欧洲电力市场预测分析数据集EuropeanElectricityMarketPredictionAnalysis-artisusxiren
数据来源：互联网公开数据
标签：电力市场, 能源预测, 时间序列分析, 气象数据, 价格预测, 机器学习, 欧洲, 数据融合
数据概述：
该数据集包含来自欧洲电力市场及相关气象数据，旨在支持电力价格和消费量的预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了不同时间段内的电力价格、气象条件和市场参与者信息。
地理范围：数据主要覆盖欧洲地区，具体国家或地区信息可从county字段推断。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，包含以下关键数据：
client.csv：电力客户信息，包括产品类型、县区、装机容量等。
electricity_prices.csv：电力价格数据，包括预测日期、价格（欧元/兆瓦时）、原始日期等。
gas_prices.csv：天然气价格数据，包括预测日期、价格范围、原始日期等。
historical_weather.csv：历史气象数据，包括温度、降水、风速、日照等。
weather_station_to_county_mapping.csv：气象站与县区映射关系。
train.csv：训练数据，包含县区、客户类型、产品类型、目标值（可能为电力消费或价格）、时间戳等。
test.csv：测试数据，用于预测。
example_test_files：示例测试文件，用于理解数据结构和提交格式。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于欧洲电力市场相关公开数据，并经过整理，用于支持预测建模任务。
该数据集适合用于电力市场分析、能源价格预测、气象数据与电力负荷相关性研究等。
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：适用于电力市场、能源经济学、时间序列分析等领域的学术研究，例如电力价格预测模型、电力负荷预测模型等。
行业应用：为能源公司、电力交易商、电网运营商提供数据支持，可用于优化电力生产、电价策略制定、风险管理等。
决策支持：支持政府部门和能源监管机构进行市场分析和政策制定，如评估可再生能源政策的影响、优化能源供应结构等。
教育和培训：作为能源市场分析、时间序列预测、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解电力市场运作机制。
此数据集特别适合用于探索电力价格和负荷的影响因素，构建预测模型，优化能源资源配置，并深入理解欧洲电力市场的动态变化。
