传统上，太阳能研究人员仅使用单个房屋的太阳能光伏系统的功率测量来估计城市中产生的功率。然而，一个设备不能很好地反映一个城市的所有屋顶，因为一天中的时间、面板的方向以及树木和云投射的阴影都会影响电力生产。

迫切需要来自分布在城市中的光伏系统的数据，以充分理解如何将这种可再生能源整合到电网中，而不干扰发展中国家所依赖的可靠电力流动。

澳大利亚国立大学和德国弗劳恩霍夫太阳能系统研究所的工程师提供了来自澳大利亚各地1287个住宅设施的免费质量控制和调试数据集。数据集包含在《可再生能源和可持续能源杂志》中。

作者杰米布莱特(Jamie Bright)将这套数据描述为太阳能研究人员的“礼物”。他说：“没有人能提供来自三个不同城市的六个月测量值的免费数据。这是一大笔钱。

布雷特解释说，在过去，研究人员被推到了收集功率测量值的极端，并发明了云模型来移动到一个城市，以“伪造”不同位置的光伏输出。

Brett说：“这是您第一次可以方便地访问数据，进行空间分析，并以可控的方式管理太阳能与电网的集成。”

在澳大利亚，约有23%的房屋拥有光伏系统，这对于电网的安全可靠管理尤为重要。例如，为了维持电器的推荐电压，保证供电，电网运营商需要对太阳能波动做出响应和规划。

通过订阅一个公共网站-pvoutput.org-Bright，他和他的同事可以访问光伏系统电转换器自动记录提供的原始光伏功率数据。计算机程序员从网站上提取数据，并将其放入工程师的数据库。然后他们收集每个光伏系统的特征细节，例如其大小和效率。利用这些元数据和卫星图像，他们实施了严格的质量控制，并对数据集训练了优化算法，以消除任何“坏数据”。

“我们的调优程序可以快速找到所有可能的类似系统的损失，如阴影，并将其从数据中删除。不只是删除它们，而是扩大它们，使它们具有代表性。

然后，可以将有代表性的场景外推至更大的区域，并与卫星一起用于改进太阳能预测。

Brett说：“现在我们已经用这个数据集证明了实时报告光伏系统可以大大提高预测。——太阳能预测公司正在将我们的方法应用于真正可操作的工业预测系统。”

通过在每个处理阶段为他们的数据集提供代码和指令，布莱特希望他们能给其他研究人员一个先机。

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