电力负荷预测能源数据集EnergyDatasetforElectricityLoadForecasting-minhnguyendichnhat
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 时间序列分析, 能源预测, 机器学习, 数据分析, 时序预测, 负荷预测, 工业领域
数据概述：
该数据集包含来自中国某工业园区的数据，记录了电力负荷随时间变化的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年7月1日至2018年1月1日。
地理范围：数据来源于中国工业园区，具体地区未明确说明。
数据维度：数据集包括日期（date）和七个电力负荷相关的变量：HUFL, HULL, MUFL, MULL, LUFL, LULL, OT。
数据格式：CSV格式，文件名为ETTh1.csv，便于时间序列分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于电力负荷预测、能源管理和优化等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于时间序列分析、电力系统分析、以及能源预测等领域的学术研究，如负荷预测模型的构建与评估。
行业应用：可以为电力公司、能源供应商等提供数据支持，特别是在电力负荷预测、电网调度、以及能源策略制定方面。
决策支持：支持能源管理部门进行电力供应策略的优化，以及电网运营的风险评估。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习和能源系统相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解电力负荷预测。
此数据集特别适合用于探索电力负荷变化的规律，并建立预测模型，从而优化能源利用效率和提高电网运行的稳定性。
