电力负荷预测训练数据集PV-TrainDataset-marwa80
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，电网，预测模型
数据概述： 该数据集包含电力负荷预测的训练数据，记录了电力系统的历史负荷数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为一段时间，具体时间范围需参考数据集本身。
地理范围：数据覆盖的区域，如特定城市，地区或国家电网。
数据维度：数据集包括时间戳，电力负荷（功率），气象数据（如温度，湿度，风速等），日期，星期等相关变量。
数据格式：数据通常以CSV或类似的文本格式提供，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于电力公司，政府能源部门或学术研究机构等，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于电力负荷预测，时间序列分析和机器学习模型训练等领域。
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，能源系统优化等学术研究，如不同预测模型的比较，影响因素分析等。
行业应用：可以为电力公司，电网运营商等提供数据支持，特别是在电力调度，负荷管理和电网规划方面。
决策支持：支持电力系统的负荷预测和优化，帮助决策者制定更有效的能源策略。
教育和培训：作为能源，电力系统等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电力负荷预测技术。
此数据集特别适合用于探索电力负荷的时序规律，帮助用户实现准确的负荷预测，提高电网运行效率，优化能源资源配置。
