数据2022年建筑电力消费预测分析数据集

数据2022年建筑电力消费预测分析数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：电力消费,建筑,气象因素,时间序列,预测分析,能源管理,智能算法

数据概述： 本数据集旨在支持电力消费预测分析，包含2022年6月1日至2022年8月24日的训练数据，以及2022年8月25日至2022年8月31日的测试数据。数据集具体包括：

1. 训练集：记录了100栋建筑在2022年6月1日至2022年8月24日的电力消费数据，涵盖日时别气象信息（包括温度、降水量、风速、湿度、日照时长、太阳辐射量）及电力消费量（kWh）。

2. 建筑信息：包含100栋建筑的基本信息，包括建筑编号、建筑类型、建筑面积、制冷面积、太阳能容量、储能系统（ESS）容量、功率转换系统（PCS）容量等。

3. 测试集：包含2022年8月25日至2022年8月31日的气象预报信息（温度、降水量、风速、湿度），用于电力消费预测模型的验证和评估。

4. 样本提交文件：提供预测结果的提交格式，要求预测2022年8月25日至2022年8月31日各建筑的电力消费量（kWh），并按指定ID格式填写预测结果。

数据用途概述： 该数据集适用于电力消费预测模型的开发与优化，支持智能算法在能源管理领域的应用。具体应用场景包括：

1. 电力消费预测模型开发：基于历史电力消费数据和气象信息，构建预测模型，支持智能电网和能源管理系统的优化。

2. 建筑能效评估：分析不同建筑类型和特征对电力消费的影响，为建筑节能改造提供数据支持。

3. 智能算法研究：探索时间序列预测算法在电力消费领域的应用，推动人工智能技术在能源行业的创新。

4. 政策制定支持：为能源政策的制定和调整提供数据依据，促进电力供应的稳定性和高效性。

本数据集为研究人员、算法开发者及能源行业从业者提供了高质量的数据基础，支持在电力消费预测、能源管理及智能算法开发等领域的研究与实践。