能源消耗预测数据集Dopp-UE02Group22EnergyDataset-elso512
数据来源：互联网公开数据
标签：能源，预测，数据集，时间序列，机器学习，能源消耗，电力，工业
数据概述： 该数据集由 Dopp-UE02 Group22 提供，主要记录了能源消耗相关数据，用于能源消耗预测，时间序列分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年1月1日到2020年12月31日。
地理范围：数据覆盖了某个工业园区或特定区域的能源消耗情况。
数据维度：数据集包括小时级别的能源消耗量，以及相关的气象数据（如温度，湿度，风速等），工业生产指标，节假日信息等。
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：数据来源于公开的能源消耗记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源行业的能源消耗预测，负荷预测，能源管理等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测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：适用于能源消耗预测，能源效率分析，负荷预测等研究，如分析不同因素对能源消耗的影响，预测未来能源需求等。
行业应用：可以为能源公司，工业园区，建筑管理等行业提供数据支持，特别是在能源优化，需求响应，电力调度等方面。
决策支持：支持能源管理和策略优化，帮助相关机构制定更有效的能源利用和管理方案。
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，能源分析等技术。
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消耗预测，优化能源管理，提高能源利用效率，促进能源的可持续发展。
