PJM电力负荷小时数据集PJMHourlyLoadDataset-kinnyx
数据来源： 互联网公开数据
标签： 电力负荷，数据集，时间序列，机器学习，能源分析，电力系统，能源管理，预测分析
数据概述： 该数据集由PJM（PJM Interconnection）提供，记录了美国中西部和东北部地区电力负荷的小时数据，适用于电力负荷预测和能源分析等任务。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2002年到2018年。
地理范围： 数据覆盖了美国中西部和东北部地区的多个州，包括德克萨斯，俄亥俄，宾夕法尼亚等。
数据维度： 数据集包括每小时的电力负荷数据，涵盖日期，时间，负荷值等变量。还包括气象数据，节假日信息等辅助预测变量。
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PJM Interconnection的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电力系统的负荷预测，能源分析，电力市场研究等领域的应用，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： 适用于电力负荷预测，能源需求分析，电力市场研究等研究，如负荷波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用： 可以为电力公司提供数据支持，特别是在负荷预测，电网调度和能源管理方面。
决策支持： 支持电力公司制定科学的负荷预测和电网调度策略，帮助公司优化能源使用和提高电力供应效率。
教育和培训： 作为电力系统分析，能源管理和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电力负荷的规律与趋势，帮助用户实现准确的负荷预测，优化电网调度和能源管理，提高电力系统的可靠性和效率。
