能源消耗与天气预测数据集EnergyConsumptionandWeatherForecastingDataset-kimjinha
数据来源：互联网公开数据
标签：能源消耗, 天气预测, 电力价格, 天然气价格, 气象数据, 时间序列分析, 机器学习, 能源行业
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的能源消耗、天气预报和价格数据，旨在支持能源市场分析和预测建模。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2021年9月1日到2023年5月31日。
地理范围：数据覆盖的具体区域未明确，但包含了县级行政区域的能源消耗信息。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，涵盖了客户信息、电力价格、天然气价格、天气预报、历史天气数据和能源消耗量等多个维度。关键数据项包括产品类型、县级行政区、是否为商业用户、装机容量、日期、预测日期、电价、气价、温度、降雨量、风速等。
数据格式：数据以CSV和JSON格式提供，CSV文件包括client.csv, electricity_prices.csv, forecast_weather.csv, gas_prices.csv, historical_weather.csv, train.csv，meta.json文件包含元数据信息，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公共数据平台，已进行标准化处理。
该数据集适合用于能源消耗预测、天气对能源需求的影响研究、电力市场分析等。
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：适用于能源经济学、气象学与机器学习交叉领域的学术研究，如能源消耗预测模型构建、天气对能源需求的影响分析、电力价格预测等。
行业应用：可以为能源公司、电力供应商、天气预报机构提供数据支持，特别是在需求侧管理、能源交易策略优化、可再生能源整合等方面。
决策支持：支持能源行业的政策制定和市场监管，帮助优化能源供应结构，提高能源利用效率。
教育和培训：作为能源数据分析、时间序列预测、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解能源市场。
此数据集特别适合用于探索能源消耗与天气条件、市场价格之间的关系，帮助用户实现更精准的能源需求预测、优化能源供应策略，以及进行市场风险评估。
