气象数据与电力负荷关联分析数据集WeatherforEPFDataset-arsdav
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据，电力负荷，数据集，时间序列，能源管理，数据分析，机器学习，环境科学
数据概述： 该数据集包含来自气象站和电力系统的数据，记录了气象条件与电力负荷之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个城市和地区的气象站和电力负荷监测点。
数据维度：数据集包括每日的气象数据（如温度，湿度，风速，降水量等）和对应的电力负荷数据。还包括日期，时间，地理位置等变量。
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：数据来源于气象站的公开资料和电力系统的监测数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于气象与电力负荷关系研究，时间序列分析，机器学习模型训练等领域，特别是在电力负荷预测，能源管理等方面具有重要应用价值。
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：适用于气象与电力负荷关系，能源需求预测等学术研究，如气象因素对电力负荷的影响分析，季节性负荷变化研究等。
行业应用：可以为电力行业提供数据支持，特别是在电力负荷预测，能源管理和电网优化方面。
决策支持：支持电力负荷预测和能源策略优化，帮助电力公司制定科学的发电和调度计划。
教育和培训：作为数据科学，能源管理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分析，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索气象条件与电力负荷的关联规律与趋势，帮助用户实现准确的电力负荷预测，优化能源管理和电网调度，提高能源利用效率和电网稳定性。
