电力系统环境因素预测数据集PowerSystemEnvironmentalFactorsPredictionDataset-danaelshrbiny1
数据来源：互联网公开数据
标签：电力系统, 预测模型, 气象数据, 机器学习, 线性回归, 能源, 数据分析, 环境因素
数据概述：
该数据集包含电力系统运行的环境因素数据，用于预测电力系统的发电量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一个静态数据集，用于训练和评估预测模型。
地理范围：数据未明确地理位置，但通常此类数据来自特定发电厂或地区。
数据维度：包括五个关键环境因素：
AT：环境温度；
V：环境压力；
AP：大气压力；
RH：相对湿度；
PE：发电量（输出变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为electrical_power.csv，方便数据处理和建模。
数据来源：数据来源于电力系统相关研究或公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于研究和开发电力系统发电量预测模型。
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：适用于电力系统和机器学习交叉领域的学术研究，如发电量预测、环境因素对发电效率的影响分析等。
行业应用：可以为电力公司提供数据支持，尤其是在优化发电计划、提高能源利用效率方面。
决策支持：支持电力系统运营决策，如发电调度、负荷预测等。
教育和培训：作为电力工程、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解电力系统运行和预测模型。
此数据集特别适合用于探索环境因素与发电量之间的关系，以及构建预测模型，帮助优化电力系统的运营效率。
