Renew数据集-可再生能源预测数据集RenewData-RenewableEnergyPredictionDataset-chandrashekharml
数据来源：互联网公开数据
标签：可再生能源，预测，数据集，机器学习，时间序列，能源分析，风电，光伏
数据概述： 该数据集来自 MachineHack 竞赛，旨在为可再生能源预测提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时间段，具体年份信息待定。
地理范围：数据覆盖了多个可再生能源设施，可能包括风电场和光伏电站。
数据维度：数据集包括时间戳、发电量（风电和光伏）、天气条件（如风速、太阳辐射）等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于 MachineHack 竞赛，已进行匿名化和初步处理。
该数据集适合用于可再生能源预测、时间序列分析和机器学习模型的训练，特别是在风电和光伏发电量的预测方面具有重要价值。
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：适用于可再生能源发电预测、能源效率分析等研究，如风电和光伏发电量的短期和长期预测。
行业应用：可以为能源公司、电网运营商提供数据支持，特别是在电力调度、能源市场预测和电网稳定性方面。
决策支持：支持可再生能源发电的规划和优化，帮助决策者制定更有效的能源策略。
教育和培训：作为能源工程、数据科学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可再生能源预测技术。
此数据集特别适合用于探索可再生能源发电的规律与趋势，帮助用户实现更准确的发电量预测，优化能源管理和提高能源利用效率。
