Python数据分析与可视化 教案 6.5 工业数据分析与可视化.docx

文档介绍：
作为清洁能源的太阳能相对煤炭石油等能源来说是可再生、无污染的,只要有太阳就有太阳能,所以太阳能的利用被很多国家列为重点开发工程。
太阳能具有波动性和间歇性的特性,太阳能电站的输出功率受光伏板本体性能、
作为清洁能源的太阳能相对煤炭石油等能源来说是可再生、无污染的,只要有太阳就有太阳能,所以太阳能的利用被很多国家列为重点开发工程。
太阳能具有波动性和间歇性的特性,太阳能电站的输出功率受光伏板本体性能、气象条件、运行工况等多种因素影响,具有很强的随机性,由此带来的大规模并网困境严重制约着光伏发电的开展。因此挖掘光伏发电数据中的价值,对光伏数据进行分析尤为重要。
一、数据源分析
本案例包括三个数据集:、
ID:表示记录编号。
板温:表示光伏电池板背测温度。
现场温度:表示光伏电站现场温度。
转换效率A:表示数据采集点A处的光伏板转换效率。
转换效率B:表示数据采集点B处的光伏板转换效率。
转换效率C:表示数据采集点C处的光伏板转换效率。
电压A:表示数据采集点A处汇流箱电压值。
电压B:表示数据采集点B处汇流箱电压值。
电压C:表示数据采集点C处汇流箱电压值。
电流A:表示采集点A处汇流箱电流值。
电流B:表示采集点B处汇流箱电流值。
电流C:表示采集点C处汇流箱电流值。
功率A:=UIO
功率B:表示采集点B处的功率Pb,P二UI。
功率C:表示采集点C处的功率Pc,P=UI。
发电量:表示光伏电厂现场发电量。
数据源1如图6-*所示。
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时间,ID,光照强度,功率A,功率B,功率C,板温现场温度,电压A,电压B,电压C,电流A用流B,电流C,转换效率A,转换效率B,转换效率C,发电量2018-06-0108:31:30,9,13,,,,-,-,,,,,,,,,,-06-0108:34:30,10,34,,,,-,-,,,,,,,1698,,-06-0108:37:30,11,30,,,,-,-,,,,,024,,,,,-06-0108:40:30,12,41,,,,-,-,,,,,,,,,,-06-0108:43:30,13,50,,20