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    南京图德科技有限公司（TODE，TechnologyofDigitalEnergy）坐落于江苏省南京市，是一家致力于提供能源电力领域数字化解决方案的科技型企业，公司以打造全球数字能源技术提供商为目标，助力“碳达峰、碳中和”目标实现。作为一家技术驱动型企业，公司主要产品包括能源市场时序运行分析平台TEAP、羲和能源气象大数据平台、能源系统优化及电力市场出清求解引擎等。其中能源市场时序运行分析平台囊括了从电力现货市场出清求解、能源（电力）潮流分析、稳定计算等单断面分析到全年8760小时长时间尺度运行模拟及安全分析功能，还具备电源协同规划、联络线规划、储能规划、碳排放分析等综合规划能力。开放的软件框架及软件计算包配置实现了能源电力领域不同时间尺度、不同场景、不同目标下的数据同源、结果互通、相互调用。羲和能源气象大数据平台能够提供双碳、能源电力分析所需要的多种气象、新能源发电、负荷数据，可以有效兼容能源市场时序运行分析平台，实现新能源数据的高效导入与互通，提升新能源大规模渗透下的电力系统特性分析效率。欢迎来电、来函咨询。 黑龙江风速数据下载平台数据更新时间会有延迟，历史数据的更新是滞后的，一般在本月15日左右更新出来。

    光伏发电数据是指与太阳能光伏发电系统相关的各种观测和测量数据。光伏发电数据类型：发电功率数据：光伏发电系统的发电功率是指单位时间内系统所产生的电能。发电功率数据记录光伏系统的实时发电功率、每日发电量、月度发电量等。太阳辐射数据：太阳辐射数据描述太阳能辐射到光伏板上的能量。这些数据包括太阳辐照度、太阳辐照总量、太阳辐射分布等。温度数据：温度对光伏系统性能有一定影响。温度数据记录光伏板表面温度、环境温度等。电压和电流数据：光伏发电系统产生直流电经过逆变器转换成交流电。电压和电流数据记录逆变器的输出电压和电流等参数。效率数据：光伏系统的效率是指太阳能转换为电能的比例。效率数据记录光伏系统的实时效率、每日效率、月度效率等。运行状态数据：光伏发电系统的运行状态数据包括开关状态、故障报警、维护记录等信息。数据监测和采集系统数据：光伏发电系统通常配备数据监测和采集系统，用于实时监测和记录各种参数。这些数据包括系统状态、数据采集频率、数据传输等。这些光伏发电数据可以用于分析光伏系统的性能、评估发电效果、进行故障诊断和优化运行等。通过对这些数据的分析和利用，可提高光伏发电系统的效率、可靠性和经济性。

    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。 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。

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。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。黑龙江风速数据下载

气象数据目前比较难获取，推荐一个我常用的网站，你搜索羲和能源气象大数据平台，你能想到的数据都有。黑龙江风速数据下载

    气象数据是指用各种仪器、观测站、卫星等收集而来的气象信息。包括天气、气象灾害、气温、降水、湿度等信息。分析气象数据可以帮助我们预测天气变化、制定紧急救援计划和农业生产安排。但是大量的数据难以直观地理解，因此可视化处理和分析气象数据就显得尤为重要。可视化处理数据。可视化处理是将数据转换成可直观理解的图像，从而更方便的发现数据中的规律和趋势。在处理数据时，可视化应该覆盖各个方面，如天气图、气象预测图、云图等。天气图主要展示大气层的温度、气压、湿度、角风和降水等气象参数的变化情况。在天气图中，各种气象元素以不同的符号和颜色表示。例如，在气压图中，高气压通常用“H”符号表示，低气压则用“L”符号表示。气象预测图气象预测图主要是根据过去一段时间的气象数据和当前的天气状况推测未来的天气状况。预测图通常会配合动画，比如表示未来几天的气温变化的温度曲线。云图展示云的类型和分布情况，可以帮助我们预测天气变化。云的形状，颜色和分布图案不断变化，揭示了天气的变化趋势。例如，暴雨前通常有暗灰色或黑色的乌云。 黑龙江风速数据下载

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