2014能源负荷预测竞赛GEFCOM2014数据集GEFCOM2014EnergyLoadForecastingDataset-cthngon
数据来源：互联网公开数据
标签：能源预测，负荷预测，数据集，时间序列，机器学习，电力系统，数据分析，能源管理
数据概述： 该数据集来自2014年全球能源预测竞赛（GEFCOM2014），主要记录了电力负荷的历史数据及相关影响因素，适用于能源负荷预测和时间序列分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2012年到2014年。
地理范围：数据覆盖了中国江苏省的多个地区，具体包括多个城市和区域的电力负荷数据。
数据维度：数据集包括每小时或每日的电力负荷数据，涵盖日期、时间、负荷值、温度、湿度、节假日信息等变量。还包括历史负荷数据及气象因素，用于支持负荷预测模型的训练。
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GEFCOM2014竞赛的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于能源负荷预测、电力系统管理、时间序列分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练、负荷预测算法开发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：适用于电力负荷预测、能源需求分析等研究，如负荷波动的原因分析、季节性趋势预测等。
行业应用：可以为电力行业提供数据支持，特别是在负荷预测、电网调度和能源管理方面。
决策支持：支持电力系统的负荷预测和策略优化，帮助电力公司制定科学的发电计划、调峰策略和能源管理方案。
教育和培训：作为能源管理、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时间序列预测、负荷预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索电力负荷的预测规律与趋势，帮助用户实现准确的负荷预测，优化电网调度和能源管理，提高电力系统的稳定性和效率。
