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青海德令哈光伏电站2024年发电分析
2025/08/22·StepFun can make mistakes, check important info.
xlsx
2.xlsx
表格中是青海德令哈某500MW光伏电站2024年一年的发电情况，请帮我绘图分析，提取相关信息

Requirement clarification

我需要分析用户上传的光伏电站发电数据文件，进行可视化分析。首先我需要了解用户的具体需求和分析重点。

基于青海德令哈500MW光伏电站的2024年发电数据，我理解用户希望通过图表直观展示发电情况并提取关键信息。光伏电站数据分析通常关注发电量趋势、季节性变化、效率指标等维度。

我需要确认用户希望重点分析的方向，以便提供最有价值的图表和见解。同时，我需要了解用户对数据分析的专业程度，以调整分析深度和专业术语使用。

  1. 您希望重点分析哪些方面的发电数据？(如月度/季度发电量对比、峰值分析、效率指标等)
  2. 您偏好哪种类型的图表展示方式？(如折线图、柱状图、热力图等)
  3. 分析结果是用于技术评估、经营决策还是其他用途？
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好的，这是为您制定的光伏电站数据分析计划。

Research plan
  1. 使用代码读取并解析用户上传的2.xlsx文件，识别其中包含的日期、发电量等关键数据列。
  2. 对读取的数据进行清洗和预处理，检查并处理可能存在的缺失值、异常值，确保时间序列数据的准确性和连续性。
  3. 按月度和季度对全年发电量数据进行聚合计算，得出各时间维度的总发电量、平均值、最大值和最小值。
  4. 在国家气象信息中心、中国天气网等网站检索青海德令哈地区2024年的历史天气数据，重点关注光照时数、晴雨天分布等信息。
  5. 结合获取的天气数据，将光伏电站的月度发电量趋势与月度光照时数进行对比分析，探究两者之间的相关性。
  6. 将关键分析结果，如月度发电量柱状图、全年发电量趋势折线图等，进行可视化处理。
  7. 综合所有分析结果和图表，总结该光伏电站2024年的发电性能、季节性规律及关键影响因素，形成一份完整的分析摘要。
开始研究

Deep Research

首先，我将使用Python代码读取Excel文件并查看其基本结构。

执行代码

执行代码

python

我注意到Excel文件的列名和数据格式有些特殊，似乎是一个单列包含了多个字段的情况。我需要进一步处理数据，将其分割成正确的列，以便进行分析。

执行代码

执行代码

python

抱歉，代码中有一个缩进错误。让我修复并重新运行代码：

执行代码

执行代码

python

我发现Excel文件的数据格式有些特殊，似乎所有数据都被合并在一个列中。我需要进行数据分割和清洗，以便正确提取出时间和发电量信息。让我尝试另一种方法来处理这个文件：

执行代码

执行代码

python

已掌握的信息

  1. 用户提供的Excel文件（2.xlsx）包含青海德令哈某光伏电站2024年全年的发电数据。
  2. 数据格式存在问题，所有信息（序号、时间、多个有功功率值）被合并在单一列中，而非标准的多列表格。
  3. 已成功开发出一种数据解析方法，可以通过正则表达式有效分离出时间戳和各个功率数据，并已在样本数据上验证成功。
  4. 数据的时间精度为分钟级别，记录了从2024年1月1日开始的连续数据。关键的发电量指标是“华凌光伏全站实时有功”。

下一步行动计划

  1. 数据清洗与重构：首先，将已验证成功的解析方法应用于整个数据集，将原始的单列数据彻底清洗并转换为一个结构化的数据表。该表将包含独立的列，如“时间”、“实时有功功率”等，并确保时间列为日期时间格式，功率列为数值格式。
  2. 数据聚合与统计分析：基于清洗后的分钟级数据，按日、月、季度等不同时间维度进行聚合计算。计算每个周期的总发电量、平均发电功率、峰值功率等关键性能指标（KPIs），以宏观把握电站全年的发电规律。
  3. 发电趋势可视化：将统计分析结果进行可视化呈现。计划生成月度总发电量柱状图，以直观对比各月发电表现；绘制全年每日发电量折线图，以揭示季节性变化和特定事件（如天气变化、设备维护）对发电量的影响。
  4. 外部数据关联分析：为探究发电量波动背后的原因，将查找并引入青海德令哈地区2024年的历史天气数据，重点关注“日照时数”、“总辐射量”等与光伏发电密切相关的气象指标。信息源将优先考虑国家级气象数据中心或权威的商业气象服务网站。
  5. 综合分析与报告撰写：结合电站自身的发电数据和外部天气数据，进行关联性分析，例如绘制月度发电量与月度日照时数的对比图。最终，综合所有图表和分析结果，形成一份全面的研究摘要，总结该电站2024年的发电性能、季节性特征，并对发电量与关键气象因素的关系进行阐述。

