电力系统发电预测数据集PSPGPParquetDataset-jihunlorenzopark
数据来源：互联网公开数据
标签：电力系统，发电预测，数据集，时间序列，机器学习，能源分析，数据分析，电力行业
数据概述： 该数据集包含来自电力系统的发电数据，记录了电力系统的发电量和相关因素。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：数据涵盖了多个地区的电力系统，具体包括多个城市的发电厂和电网。
数据维度：数据集包括每日发电量、天气条件、节假日信息、电网负荷、发电机组状态等变量。还包括发电预测所需的历史发电数据和外部因素。
数据格式：数据提供为Parquet格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于电力公司和气象部门的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电力系统的发电预测、能源分析、机器学习等领域的应用，尤其在时间序列预测、回归分析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：适用于电力系统发电预测、电网负荷分析、天气对发电影响等研究，如发电量波动的原因分析、市场趋势预测等。
行业应用：可以为电力行业提供数据支持，特别是在发电预测、电网调度和能源规划方面。
决策支持：支持电力系统的发电预测和策略优化，帮助电力公司制定科学的发电计划和调度策略。
教育和培训：作为电力系统分析、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系统发电预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的发电预测，优化电网调度和能源规划，提高电力系统的运行效率和可靠性。
