电力负荷预测小时级数据集ETTH1DatasetHourly-abiridir
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷预测， 数据集， 时间序列， 机器学习， 能源管理， 数据分析， 商业智能， 智能电网
数据概述：该数据集来自 ETTH1 数据集，主要记录了电力负荷的小时级数据，适用于电力负荷预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2012年到2013年。
地理范围：数据覆盖了中国的某个地区，具体包括该地区的电力负荷数据。
数据维度：数据集包括小时级的电力负荷数据，涵盖日期，时间，电力负荷等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于 ETTH1 数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电力负荷预测，能源管理，经济学研究等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于电力负荷预测，能源消耗趋势分析等研究，如负荷波动的原因分析，能源需求预测等。
行业应用：可以为电力公司提供数据支持，特别是在需求预测，负荷管理，能源调度等方面。
决策支持：支持电力负荷的预测和策略优化，帮助电力公司制定科学的发电，调度和规划决策。
教育和培训：作为能源管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电力负荷预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的负荷预测，优化能源调度和管理，提高能源利用效率。
