德州达拉斯物流与智能港口电动汽车充电负荷回归分析数据集-datasetengineer
数据来源：互联网公开数据
标签：电动汽车,充电负荷,物流,智能港口,回归分析,时间序列,能源管理,电网,预测,德州,达拉斯
数据概述：
本数据集包含来自德克萨斯州达拉斯及周边地区的物流和智能港口运营中电动汽车（EV）充电负荷的详细记录。它提供了一套全面的特征，可用于电动汽车车队管理、能源负荷预测和智能电网集成的深入分析和预测建模。该数据集与物流、运输和港口运营中使用的电动车队高度相关，有助于理解这些行业中的电动汽车使用模式。
数据集特征：
时间戳：记录的确切日期和时间，格式为MM/DD/YYYY HH:MM。捕捉了时间维度，这对于时间序列预测至关重要。
星期几：星期几的整数表示（1 = 星期一，7 = 星期日），用于识别电动汽车充电活动的每周趋势。
节假日指标：二进制值（1 = 节假日，0 = 非节假日），指示当天是否为公共节假日，这可能会影响运营时间表和充电需求。
车队规模：车队的车辆数量，是港口和运输行业物流规模和运营需求的关键指标。
车辆类型：车队中使用的电动汽车类型（例如，轻型车，重型车），有助于根据车辆类型区分能耗模式。
平均电池容量（kWh）：车队车辆的平均电池容量（以kWh为单位），这决定了能源需求和充电时间。
充电站数量：设施或港口中可用的充电站数量，这会影响充电负荷的分配方式。
充电功率额定值（kW）：充电站的额定功率（以kW为单位），指示充电速度和能量消耗。
充电效率：百分比值（0到1），表示充电过程的效率，考虑了潜在的能量损失。
总行驶距离（km）：车队行驶的总距离（以公里为单位），提供了对车辆使用情况和负荷预测的见解。
平均速度（km/h）：车队车辆的平均速度（以km/h为单位），与影响能耗的驾驶条件相关。
装卸时间（小时）：用于装卸操作的时间（以小时为单位），是物流和港口运营的关键，因为它会影响充电时间表。
温度（摄氏度）：环境温度（以摄氏度为单位），可能会影响电池性能和充电行为。
湿度（%）：湿度水平（以百分比为单位），可能会影响电池效率和充电时间。
降水量（mm）：降雨量（以毫米为单位），用于分析与天气相关的对物流环境中电动汽车充电负荷的影响。
之前的充电负荷（kW）：之前会话的充电负荷（以kW为单位），提供了用于负荷预测的历史数据。
充电持续时间（小时）：当前充电会话的持续时间（以小时为单位），这对于模拟充电模式和负荷预测至关重要。
电价（美元）：充电会话期间的电价（以美元为单位），这对于分析能源成本和定价策略具有重要意义。
电网需求（MW）：当时的总体电网需求（以兆瓦为单位），这对于理解电动汽车充电与电网负荷平衡之间的关系非常重要。
激励计划：二进制指示符（1 = 是，0 = 否），表示是否有电动汽车充电激励措施，这可能会影响使用行为。
充电偏好：指示首选充电时间的分类变量（例如，“白天”、“夜晚”），反映了物流运营中的行为模式。
电动汽车使用模式：电动汽车的使用强度（例如，“低”、“中”、“高”），总结了数据集中车队的活动水平。
充电负荷（kW）：目标变量，表示充电负荷（以kW为单位），这使得该数据集成为负荷预测回归任务的理想选择。
关键亮点：
真实世界数据：从德克萨斯州达拉斯的电动汽车充电运营中收集，特别是在物流和智能港口环境中。
物流和港口重点：数据集包含与物流运营特别相关的特征，例如车队规模、车辆类型、装卸时间和电动汽车使用模式，这些对于智能港口管理至关重要。
可持续性和能源优化：使用此数据集研究物流车队中的电动汽车如何与能源价格、电网需求和运营模式相互作用，从而帮助提高港口和物流枢纽的可持续性。
潜在用例：
预测电动汽车充电负荷：创建模型以根据环境、运营和历史因素预测电动汽车的能源需求。
智能港口的智能电网集成：分析智能港口的充电模式，以更好地管理电网需求并优化能源使用。
物流车队管理：使用车队规模、车辆类型和充电效率数据来优化电动汽车车队的调度和成本效益。
天气和充电效率分析：研究天气条件（温度、湿度、降水）对真实世界物流运营中电动汽车充电行为的影响。
示例应用：
物流和港口环境中电动汽车充电负荷的时间序列预测。
智能港口电动汽车充电站的负荷平衡策略。
大型物流中电动汽车运营的能源价格分析和电网负荷管理。