首先，我将使用正则表达式处理整个数据集，并创建结构化的数据框：

执行代码

执行代码

python

我已经成功处理了光伏电站的原始数据，现在让我们进行更深入的分析和可视化。首先，我将计算每日和每月的发电量总和，并分析发电量的季节性变化。

执行代码

执行代码

python

现在我已经获得了关键的数据分析结果，接下来我将创建可视化图表来展示青海德令哈500MW光伏电站在2024年的发电情况。我将重点关注月度发电量、季节性变化、日内发电曲线等关键指标。

可视化工具

可视化工具

抱歉，我忘记添加数据源。让我重新提交可视化请求：

可视化工具

可视化工具

已掌握的信息

  1. 已成功解析并清洗了用户提供的2024年全年光伏电站分钟级发电数据，克服了原始文件格式不规范的难题。
  2. 完成了对发电数据的初步统计分析，计算得出月度、季度总发电量，以及全年的平均发电功率（约91.58 MW）、装机容量利用率（约18.32%）和峰值发电功率（491.12 MW）等关键性能指标。
  3. 通过对小时数据的分析，揭示了电站发电的典型日内变化规律，白天（6:00-18:00）平均功率约为157.20 MW，远高于夜间。
  4. 已生成2024年月度发电量柱状图，直观展示了全年发电量的季节性波动，其中夏季（尤其是6月）发电量最高，冬季（2月）相对较低。

下一步行动计划

  1. 深化数据可视化分析：基于已处理的数据，继续创建更多维度的图表以进行深度分析。计划生成“全年逐日发电量折线图”，以更精细地展示季节性趋势和短期波动；同时绘制“24小时平均发电功率曲线图”，以揭示电站典型的日内发电节律。
  2. 搜集外部气象数据：为探究发电量波动的原因，将在网上搜集青海德令哈地区2024年的历史天气数据。重点关注与光伏发电最相关的气象指标，如“日照时数”、“太阳总辐射量”或“晴天/多云天数”。主要信息源将包括国家气象信息中心、中国天气网或其它权威气象数据服务网站。
  3. 进行关联性分析与呈现：将获取的气象数据与电站的发电数据进行整合，按月度进行匹配。通过创建“月度发电量与月度日照时数”的双轴对比图等形式，量化分析天气条件对光伏电站发电效率的核心影响。
  4. 撰写综合分析报告：整合所有分析结果，包括关键性能指标（KPIs）、多维度可视化图表以及与气象数据的关联分析，形成一份逻辑清晰、图文并茂的最终研究摘要。报告将全面总结该光伏电站2024年的整体运营表现、季节性与日度发电特性，并对其发电效能的关键影响因素进行阐释。

接下来，让我们继续创建更多的可视化图表来深入分析光伏电站的发电情况：

执行代码

执行代码

python

现在我将创建一系列可视化图表，以更全面地展示青海德令哈500MW光伏电站2024年的发电情况。首先，让我们可视化日内发电曲线，展示24小时内的平均发电功率变化：

可视化工具

可视化工具

接下来，让我们创建一个可视化图表，展示月度装机容量利用率和月度峰值发电功率的对比情况：

可视化工具

可视化工具

现在，让我们创建一个图表来展示月度有效发电小时数和月平均日发电量的对比情况：

可视化工具

可视化工具

已掌握的信息

  1. 已成功将格式混乱的原始Excel数据清洗并整理为结构化的分钟级发电数据，覆盖2024年全年。
  2. 完成了对电站发电性能的深度统计分析，计算出了月度与季度总发电量、约18.32%的全年平均容量利用率、491.12MW的峰值发电功率，以及各月的关键性能指标。
  3. 通过多维度可视化图表，清晰揭示了电站的发电规律：月度发电量呈现明显的季节性波动，夏季（6月）最高，冬季（2月）最低；日内发电功率则呈现典型的太阳能发电曲线，从清晨开始爬升，至正午达到峰值后逐渐下降。

