电力系统负荷预测数据集PowerSystemLoadForecastingDataset-shariqhameed
数据来源：互联网公开数据
标签：电力系统, 负荷预测, 时间序列, 数据分析, 机器学习, 能源, 预测模型, 数据集
数据概述：
该数据集包含电力系统负荷数据，记录了多个关键电力指标随时间的变化情况，适用于电力负荷预测、电力系统运行分析等研究。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2023年3月30日，数据为分钟级别采样。
地理范围： 数据未明确标注地理位置，但可推测为特定电力系统或电网的运行数据。
数据维度： 数据集包括时间戳（timestamp），以及13个用P和Q表示的指标（P_1至P_13，Q_1至Q_13），这些指标可能代表电力系统的功率、负荷或相关参数。
数据格式： CSV格式，文件名为data.csv，方便数据处理和分析。
来源信息： 数据来源于公开数据，具体来源未明确标明，但数据已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于电力系统负荷预测、时间序列分析、以及相关机器学习模型的训练与评估。
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、能源管理、以及时间序列分析领域的学术研究，例如电力负荷预测模型的研究与开发。
行业应用： 为电力公司、能源供应商提供数据支持，用于电力系统运行优化、电网调度、以及需求响应策略的制定。
决策支持： 支持电力系统规划、电力市场分析、以及能源政策制定。
教育和培训： 作为电力工程、数据科学、以及人工智能等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解电力系统运行规律。
此数据集特别适合用于探索电力负荷随时间的变化规律，构建和评估预测模型，从而优化电力系统的运行效率和稳定性。
