forecasting - 如何使用 PvLib Python 生成 8760（全年）的每小时天气数据

Question

没有将 TMY 文件读入 PvLib，我想使用 PvLib 函数、类或模块生成天气数据。

我发现了一些使用“从 pvlib.forecast 导入 GFS、NAM、NDFD、HRRR、RAP”这些模块生成天气预报的功能。上述方法/算法有一些限制。它在有限的时间内生成数据。某些模块仅生成 7 天或 1 个月。它还提供了 3 小时时间戳差异的数据。

是否有可能使用 PvLib 插入全年的天气数据？

Answer 1

预测通常用于未来的预测，并且在时间和准确性上成反比地受到限制：未来预测越长，准确性越低，未来越远，准确性越低。例如，今天的预测比明天的预测更准确，等等。这就是预测受限的原因，因为您要预测未来 7 天。

作为 GFS 的预测提供商可能会或可能不会提供历史预测数据；这取决于提供商及其服务。

我记得，GFS 以旧文件方式提供预测，所以我转向提供在线 REST 服务预测的提供商，因为我先是成为程序员，然后是数据科学家，而不是气象学家。

当时间序列周期不在您所需的周期内时，您可以进行一些重新采样。额外的值将使用某些公式进行数学计算——只要您不知道原始提供者的公式——重新采样的公式可能会有所不同。