气象大数据 · 应用场景
基于物理模型分离直射辐射(DNI)与散射辐射(DHI),提升复杂天气下的出力预测精度。围绕辐照度、温度、湿度和降水字段组织光伏预测模型输入。
rsds、dni、dhi 用于组件面辐照估算和晴空指数计算
tas、hurs 用于组件效率修正和气象状态识别
pr、ws、wd 用于天气扰动和运维风险分析
辅助识别低辐照、阴雨和极端天气过程
采用确定性物理方法:先做辐照分解(分离直射 DNI 与散射 DHI),再转置到组件斜面,经组件温度与系统损耗折减得到出力。基于气象预报计算,不依赖机器学习或统计订正,也不提供预测精度指标承诺。
预报采用德国气象局数据。
单点预测(暂不支持区域)。免登录试用可查未来 1 天内,登录后可查未来 3 天;时间按东八区、格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。
核心输入为装机容量、组件倾角与方位角;组件效率、温度修正系数、地表反射率、太阳追踪方式、风冷修正等为可选项,其余电站参数使用合理默认值。
未来逐小时的光伏出力曲线与组件斜面总辐照;夜间出力为 0,全序列非负。
免登录试用每日限次、无需注册(携访客标识即可调用);登录用户按调用计费,success=false 不扣费。
用经纬度和字段数组快速拿到辐照度、温度和天气过程数据。