电力市场现货价格预测数据集ElectricityPriceForecastingofSpotMarketDataset-elfaqar
数据来源：互联网公开数据
标签：电力市场，价格预测，现货交易，数据集，时间序列，机器学习，能源管理，经济学
数据概述： 该数据集包含来自电力现货市场的价格数据，记录了电力市场中的实时价格波动情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的电力现货市场，包括北美，欧洲和亚洲的主要电力交易中心。
数据维度：数据集包括电力现货价格，交易时间，供需关系，发电类型，天气预报，节假日信息等变量。涵盖每日，每小时甚至每分钟的详细价格数据。
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：数据来源于公开的电力市场交易记录和政府能源报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电力市场分析，能源经济学研究，时间序列预测及机器学习模型训练等领域的应用，尤其在电力价格预测，市场策略优化等方面具有重要价值。
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：适用于电力市场动态，价格影响因素分析等学术研究，如供需关系对价格的影响，季节性价格波动等。
行业应用：可以为电力公司，能源管理机构和投资者提供数据支持，特别是在电力交易策略制定，风险管理等方面。
决策支持：支持电力市场的价格预测和策略优化，帮助相关机构制定科学的电力交易和调度决策。
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电力市场，时间序列预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索电力市场价格波动的规律与趋势，帮助用户实现准确的电力价格预测，优化电力交易策略，提高市场效率和盈利能力。
