电力负荷预测训练数据集PowerConsumptionPredictionTrainingDataset-patinyayanasang
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 负荷预测, 时间序列分析, 能源, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 能源管理
数据概述：
该数据集包含电力消耗数据，记录了不同时间段的电力负荷情况，用于电力负荷预测模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体的时间范围，但从时间粒度（10分钟）推断，可能覆盖较长一段时间。
地理范围：数据未明确标注具体区域，但可用于构建通用的电力负荷预测模型。
数据维度：数据集包含“Day”（天数）和从00:00到23:50共144个时间段的电力负荷值，以及“Class”标签（用于分类，具体含义未知）。
数据格式：CSV格式，文件名为PowerCons_TRAIN.csv，方便数据导入和处理。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构和内容表明其适用于电力负荷预测相关的研究。
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、时间序列分析等领域的学术研究，例如负荷预测模型构建、特征工程研究等。
行业应用：为电力公司、能源管理部门提供数据支持，可用于负荷预测、电网调度、需求侧管理等。
决策支持：支持电力系统规划、运营和维护的决策制定，优化能源利用效率。
教育和培训：作为电力工程、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生理解负荷预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索电力负荷在不同时间段的变化规律，帮助用户构建和优化电力负荷预测模型，以实现更精准的负荷预测和能源管理。
