欧洲电力与天气预测数据集EuropeanElectricityandWeatherPredictionDataset-richardwadisaputro

数据来源：互联网公开数据

标签：电力市场, 天气预报, 能源预测, 时间序列分析, 机器学习, 欧洲, 数据融合, 气象数据

数据概述：该数据集包含欧洲地区的电力市场数据、天气预报数据以及相关地理信息，旨在用于电力需求和价格预测。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了从历史数据到未来预测的时间段，具体时间跨度取决于不同文件，但通常包含数月至数年。地理范围：数据主要覆盖欧洲国家，包括不同地区的县级行政区划。数据维度：数据集包含多个关键数据项，包括：电力市场数据：如电力价格（欧元/兆瓦时）、客户用电量、产品类型等。天气数据：包括温度、降水、风速、云量、日照辐射等多种气象指标。地理信息：县级行政区划与地理坐标的映射关系。数据格式：数据主要以CSV格式提供，部分元数据以JSON格式提供，便于数据分析和处理。此外，还包含Python脚本文件（.py）和编译后的C语言库文件（.so），可能用于数据处理或模型训练。来源信息：数据来源于电力市场公开数据、气象预报数据，以及其他相关的数据源，具体来源可能在原始数据或相关文档中有详细说明。数据已进行初步处理，例如时间序列对齐和单位转换。该数据集特别适合用于电力市场分析、天气影响下的能源需求预测、以及结合气象数据进行电力价格预测。

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、以及机器学习交叉学科的研究，例如电力需求建模、价格预测模型构建、天气对电力市场影响分析等。行业应用：为电力公司、能源交易商、以及可再生能源企业提供数据支持，用于优化发电计划、制定风险管理策略、以及进行市场预测。决策支持：支持政府部门和监管机构进行能源政策制定和市场监管，例如评估可再生能源的整合影响、分析电力价格波动原因等。教育和培训：作为能源经济学、数据科学、以及机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解电力市场运作机制和数据分析方法。此数据集特别适合用于研究电力市场供需关系、探索天气因素对电力价格的影响，以及构建预测模型以优化能源决策。