合成能源数据预测数据集-yusufcinar
数据来源：互联网公开数据
标签：能源，预测，机器学习，数据集，时间序列，电力，能源消耗，模拟
数据概述：该数据集包含合成的能源数据，用于能源消耗和电力预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据模拟了多个地理位置的能源消耗情况，包括不同类型的住宅和商业建筑。
数据维度：数据集包括每日和每小时的能源消耗数据，涵盖了电力，天然气等多种能源类型。还包括天气数据，建筑类型，用户行为等影响能源消耗的因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：该数据集由研究人员模拟生成，用于能源预测和分析研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源预测，机器学习模型训练，时间序列分析等领域的应用，尤其在电力负荷预测，能源效率优化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：适用于能源预测，能源消耗分析，需求响应等研究，如电力负荷预测，能源效率评估等。
行业应用：可以为电力公司，能源供应商等行业提供数据支持，特别是在电力调度，需求侧管理和能源管理方面。
决策支持：支持能源管理和策略优化，帮助相关部门制定更有效的能源政策和运营策略。
教育和培训：作为能源工程，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，能源系统建模等技术。
此数据集特别适合用于探索能源消耗的规律与趋势，帮助用户实现准确的能源预测，优化能源管理和提高能源利用效率。
