真实光伏发电厂发电数据（每隔十五分钟采集）

这些数据是在印度的两个太阳能发电厂收集的，时间跨度为34天。每隔十五分钟采集，每一个发电厂有一共68779行数据，一共四个文件夹，分别为发电厂1的发电数据和对应的发电天气数据，发电厂2的发电数据和对应的发电天气数据。

DATE_TIME: 表示日期和时间的时间戳，记录数据采集的具体时间点。
PLANT_ID: 发电厂的唯一标识符，用于区分不同的太阳能发电厂。
SOURCE_KEY: 太阳能发电设备的唯一标识符，用于区分不同的发电设备。
DC_POWER: 直流功率的测量值，表示从太阳能电池板产生的直流电功率。
AC_POWER: 交流功率的测量值，表示从逆变器转换后的交流电功率。
DAILY_YIELD: 每天的发电量，表示在给定日期内生成的总电量。
TOTAL_YIELD: 总发电量，表示从安装以来生成的总电量。
这些列提供了关于太阳能发电厂的重要信息，包括发电设备的功率输出、每天的发电量以及总发电量。通过这些数据，可以进行发电量的分析、设备性能的评估以及故障检测等任务。

 

DATE_TIME: 表示日期和时间的时间戳，记录数据采集的具体时间点。

PLANT_ID: 发电厂的唯一标识符，用于区分不同的太阳能发电厂。

SOURCE_KEY: 太阳能发电设备的唯一标识符，用于区分不同的发电设备。

DC_POWER: 直流功率的测量值，表示从太阳能电池板产生的直流电功率。

AC_POWER: 交流功率的测量值，表示从逆变器转换后的交流电功率。

DAILY_YIELD: 每天的发电量，表示在给定日期内生成的总电量。

TOTAL_YIELD: 总发电量，表示从安装以来生成的总电量。

这些列提供了关于太阳能发电厂的重要信息，包括发电设备的功率输出、每天的发电量以及总发电量。通过这些数据，可以进行发电量的分析、设备性能的评估以及故障检测等任务。

第一个光伏发电厂的发电数据

第一个光伏发电厂的发电对应天气数据（AMBIENT_TEMPERATURE：环境温度，MODULE_TEMPERATURE

：模块温度）

第二个光伏发电厂发电数据

第二个光伏发电厂的发电对应天气数据

 对数据集感兴趣的可以关注：

from tensorflow import keras
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from datetime import datetime
from PIL import Image
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import random
#数据集链接：https://mbd.pub/o/bread/ZJualJhy