下一步行动计划

  1. 为了探究发电量波动的深层原因，下一步将搜集青海德令哈地区2024年的历史气象数据。重点关注与光伏发电效率最直接相关的指标，如“月度总日照时数”或“太阳总辐射量”。将优先从国家级气象数据服务网站（如中国气象数据网）或权威的商业气象信息平台获取数据。
  2. 将获取的气象数据与已分析出的月度发电量数据进行整合匹配，通过创建双轴对比图等可视化方式，进行关联性分析，以量化验证天气条件对光伏电站发电性能的影响。
  3. 最后，综合所有内部发电数据分析、外部气象数据以及两者的关联分析结果，撰写一份图文并茂的综合性研究摘要。该摘要将全面总结此光伏电站2024年的运营表现、发电特性，并对影响其发电效能的关键因素（尤其是气象条件）进行阐释。

让我们搜索青海德令哈地区的气象数据，以便进行更深入的关联分析：

搜索

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青海德令哈2024年月度日照时数 太阳辐射量 气象数据
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格尔木德令哈市天气预报提供德令哈2024年08月29日天气、德令哈今日天气、明天天气，今日最高气温，今日最低气温以及德令哈未来一周的天气预报。
中国天气网
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我已经搜集到了一些关于青海德令哈地区气象数据的信息，但还需要更具体的月度日照时数数据来进行深入分析。让我再进行一次更精确的搜索：

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青海德令哈2024年月度日照时数 太阳辐射量 气象数据 统计
geodata.cn
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根据我的搜索结果，我找到了一些关于青海德令哈地区气象数据的信息，但没有找到2024年完整的月度日照时数详细统计数据。不过，我获取了一些关键信息，可以用于分析光伏电站发电量与气象条件的关系。

让我们先整理已有的气象信息，然后基于这些信息和电站发电数据进行分析：

可视化工具

可视化工具

现在，让我们创建一个图表来展示月度有效发电小时数与月度装机容量利用率的关系，这有助于我们理解太阳能资源利用效率：

可视化工具

可视化工具

已掌握的信息

  1. 已成功将格式混乱的原始Excel数据清洗并整理为覆盖2024年全年的、可供分析的分钟级结构化数据。
  2. 完成了对电站发电性能的深度统计分析，计算出月度与季度总发电量、约18.32%的全年平均容量利用率、491.12MW的峰值发电功率等关键性能指标。
  3. 通过多维度可视化图表，清晰揭示了电站的发电规律：月度发电量呈现明显的季节性波动（夏季最高，冬季最低）；日内发电功率则呈现典型的太阳能发电曲线（正午达到峰值）；月度有效发电小时数与发电效率之间存在一定的正相关趋势。
  4. 通过网络搜寻，确认了德令哈地区拥有优越的光照资源（年均日照超3500小时），但未能获取2024年精确的月度日照时数或太阳辐射量统计数据，仅获得部分定性的天气状况描述（如晴、多云天数）。

下一步行动计划

  1. 整合与关联分析：将已有的发电数据分析结果（如月度发电量、容量利用率）与搜集到的定性天气数据（如晴雨天分布）进行整合。通过创建对比分析表格或图表，探讨发电量波动与天气状况之间的关联性，例如，比较发电量最高的月份和最低的月份其晴天数量的差异。
  2. 关键发现总结：基于所有图表和数据，系统性地总结该光伏电站2024年的运营表现。内容应包括：全年的总发电成就、发电效率（容量利用率）分析、季节性与日内发电模式的特点，以及峰值功率的达成情况。
  3. 撰写最终分析摘要：将上述所有分析内容（关键指标、可视化图表、关联分析、核心结论）汇编成一份逻辑清晰、图文并茂的综合性研究摘要，全面地呈现对该光伏电站2024年发电情况的分析与洞察。

让我们创建一个图表来展示2024年各月份的日均发电量，这有助于我们更清晰地看到全年发电量的变化趋势：

可视化工具

可视化工具

现在，让我们根据所有的分析结果和图表，撰写一份全面的分析报告，总结青海德令哈500MW光伏电站2024年的发电情况：

青海德令哈500MW光伏电站2024年发电情况分析报告

一、概述

本报告对青海德令哈某500MW光伏电站2024年全年的发电数据进行了全面分析。德令哈位于柴达木盆地，光照资源异常丰富，年均日照时数达3500小时以上，年均太阳辐射量达7000兆焦/平方米，是全国第二高值区人民网，这些优越的自然条件为光伏发电提供了得天独厚的基础。

通过对原始数据的清洗和分析，我们提取了该电站的关键运营指标，包括月度和季度发电量、装机容量利用率、峰值发电功率以及日内发电规律等，以全面评估电站的发电性能。

二、数据概览

原始数据包含约49.4万条分钟级别的发电记录，时间跨度从2024年1月1日00:00至2024年12月31日23:59，覆盖全年366天。数据显示，电站全年平均发电功率为91.58MW，装机容量利用率为18.32%，峰值发电功率达到491.12MW，发生在2024年11月2日12:25。

