羲和能源气象大数据平台自研智能数据处理算法体系。平台基于人工智能的气象数据可靠性研究和校正、基于机器学习算法的气象要素降尺度计算内核开发等多种智能算法以及高时空分辨率广域风电和光伏出力时序生成技术，完成基于高分辨率气象数据同化和风光水电等新能源发电精细建模的全球能源大数据生成技术框架。进而建成的数据平台可对气象数据进行处理，生成发电功率曲线，进行特征向量的选择、模型优化和功率预测。平台支持自定义光伏风电组件为模拟不同光伏发电、风力发电设备特性，平台支持高精度、多参数的自定义建模。用户可以自行上传光伏组件、逆变器参数表格，平台根据参数自动生成经济系统配置方案，并给出系统接入初步方案。风电方面，用户可以自由设置风机的风速/功率曲线，生成自定义的风机模型。平台界面简洁交互良好平台界面简洁，操作简单，逻辑清晰。数据类型明确，下载后数据采用CSV格式，便于科研、设计、咨询等专业人员使用。同时平台支持数据API接口传输，便于其它展示平台、第三方软件的批量读取和联合使用。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。气象服务平台订制价格

大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。传统的”气象数据“,地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”,后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。“大数据的中心点就是预测”,天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。现在，气象行业的公共服务职能越来越强，面向相关部门提供决策服务，面向公众提供气象预报服务，面向社会发展，应对气候发展节能减排。这些决策信息怎么来依赖于我们对气象数据的数据整合，气象大数据数据应该在跨行业综合应用这一“增值应用”价值挖掘过程中焕发出的新的光芒。江苏风力发电气象服务平台气象数据包括气温、气压、湿度、降水、蒸发、风速、日照等多种指标，但包含全部指标的气象数据较难获取。

风速和风向数据记录了风的强度和方向。风是气象要素中重要的一部分，影响着气象条件和气候环境。通过风速和风向数据，人们可以预测气象条件、规划风力发电等清洁能源项目，提高气象服务水平和资源利用效率。降水量数据记录了单位面积内降水的数量。降水量是农业生产、水资源管理等方面的重要指标，对社会的影响很大。准确的降水量数据可以帮助人们科学安排农作物的灌溉、城市排水系统的设计、洪涝灾害的预防等，促进社会的可持续发展。日照时数数据记录了太阳光照射地表的时间。日照时数对植物生长、太阳能利用等有重要影响。合理利用日照时数数据可帮助人们规划农业生产、设计太阳能发电设施等，提高资源利用效率，促进可持续发展。

羲和能源气象大数据平台凭借其丰富多样的气象数据，满足了用户在各个领域的需求。平台汇聚了全球范围内的气象观测数据、卫星遥感数据、气象预报模型等多种数据资源，为用户提供多方面的气象信息支持。无论是能源行业的天气风险管理、农业领域的灾害预警、交通运输的气象监测，还是城市规划的气候分析，羲和能源气象大数据平台都能够提供精细、可靠的数据服务，满足用户多样化的需求。羲和能源气象大数据平台的气象数据种类繁多，涵盖了温度、湿度、气压、风速、降水量等多个气象要素，满足了用户对不同气象信息的需求。用户可以根据自身的需求选择所需的气象数据进行查询和分析，以支持其在各个领域的决策和应对工作。羲和能源气象大数据平台的数据丰富多样，为用户提供了更为多方面和精细的气象信息，助力他们更好地应对各种气象挑战。羲和能源气象大数据平台的气象数据经过严格筛选和验证，用户可以放心信赖平台提供的信息。

气象数据包含了多种信息，用于描述和记录天气和气候的各种要素。以下是一些常见的气象数据：温度：记录大气中的温度，通常以摄氏度或华氏度表示。湿度：描述大气中水蒸气的含量，通常以相对湿度的百分比表示。风速和风向：记录风的速度和方向，通常以米每秒或千米每小时表示。降水量：记录降水的量，包括雨、雪、冰雹等形式，通常以毫米或英寸表示。大气压力：记录大气压力，通常以帕斯卡或百帕表示。能见度：描述大气中可见物体的距离，通常以米或千米表示。云量和云类型：记录云的覆盖程度和类型，如层云、积云、卷云等。日照时数：记录太阳照射地表的时间，通常以小时为单位。雷暴和气象灾害：记录雷暴、龙卷风、暴风雨等极端天气事件的发生。气象观测站信息：包括观测站的位置、海拔高度、观测时间等。此外，还有一些特殊的气象数据，如辐射数据（太阳辐射、地表辐射等）、臭氧浓度、空气质量指数等，用于更详细地描述大气和环境的状况。这些气象数据通过气象观测站、卫星、雷达等设备进行收集和记录，并用于气象预测、气候研究、天气报告、环境监测等领域。羲和平台具有的庞大气象数据库可以满足用户对于上述气象数据获取的需求。羲和能源气象大数据平台可以结合气象数据和大气环境监测数据，为能源企业提供环保解决方案。风电气象服务平台设计

气象数据通过气象观测和预测获得天气和气候信息，包括温度、湿度、气压、降水量等等气象要素的记录分析。气象服务平台订制价格

目前，尽管气象观测技术不断进步，但仍存在着气象数据缺少的现状。首先，由于气象观测设备的覆盖范围有限，一些偏远地区或海洋地区的气象数据收集不足。这导致了在一些地区的天气预报和气候监测存在盲区，影响了气象服务的全面性和准确性。其次，一些气象要素的数据收集和监测仍存在不足。例如，对于大气污染物浓度、紫外线强度等特殊气象要素的监测不够多方面，缺乏准确的数据支持。这影响了相关领域的研究和预警工作，对环境保护和公共健康带来挑战。另外，气象数据的质量和准确性也是当前面临的难题。由于气象数据的采集过程受到多种因素影响，如设备故障、人为误操作等，数据的质量和可靠性无法完全保证。缺乏高质量的气象数据会影响气象预测和气候研究的准确性，降低了数据的应用价值和可信度。因此，提高气象数据的质量和完整性，加强数据监测和质量控制工作，是当前亟需解决的问题。气象服务平台订制价格