时间序列预测电力负荷数据集TimeSeriesForecastingPowerLoadDataset-fatimazahraiguenfer
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列, 负荷预测, 电力系统, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 能源, 负荷
数据概述：
该数据集包含电力负荷数据，用于时间序列预测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但从数据内容推测为一段时间内的电力负荷记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于模拟或研究电力负荷预测。
数据维度：数据集包括输入数据和标签数据，其中输入数据包含一系列数值，标签数据用于表示预测目标。
数据格式：CSV格式，包含input.csv、input_test.csv、labels.csv、labels_test.csv四个文件，方便进行数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源未明确，可能来自于电力系统模拟或公开数据集。
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、时间序列分析等学术研究，如探索不同的预测模型、分析负荷变化规律等。
行业应用：可为电力公司、能源管理部门提供数据支持，用于负荷预测、电网调度、能源优化等。
决策支持：支持电力系统规划、能源供应策略制定和电价预测。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用时间序列预测方法。
此数据集特别适合用于构建和评估时间序列预测模型，帮助用户实现对电力负荷的准确预测，从而优化能源管理和提高系统效率。