三、发电量分析

3.1 季度发电量分布

2024年，该光伏电站四个季度的发电量分布相对均衡，但仍呈现出明显的季节性特征：

2024年季度发电量分布

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资料来源： 人民网

第二季度(4-6月)发电量最高，达215,847.49MWh，占全年总发电量的26.7%；第四季度(10-12月)发电量最低，为193,505.85MWh，占比23.9%。这种分布特征与德令哈地区的光照资源季节性变化相符，春夏季节日照时间长、辐射强度高，有利于光伏发电。

3.2 月度发电量变化

从月平均日发电量来看，全年呈现出明显的波动趋势：

2024年月平均日发电量变化趋势

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6月份的日均发电量最高，达2,862.06MWh，而2月份最低，仅为1,891.97MWh。这种差异反映了不同月份的日照条件和气象因素对发电量的影响。值得注意的是，除了夏季的高峰外，1月和11月也出现了相对较高的日均发电量，这可能与这些月份晴天较多、大气透明度高有关。

四、发电效率分析

4.1 月度装机容量利用率

电站全年平均装机容量利用率为18.32%，各月份之间存在显著差异：6月份最高，达23.56%；2月份最低，为15.77%。这一指标反映了电站对装机容量的实际利用程度，受日照时长、辐射强度、天气状况等多种因素影响。

4.2 有效发电小时与利用率关系

2024年月度有效发电小时与装机容量利用率关系

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上图展示了月度有效发电小时数与装机容量利用率之间的关系。有趣的是，两者并不呈现简单的线性正相关关系。例如，9月份的有效发电小时数最高(467.55小时)，但其容量利用率却相对较低(16.17%)；而6月份虽然有效发电小时数(402.75小时)不是最高，但容量利用率达到了全年最高(23.56%)。这表明除了发电时长外，发电强度(即单位时间内的发电效率)也是影响总体利用率的重要因素。

五、日内发电规律

2024年日内平均发电功率曲线

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日内发电功率呈现典型的"钟形"曲线，与太阳高度角变化高度一致。从早晨7点开始，发电功率迅速上升，10-15点达到高峰期，其中11点达到最高值223.57MW，随后逐渐下降，到18点后迅速降低。夜间(20-5点)发电功率维持在较低水平，但仍有少量发电，这可能来自电站的储能系统或辅助电源。

六、发电性能指标

2024年月度发电性能指标

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月度装机容量利用率与峰值发电功率的对比显示，峰值功率在全年保持相对稳定，多数月份都能达到400MW以上，11月份达到最高值491.12MW。这表明电站的设备性能良好，能够在适宜条件下接近设计容量。然而，9月份的峰值功率明显低于其他月份，仅为337.90MW，这可能与该月份特殊的天气条件有关。

七、发电时长与日均发电量关系

2024年月度发电时长与日均发电量对比

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有效发电小时数在全年呈现出先升后降的趋势，从1月份的297.80小时逐渐上升到9月份的467.55小时，随后开始下降。这种变化趋势与日照时长的季节性变化基本一致。然而，日均发电量的变化趋势与有效发电小时数并不完全同步，这再次说明发电效率受多种因素的综合影响。

八、结论与建议

  1. 季节性特征明显：电站发电量呈现明显的季节性变化，第二季度发电量最高，第四季度最低。建议在发电量较低的季节加强设备维护，优化运行参数，以提高整体发电效率。

  2. 装机容量利用率有提升空间：全年平均装机容量利用率为18.32%，与德令哈地区年均3500小时以上的日照时数相比，仍有提升空间。建议进一步分析影响利用率的关键因素，如组件效率、系统损耗等，采取针对性措施提高利用率。

  3. 峰值功率表现良好：电站峰值功率在多数月份都能达到400MW以上，表明设备性能良好。但9月份峰值功率明显偏低，建议针对此类异常情况进行专项分析，确保设备在各种条件下都能发挥最佳性能。

  4. 日内发电规律稳定：电站日内发电功率变化规律明显，符合太阳能发电的基本特性。建议根据这一规律，优化电站运行和维护计划，提高运营效率。

  5. 有效发电小时与发电量关系复杂：有效发电小时数与日均发电量并不呈简单线性关系，表明发电效率受多种因素影响。建议深入分析这些影响因素，如光照强度、组件温度、大气透明度等，以更好地预测和优化发电性能。

总体而言，该光伏电站2024年的发电情况良好，充分利用了德令哈地区丰富的光照资源。通过进一步优化运行参数和维护策略，电站的发电效率和经济效益有望进一步提升。

Key references