数据中心电力价格影响因素分析数据集-时间序列-salilchoubey
数据来源：互联网公开数据
标签：电力价格,数据中心,时间序列,天气因素,负荷预测,风力发电,CO2排放,能源市场
数据概述：
本数据集包含了数据中心电力价格以及影响价格的多种因素的时间序列数据。数据记录了特定时间段内电力价格的详细信息，并结合了天气状况、风力发电量、系统负荷、CO2排放强度等关键影响因素，为深入分析电力价格波动提供了全面的数据基础。
字段描述：
DateTime：字符串，定义了采样的时间和日期。
Holiday：字符串，如果当天是银行假日，则给出假日名称。
HolidayFlag：整数，如果当天是银行假日，则为1，否则为0。
DayOfWeek：整数（0-6），0代表星期一，指示星期几。
WeekOfYear：整数，该日期在本年中的周数。
Day：整数，日期的天。
Month：整数，日期的月。
Year：整数，日期的年。
PeriodOfDay：整数，表示一天中的半小时时段（0-47）。
ForecastWindProduction：该时段的预测风力发电量。
SystemLoadEA：该时段的国家负荷预测。
SMPEA：该时段的价格预测。
ORKTemperature：科克机场测量的实际温度。
ORKWindspeed：科克机场测量的实际风速。
CO2Intensity：实际电力生产的CO2强度，单位为(g/kWh)。
ActualWindProduction：该时段的实际风力发电量。
SystemLoadEP2：该时段的实际国家系统负荷。
SMPEP2：该时段的实际价格，即需要预测的数值。
数据用途概述：
该数据集适用于电力市场分析、价格预测、能源管理、环境影响评估等多种应用场景。研究人员可以利用此数据构建价格预测模型，分析天气因素、风力发电量、负荷变化等因素对电力价格的影响；数据中心运营者可以基于此数据优化能源采购策略，降低运营成本；政策制定者可以利用此数据评估可再生能源政策对电力市场的影响。 此外，数据集也适合用于教学和研究，帮助学习者理解电力市场的复杂动态。
