电力负荷预测气象数据集PowerLoadForecastingMeteorologicalDataset-fayulisalm

数据来源：互联网公开数据

标签：电力负荷, 气象数据, 时间序列分析, 负荷预测, 机器学习, 气象因素, 神经网络, 数据分析

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的电力负荷与气象数据，记录了电力负荷与气象因素之间的关系，可用于电力负荷预测模型的训练与评估。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为特定区域的电力系统。数据维度：数据集包括多个变量，主要包含： Date：日期和时间信息； Load：电力负荷值； Temperature：温度； Dew Point：露点温度； Humidity：湿度； Wind Speed：风速； Pressure：气压； year, month, day, hours：年、月、日、小时，用于时间序列分析； sat, sun, mon, tue, wed, thur, fri：星期几的虚拟变量，用于捕捉星期效应。数据格式：CSV格式，文件名为DataNN.csv，方便数据处理与分析。该数据集适合用于电力负荷预测、时间序列分析、以及研究气象因素对电力负荷的影响。

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：适用于电力系统、能源管理和气象学等交叉领域的学术研究，如电力负荷预测模型、气象因素对负荷影响分析等。行业应用：可以为电力公司、能源供应商提供数据支持，特别是在电力负荷预测、电网调度、能源策略制定等方面。决策支持：支持电力系统规划、运营和维护决策，提高能源利用效率。教育和培训：作为电力系统、数据分析和机器学习课程的辅助材料，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与气象因素之间的复杂关系，帮助用户构建和优化电力负荷预测模型，从而提高预测精度，优化能源管理策略。