데이터 상세

한국동서발전(주)_제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋

한국동서발전의 제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋 정보입니다. 이 데이터는 제주지역의 기상 정보와 태양광 설비 정보를 기반으로 발전량을 예측하기 위한 학습용 자료로, 항목은 시도명, 태양광설비용량(MW), 일자 및 시각, 기온, 강수량(mm), 습도, 적설(cm), 풍속, 전운량(10분위/3분위), 일조(hr), 대기권 밖 일사량, 지표면 일사량, 태양광 발전량 합계(MWh), 이용률, 윤년여부 등으로 구성되어 있습니다. 다양한 기상 요소와 발전 결과가 함께 제공되어 기계학습 기반 발전량 예측 모델의 학습과 검증에 활용될 수 있습니다. 학계 및 연구기관에서는 이 데이터를 활용해 딥러닝 기반의 발전량 예측 모델 개발, 기후 요소와 발전 성능 간의 상관분석, 재생에너지 수급 예측 시뮬레이션, 기상데이터 전처리 연구, 또는 에너지 수요-공급 최적화 연구 등에 활용할 수 있습니다.
공공데이터활용지원센터는 공공데이터포털에 개방되는 3단계 이상의 오픈 포맷 파일데이터를 오픈 API(RestAPI 기반의 JSON/XML)로 자동변환하여 제공합니다.
오픈 API를 활용하기 위해서는 공공데이터포털 회원 가입 및 활용신청이 필요하며, 활용 관련 문의는 공공데이터활용지원센터로 연락주시기 바라며,
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CSV
한국동서발전(주)_제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋
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파일데이터 정보

한국동서발전(주)_제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋로 파일데이터 정보 표로 분류체계, 제공기관 등 정보를 나타냄
파일데이터명 한국동서발전(주)_제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋_20241231
분류체계 산업·통상·중소기업 - 에너지및자원개발 제공기관 한국동서발전(주)
관리부서명 정보보안처 ICT기획부 관리부서 전화번호
보유근거 수집방법
업데이트 주기 수시 (1회성 데이터) 차기 등록 예정일
매체유형 텍스트 전체 행 52248
확장자 CSV 키워드 태양광,예측모델,기상데이터,발전량,학습데이터셋
데이터 한계 다운로드(바로가기) 181
등록일 2025-06-13 수정일 2025-06-13
제공형태 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록)
설명 한국동서발전의 제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋 정보입니다. 이 데이터는 제주지역의 기상 정보와 태양광 설비 정보를 기반으로 발전량을 예측하기 위한 학습용 자료로, 항목은 시도명, 태양광설비용량(MW), 일자 및 시각, 기온, 강수량(mm), 습도, 적설(cm), 풍속, 전운량(10분위/3분위), 일조(hr), 대기권 밖 일사량, 지표면 일사량, 태양광 발전량 합계(MWh), 이용률, 윤년여부 등으로 구성되어 있습니다. 다양한 기상 요소와 발전 결과가 함께 제공되어 기계학습 기반 발전량 예측 모델의 학습과 검증에 활용될 수 있습니다. 학계 및 연구기관에서는 이 데이터를 활용해 딥러닝 기반의 발전량 예측 모델 개발, 기후 요소와 발전 성능 간의 상관분석, 재생에너지 수급 예측 시뮬레이션, 기상데이터 전처리 연구, 또는 에너지 수요-공급 최적화 연구 등에 활용할 수 있습니다.
기타 유의사항 공란 값은 기상청 미출력 값 입니다.
공간범위 시간범위
비용부과유무 무료 비용부과기준 및 단위
이용허락범위
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XML JSON
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서비스 한국동서발전(주)_제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋_20241231
분류체계 산업·통상·중소기업 - 에너지및자원개발 제공기관 한국동서발전(주)
관리기관 공공데이터활용지원센터 관리기관 전화번호 1566-0025
보유근거 수집방법
업데이트 주기 수시 (1회성 데이터) 차기 등록 예정일
매체유형 텍스트 전체 행 52248
확장자 XML, JSON 활용신청 1
데이터 한계 키워드 태양광,예측모델,기상데이터,발전량,학습데이터셋
등록일 2025-06-13 수정일 2025-06-13
제공형태 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록)
설명 한국동서발전의 제주지역 태양광 발전량 예측 학습용 데이터셋 정보입니다. 이 데이터는 제주지역의 기상 정보와 태양광 설비 정보를 기반으로 발전량을 예측하기 위한 학습용 자료로, 항목은 시도명, 태양광설비용량(MW), 일자 및 시각, 기온, 강수량(mm), 습도, 적설(cm), 풍속, 전운량(10분위/3분위), 일조(hr), 대기권 밖 일사량, 지표면 일사량, 태양광 발전량 합계(MWh), 이용률, 윤년여부 등으로 구성되어 있습니다. 다양한 기상 요소와 발전 결과가 함께 제공되어 기계학습 기반 발전량 예측 모델의 학습과 검증에 활용될 수 있습니다. 학계 및 연구기관에서는 이 데이터를 활용해 딥러닝 기반의 발전량 예측 모델 개발, 기후 요소와 발전 성능 간의 상관분석, 재생에너지 수급 예측 시뮬레이션, 기상데이터 전처리 연구, 또는 에너지 수요-공급 최적화 연구 등에 활용할 수 있습니다.
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