能源电力负荷预测时间序列数据集EnergyPowerLoadForecastingTimeSeriesData-tzuchunchen1015

数据来源：互联网公开数据

标签：时间序列分析, 负荷预测, 电力系统, 能源管理, 数据分析, 机器学习, 气象数据, 数据建模

数据概述：该数据集包含来自电力行业的时间序列数据，记录了电力负荷及相关气象指标。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2016年7月1日到2018年6月30日。地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为某个电力系统或能源网络。数据维度：数据集包括“date”（日期时间）、“HUFL”、“HULL”、“MUFL”、“MULL”、“LUFL”、“LULL”（可能代表不同类型的负荷或发电量，具体含义待考证）和“OT”（可能代表环境温度）等变量。数据格式：CSV格式，文件名为ETTh1.csv，便于进行时间序列分析和建模。来源信息：数据来源于公开的电力系统或能源领域研究，已进行初步的数据整理。该数据集适合用于电力负荷预测、能源管理、时间序列分析和机器学习等相关研究。

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：适用于电力系统、能源经济学和时间序列分析领域的学术研究，如负荷预测模型构建、能源效率评估等。行业应用：可以为电力公司、能源供应商提供数据支持，尤其是在电力负荷预测、发电计划优化和电网稳定性分析方面。决策支持：支持能源管理部门的决策制定，例如优化能源调度、制定需求响应策略等。教育和培训：作为能源工程、数据科学和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电力负荷预测问题。此数据集特别适合用于探索电力负荷的时间变化规律，构建预测模型，优化能源利用效率，以及评估不同因素对负荷的影响。