1、 传统上，太阳能研究人员仅使用来自单个住宅太阳能光伏系统的功率测量来估计城市中产生的功率。但是一个设备不能反映一个城市的所有屋顶，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。

2、 迫切需要来自分布在城市中的光伏系统的数据，以充分了解如何将这种可再生能源整合到电网中，同时不中断发展中国家所依赖的可靠电力流动。

3、 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1287个住宅设施的免费质量控制和调试数据集。该数据集如《可再生能源和可持续能源杂志》所示。

4、 作者杰米布莱特将该数据集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。

5、 布雷特解释说，在过去，研究人员被推到极端来收集功率测量值，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。

6、 Brett说：“这是您第一次可以轻松访问数据并进行空间分析，以可控的方式管理太阳能融入电网的情况。”

7、 在澳大利亚，大约23%的住宅建筑拥有光伏系统，这对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。

8、 通过订阅一个公共网站-pvoutput.org-Bright和他的同事，他们可以访问光伏系统的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，如其大小和效率。利用这些元数据和卫星图像，他们对数据集进行严格的质量控制和训练有素的调整算法，以消除任何“坏数据”。

9、 “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。

10、 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。

11、 Brett说：“现在我们已经使用这个数据集来证明光伏系统的实时报告可以大大提高预测。——太阳能预测公司正在将我们的方法应用到真正可操作的工业预测系统中。”

12、 通过在每个处理阶段为他们的数据集提供代码和描述，布莱特希望他们能给其他研究人员一个指引。

13、 进一步讨论