发电厂电力预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电力预测,发电厂,机器学习,时间序列分析,环境变量,数据科学竞赛,能源输出
数据概述：
本数据集来源于2006至2011年间一个联合循环发电厂在满负荷运行时的每小时平均环境变量记录，包括温度（T）、环境压力（AP）、相对湿度（RH）和排汽真空度（V），以及相应的净小时电力输出（PE）。数据集旨在用于预测发电厂的电力输出，支持机器学习模型的训练与优化。联合循环发电厂（CCPP）由燃气轮机（GT）、蒸汽轮机（ST）和余热锅炉（HRSG）组成，不同环境变量对燃气轮机性能和蒸汽轮机真空度产生影响。
数据用途概述：
该数据集适用于发电厂电力输出预测、能源效率分析、机器学习模型评估等多种场景。研究人员可利用此数据优化发电厂运行策略，提高能源利用效率；电力公司可借助数据预测电力需求，进行资源调度；此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握电力预测和机器学习的相关知识。
背景：
在一次周末黑客马拉松中，我们使用UCI公开数据集提出了一个独特的预测问题，但部分参赛者对排行榜的过度关注令我们失望。因此，我们决定再次举办一场基于UCI数据集的公开竞赛。此次竞赛中，我们训练了一个机器学习模型来扰动目标列，以代替手动添加噪声。我们向所有MachineHack参赛者发起挑战，要求他们通过比赛击败MachineHack的AI，证明自己的实力。
数据获取：
数据集包含了2006年至2011年间联合循环发电厂在满负荷运行时的每小时平均环境变量记录，包括温度（T）、环境压力（AP）、相对湿度（RH）和排汽真空度（V），以及相应的净小时电力输出（PE）。数据采集期间，发电厂持续以满负荷状态运行，确保数据的代表性和可靠性。
引用与致谢：
在此数据集的使用过程中，我们引用了UCI Machine Learning Repository提供的公开数据集。我们感谢UCI团队为科学研究和机器学习社区做出的贡献，以及所有参与数据收集和分享的人员。对于相关研究和数据集的进一步应用，我们将参考和引用UCI的原始数据来源。
灵感：
面对全球能源需求的日益增长和环境保护的压力，电力预测技术在优化发电厂运行、提高能源利用效率和保障电力供应方面发挥着重要作用。通过分析和挖掘本数据集中的环境变量与电力输出之间的关系，我们可以探索新的预测方法和优化策略，为未来的能源管理和可持续发展提供有力支持。希望全球的数据科学社区能够利用本数据集，提出更多有趣和有价值的研究问题，共同推动能源领域的发展。
