结构中，化石能源（煤炭、石油、天然气）消耗总量超过80%。在“碳中和”目标下，以可再生能源为主的能源格局重构必然是大势所趋。风电、光伏发电与地区气象数据高度相关，其发电的稳定性、可靠性和充裕性也取决于地区风速、辐照、温度、降水等气象数据变化。因此，开展高比例“可再生能源”为主的能源系统研究，需要准确的气象数据为基础。与此同时，经济社会生产生活也与气温、降雨等气象数据高度相关，能源消费强度和二氧化碳排放强度与气象数据存在较强联系。庞大且可信度高的气象数据分析和气象数据预测是能源消费、社会碳排放的重要研究基础。 羲和平台提供地区新能源资源分析、光伏倾角优化、光伏电站系统方案设计及项目建议书一键生成等功能。40年数据功率
由南京图德科技有限公司开发，于2022年2月上线运行。平台能够实时下载全球任意单点位置或地域平均统计的历史40年至未来7日预测的11种气象小时级数据，及以此为基准生成的风电、光伏发电功率数据。同时还可以提供多种地理信息数据和260余种更多属性数据定制下载。所以，气象数据庞大成为羲和能源气象大数据平台的特点，并且确保平台成为一个强大的信息资源库，为用户提供准确的决策依据，助力各行业的发展和创新。而处理和存储如此庞大的数据需要强大的计算和存储能力，同时还需要高效的数据管理和分析技术。羲和能源气象大数据平台凭借其先进的技术和专业团队，能够应对这些挑战，并将庞大的气象数据转化为有用的信息，为用户提供更好的服务和支持。 贵州降水数据下载羲和能源大数据平台结合近10年的历史光照数据计算得到达到用户满意的倾角和朝向角，结果可供光伏设计参考。
分析气象数据包括数据清理和数据挖掘。数据清理是为了得到准确的可靠数据，以便进行后续的分析。常见的数据清理方法包括重复值删除、异常值剔除、样本缺失值填充等。数据挖掘。数据挖掘是发现数据背后的隐含规律和模式的一种方法。而在气象数据的分析中，数据挖掘的主要方法包括聚类、分类和预测。聚类分析是将物品汇总划分为不同的类别或簇的方法。在气象数据中，聚类可以通过测量距离和向量空间来进行。分类是一种预测方法，其目的是基于已知类别的样本进行模型训练，来预测新的样本所属的类别。在气象数据的分类中，通常使用决策树、朴素贝叶斯和神经网络等算法。预测是基于已有的气象数据来推断未来可能发生的气象情况。主要依赖于回归分析，神经网络和时间序列分析等。例如，通过对未来降雨量的预测来提前做出土地耕种或者农作物种类的决策。气象数据的可视化处理和分析是帮助人们快速理解和预测天气情况的关键性技术之一。通过各种手段的清洗、解析和可视化处理，我们可以获得更直观化，便捷化，准确化的气象数据。在气象数据的应用中，要注意肩负着社会公共目标的责任，更好地服务于人们的身心健康，也为社会发展创造更多的价值。
羲和能源气象大数据平台汇集了庞大的气象数据，包括全球各地的温度、湿度、风速、降水量等多种气象参数。这些数据量庞大且多样化，通过数据采集和处理技术，得以实时、准确地记录和分析。气象数据庞大的特点使得羲和能源气象大数据平台成为了一个强大的信息资源库。这些数据不仅来自气象局、卫星和雷达等渠道，还包括国外气象相关数据库等来源。通过整合和分析这些数据，羲和能源气象大数据平台能够提供天气预报和气象分析，为用户提供准确的决策依据。气候数据用于描述长期气象模式和趋势。可以用于研究气候变化和制定气候适应策略。
羲和能源大数据平台基础数据高精度、高质量。平台与美国国家航天局（NASA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和德国气象局（DWD）等多家气象数据平台合作，引入多种气象数据源，并根据自有数据网络对气象数据进行优化融合。通过与Solargis、Meteonorm等国际知晓气象软件对比，基于人工智能和深度学习算法研发了气象要素降尺度计算内核，实现了平台气象软件准确度高，空间精确度更有优势。羲和能源大数据平台实现数据本地化存储，读写速度高。目前，本平台拥有数百TB原始气象数据，通过数据本地化存储和智能压缩检索技术，实现毫秒级速度读写和提取，可以为用户提供高速度、高带宽、大批量数据下载、提取、展示功能，然后通过可下载的图表或API接口满足用户对于数据下载的需求。 法向直接辐射指在与太阳光线垂直的平面上接收到的直接辐射。光伏发电数据下载
平台可以指定光伏组件和逆变器典型型号及光伏收益测算相关参数，自动计算光伏系统配置参数且支持修改校验。40年数据功率
气压是指单位面积上空气对于垂直于该面积的力的压强，它受到多个因素的影响。以下是气压的主要影响因素：温度是影响气压的主要因素之一。根据理想气体状态方程，温度的升高会导致气体分子的平均动能增加，分子运动更加剧烈，撞击容器壁的频率和力量增加，从而增加了气体的压强。湿度是指空气中水蒸气的含量，也会对气压产生影响。水蒸气的分子量比空气中的氮氧等分子量小，所以在相同体积下，含有水蒸气的空气的密度比干燥空气的密度小，从而使气压降低。海拔高度也是影响气压的重要因素。随着海拔的增加，大气厚度减小，空气密度减小，因此气压也随之减小。一般来说，海拔越高，气压越低。大气环流是指全球范围内的气流运动，包括赤道附近的热带低压带、中纬度的副热带高压带和极地的极地高压带等。这些大气环流系统会导致不同地区的气压分布有所不同。地形和地表特征也会对气压产生影响。例如，山脉和高原地区由于地形的阻挡作用，会形成局部的高压区；而海洋和湖泊等水体则会形成局部的低压区。需要注意的是，以上因素是关联的，它们之间相互作用，共同影响着气压的分布和变化。因此，在气象学和气象预报中，需要综合考虑多个因素来准确预测气压的变化。 40年数据功率
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