SKIPP’D: A SKy Images and Photovoltaic Power Generation Dataset for short-term solar forecasting

光伏系统 天空 计算机科学 水准点(测量) 期限(时间) 太阳能 灵活性(工程) 遥感 气象学 功率(物理) 工程类 地图学 电气工程 统计 物理 地质学 量子力学 地理 数学
作者
Yunlong Nie,Xiatong Li,Andea Scott,Yuchi Sun,Vignesh Venugopal,Adam R. Brandt
出处
期刊:Solar Energy [Elsevier]
卷期号:255: 171-179 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.solener.2023.03.043
摘要

Large-scale integration of photovoltaics (PV) into electricity grids is challenged by the intermittent nature of solar power. Sky-image-based solar forecasting using deep learning has been recognized as a promising approach to predicting the short-term fluctuations. However, there are few publicly available standardized benchmark datasets for image-based solar forecasting, which limits the comparison of different forecasting models and the exploration of forecasting methods. To fill these gaps, we introduce SKIPP’D—a SKy Images and Photovoltaic Power Generation Dataset. The dataset contains three years (2017–2019) of quality-controlled down-sampled sky images and PV power generation data that is ready-to-use for short-term solar forecasting using deep learning. In addition, to support the flexibility in research, we provide the high resolution, high frequency sky images and PV power generation data as well as the concurrent sky video footage. We also include a code base containing data processing scripts and baseline model implementations for researchers to reproduce our previous work and accelerate their research in solar forecasting.
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