可再生能源电力预测数据集ElectricityForecastingfromRenewableEnergyDataset-bernaded
数据来源：互联网公开数据
标签：可再生能源，电力预测，数据集，时间序列，机器学习，能源分析，环境科学，可持续发展
数据概述：该数据集包含来自可再生能源电力生产的数据，记录了不同类型的可再生能源发电系统的发电量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个地区的太阳能和风能发电站，具体包括中国的多个省份。
数据维度：数据集包括每日发电量，天气条件，地理位置，发电设备类型，容量因子等变量。
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：数据来源于国家电网和可再生能源研究机构的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源分析，电力预测及机器学习等领域，特别是在可再生能源发电量预测，能源规划和环境影响评估等方面具有重要价值。
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：适用于可再生能源发电量预测，电力系统优化，能源政策分析等研究，如不同天气条件下发电量的变化，发电系统的效率分析等。
行业应用：可以为能源公司，政府部门等提供数据支持，特别是在可再生能源发电的规划，调度和市场预测方面。
决策支持：支持可再生能源发电系统的建设和运营决策，帮助相关领域制定更好的发电规划与调度策略。
教育和培训：作为能源科学，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，能源系统分析等技术。
此数据集特别适合用于探索可再生能源发电量的规律与趋势，帮助用户实现准确的电力预测，优化能源规划和运营，促进可持续发展。
