南加州能源消耗数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：能源消耗,南加州,建筑类型,时间序列,可持续发展,机器学习,时间序列分析,回归分析,分类任务
数据概述：
本数据集提供了南加州地区多种建筑的全面能源消耗数据，涵盖2018年1月至2024年1月的记录。数据包括住宅、商业和工业建筑的小时级电力使用记录，以及相关的环境和运行指标。数据集整合了来自智能电表、物联网传感器、建筑管理系统和区域公用事业公司的信息，覆盖不同季节、重大事件（如公共假期、极端天气）和多样的能源消耗模式，为研究提供了一个丰富且真实的数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于电力消耗预测、能源管理、可持续发展以及基于人工智能的优化模型开发等场景。研究人员和从业者可以利用此数据进行以下任务：
- 时间序列分析和预测：预测未来的能源消耗，识别季节性模式和趋势。
- 能源优化建模：开发人工智能模型以实现节能和负载管理。
- 分类和回归任务：多标签预测与能源相关因素，如峰值需求和碳排放减少。
- 可持续性研究：评估能源消耗对碳排放的影响，并探索优化环境效益的方法。
此外，数据集中的多种特征和真实场景使其适用于时间序列分析、回归任务和分类问题，为能源消耗研究提供了丰富的应用空间。
字段定义（部分关键字段）：
- Timestamp (DateTime)：记录数据的时间戳，每小时采样，覆盖2018年至2024年。
- Building Type (Categorical)：建筑类型（住宅、商业、工业）。
- Energy Consumption (kWh) (Float)：总电力消耗，单位为千瓦时。
- Temperature (°C) (Float)：记录时的室外温度。
- Humidity (%) (Float)：记录时的相对湿度。
- Occupancy Rate (%) (Float)：建筑内估算的占用率。
- Lighting Consumption (kWh) (Float)：建筑内照明用电量。
- HVAC Consumption (kWh) (Float)：供暖、通风和空调系统用电量。
- Energy Price ($/kWh) (Float)：记录时的电力价格。
- Carbon Emission Rate (g CO2/kWh) (Float)：单位电力消耗对应的碳排放量。
- Power Factor (Float)：建筑中实际功率与视在功率的比值。
- Reactive Power (kVAR) (Float)：记录时的无功功率。
- Wind Speed (m/s) (Float)：记录时的风速。
- Solar Radiation (W/m²) (Float)：建筑所在位置的太阳能辐射。
- Rainfall (mm) (Float)：记录时的降雨量。
- Thermal Comfort Index (Float)：基于温度和湿度的室内舒适度指数。
- Peak Demand Indicator (Binary)：指示是否处于用电峰值时段（1为是，0为否）。
- Energy Savings Potential (%) (Float)：基于当前用电模式预测的节能潜力。
- Carbon Emission Reduction Category (Categorical)：碳排放减少的水平（低、中、高、非常高）。
- Holiday Indicator (Binary)：指示是否为公共假期（1为是，0为否）。
- Weekend Indicator (Binary)：指示是否为周末（1为是，0为否）。
目标受众：
本数据集适用于能源研究人员、数据科学家、机器学习从业者、环境分析师以及其他对能源优化和可持续资源管理感兴趣的专业人士。
数据特点：
- 时间跨度长：数据覆盖近6年的记录，提供了丰富的历史数据。
- 多维度指标：涵盖电力消耗、环境因素、建筑运行状态等多方面信息。
- 多样性丰富：包含不同建筑类型、季节变化、重大事件等多样场景。
- 应用场景广泛：适用于时间序列分析、预测建模、优化研究和可持续性评估。
通过以上描述，本数据集为研究南加州地区的能源消耗模式、建筑节能策略和可持续发展提供了宝贵的数据支持。
