德里地区电力负荷-天气及城市发展综合数据集-年度-pratikyuvrajchougule
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷,天气,城市发展,德里,时间序列,预测,能源,环境,智能电网
数据概述：
本数据集包含德里地区的电力负荷、天气状况、节假日、城市发展水平等多种影响因素的综合数据，旨在用于分析和预测该地区的电力负荷。数据集涵盖超过一年的每小时数据，为研究人员、学生和实践者提供了丰富的资源，可用于能源系统、城市规划和时间序列预测等领域的研究。
关键特征：
天气数据：每小时的温度、湿度、风速和降雨量。
社会经济指标：公共假日、每周休息日和节日的相关信息。
城市发展：将区域划分为低、中、高发展区，并提供相应的百分比。
电力负荷（MW）：目标变量，表示每小时的电力消耗，单位为兆瓦。
数据用途概述：
该数据集可用于以下应用场景：
电力负荷预测：构建机器学习模型，预测未来的电力需求。
天气影响研究：分析天气条件如何影响电力消耗模式。
城市发展洞察：探索不同发展水平的区域与能源使用之间的相关性。
政策规划：帮助政策制定者了解节假日、节日和极端天气期间的能源需求趋势。
时间序列分析：实践和研究先进的时间序列预测技术。
可再生能源整合：开发模型以优化能源分配并减少对不可再生能源的依赖。
潜在应用：
构建智能电网系统。
分析气候变化对能源需求的影响。
支持智慧城市计划，实现节能规划。
创建面向数据科学和机器学习学习者的教育工具。
