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物理学 > 数据分析、统计与概率

arXiv:2209.06086 (physics)
[提交于 2022年9月13日 ]

标题: 碳监测-电力:按小时到每日尺度的全球电力发电近实时监测

标题: Carbon Monitor-Power: near-real-time monitoring of global power generation on hourly to daily scales

Authors:Biqing Zhu, Xuanren Song, Zhu Deng, Wenli Zhao, Da Huo, Taochun Sun, Piyu Ke, Duo Cui, Chenxi Lu, Haiwang Zhong, Chaopeng Hong, Jian Qiu, Steven J. Davis, Pierre Gentine, Philippe Ciais, Zhu Liu
摘要: 我们构建了一个频繁更新的、接近实时的全球电力生成数据集:自2016年1月起,该数据集在国家层面具有接近全球覆盖范围,并具有每小时到每日的时间分辨率。 此处提供的数据来自所有大陆的37个国家,涵盖八个来源组,包括三种化石能源(煤炭、天然气和石油)、核能以及四种可再生能源来源(太阳能、风能、水能以及其他可再生能源,包括生物质能、地热能等)。 全球接近实时的电力数据集展示了全球电力系统的动态变化,包括其每小时、每天、每周和季节性模式,这些模式受到日常周期性活动、周末、季节性循环、常规和非常规事件(即节假日)以及极端事件(即新冠疫情)的影响。 Carbon Monitor-Power 数据集表明,新冠疫情在一些国家(即中国和印度)造成了强烈的中断,导致碳强度暂时或长期降低,而在其他一些国家(即澳大利亚)影响很小。 该数据集为与电力相关的科学研究和政策制定提供了广泛的机会。
摘要: We constructed a frequently updated, near-real-time global power generation dataset: Carbon Monitor-Power since January, 2016 at national levels with near-global coverage and hourly-to-daily time resolution. The data presented here are collected from 37 countries across all continents for eight source groups, including three types of fossil sources (coal, gas, and oil), nuclear energy and four groups of renewable energy sources (solar energy, wind energy, hydro energy and other renewables including biomass, geothermal, etc.). The global near-real-time power dataset shows the dynamics of the global power system, including its hourly, daily, weekly and seasonal patterns as influenced by daily periodical activities, weekends, seasonal cycles, regular and irregular events (i.e., holidays) and extreme events (i.e., the COVID-19 pandemic). The Carbon Monitor-Power dataset reveals that the COVID-19 pandemic caused strong disruptions in some countries (i.e., China and India), leading to a temporary or long-lasting shift to low carbon intensity, while it had only little impact in some other countries (i.e., Australia). This dataset offers a large range of opportunities for power-related scientific research and policy-making.
主题: 数据分析、统计与概率 (physics.data-an) ; 计量经济学 (econ.EM)
引用方式: arXiv:2209.06086 [physics.data-an]
  (或者 arXiv:2209.06086v1 [physics.data-an] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.06086
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Zhu Liu [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2022 年 9 月 13 日 15:35:34 UTC (1,587 KB)
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