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    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。 甘肅光伏發電數據哪里下載平臺可以指定光伏組件和逆變器典型型號及光伏收益測算相關參數，自動計算光伏系統配置參數且支持修改校驗。

    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。

羲和能源氣象大數據平臺匯集了龐大的氣象數據，包括全球各地的溫度、濕度、風速、降水量等多種氣象參數。這些數據量龐大且多樣化，通過數據采集和處理技術，得以實時、準確地記錄和分析。氣象數據龐大的特點使得羲和能源氣象大數據平臺成為了一個強大的信息資源庫。這些數據不僅來自氣象局、衛星和雷達等渠道，還包括國外氣象相關數據庫等來源。通過整合和分析這些數據，羲和能源氣象大數據平臺能夠提供天氣預報和氣象分析，為用戶提供準確的決策依據。羲和能源氣象大數據平臺可以實現用戶根據選擇的坐標以及近十年的氣象數據生成一份該位置的資源評估報告。

    大數據技術在氣象預測和預警中具有重要的應用。大數據技術可以使用各種觀測數據，如衛星遙感數據、雷達數據和地面觀測數據，來訓練和調整模型參數。通過數據驅動的方法，可以提高模型的逼真度和準確性。可以將不同的模型集成到一個統一的框架中，利用模型集成和融合的技術來提高預測的準確性和魯棒性。通過將多個模型的輸出進行組合和權衡，可以得到更可靠、有效的預測結果。通過不斷迭代和調整，可以提高模型的適應能力和預測精度。實現實時數據的采集和處理，并將其快速反饋到模型中。這樣可以保持模型與實際情況的一致性，提高預測的準確性和實用性。大數據分析可以對長期觀測數據進行趨勢分析，揭示氣候變化的規律和趨勢。通過分析歷史數據，可以識別出氣候變化的周期性和趨勢性，為未來的氣候預測提供參考依據。可以幫助發現不同氣象變量之間的關聯和相關性。通過分析大量的氣象數據，可以確定某些變量之間存在的相互關系，例如溫度與降雨量之間的關聯。這些關聯性分析可以幫助我們更好地理解氣象現象，并利用已知變量來預測未知變量。 平臺數據更新時間會有延遲，歷史數據的更新是滯后的，一般在本月15日左右更新出來。上海光伏發電數據下載

羲和平臺通過定制API接口，自動讀取用戶所需數據，便于與其它平臺、軟件等數據協同。遼寧利用小時數數據搜索

    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。 遼寧利用小時數數據搜索