电力需求预测时序数据集PowerDemandForecastingTimeSeriesDataset-siddharthjain123
数据来源：互联网公开数据
标签：电力需求, 时序分析, 能源管理, 需求预测, 负荷预测, 数据分析, 机器学习, 能源行业
数据概述：
该数据集包含来自电力系统的数据，记录了特定地区的电力需求量随时间的变化情况，可用于电力需求预测和分析。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围，从2018年8月18日开始，数据未明确结束时间，但提供了多个小时的需求数据。
地理范围： 数据未明确具体地区，但可推断为单一电力供应区域。
数据维度： 数据集包括三个主要字段：日期（date），小时（hour），以及电力需求量（demand）。
数据格式： 数据以CSV格式提供，文件名为train_E1GspfA.csv，方便数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于电力系统，已进行标准化处理。
该数据集适合用于电力需求预测、时间序列分析和能源管理相关的研究。
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： 适用于电力需求预测、时间序列分析、负荷预测等学术研究。
行业应用： 可以为电力公司、能源管理部门提供数据支持，特别是在电力调度、电网优化、需求响应等方面。
决策支持： 支持电力系统的决策制定和电网运营策略优化。
教育和培训： 作为电力工程、数据科学、时间序列分析等课程的辅助材料。
此数据集特别适合用于探索电力需求的时间模式和趋势，帮助用户实现更精确的电力需求预测，从而优化资源配置和提高能源利用效率。
