可再生能源预处理数据集Pre-processedRenewableEnergyDataset-caralgc
数据来源：互联网公开数据
标签：能源，可再生能源，数据集，数据分析，环境科学，机器学习，时间序列，气候研究
数据概述： 该数据集包含经过预处理的可再生能源相关数据，记录了多种可再生能源发电量的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个主要国家和地区的可再生能源发电站，包括太阳能，风能，水能等。
数据维度：数据集包括发电量，发电时间，天气条件，地理位置，能源类型，装机容量等变量。还包含部分预处理后的标准化指标，便于直接用于分析。
数据格式：数据提供CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于多个国家和地区的可再生能源发电站公开报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源研究，环境科学及机器学习等领域，特别是在可再生能源发电预测，气候影响分析及能源政策制定等任务中具有重要价值。
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预测，气候变化影响分析等学术研究，如可再生能源发电量与天气条件的关系研究，能源政策效果评估等。
行业应用：可以为能源行业提供数据支持，特别是在可再生能源发电预测，电网调度和能源市场分析方面。
决策支持：支持可再生能源发电的规划和优化，帮助政府和企业制定科学的能源政策和投资决策。
教育和培训：作为能源科学，环境科学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解可再生能源发电，时间序列预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索可再生能源发电的规律与趋势，帮助用户实现准确的发电量预测，优化能源规划和政策制定，促进可再生能源的可持续发展和应用。
