校园电力消耗与环境监测数据集CampusElectricityConsumptionandEnvironmentalMonitoringData-zhgeee
数据来源：互联网公开数据
标签：电力消耗, 环境监测, 校园, 能源管理, 气象数据, 数据分析, 时间序列, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个亚利桑那州立大学校园的电力消耗和环境监测数据，记录了校园建筑的用电量以及相关的气象信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始时间为2019年1月1日，具体数据截止时间不明确。
地理范围：数据覆盖亚利桑那州立大学的多个校区，包括Downtown、Polytechnic、Tempe和West校区。
数据维度：数据集包含多个字段，包括校园名称（campus）、年份（Year）、月份（Month）、日期（Day）、小时（Hour）、电力消耗（Electricity）、制冷量（Cooling）、温度（TEMP-NORMAL）、气压（PRES-NORMAL）、云量（CLDH-NORMAL）、露点温度（HTDH-NORMAL）、热指数（HIDX-NORMAL）、风寒指数（WCHL-NORMAL）、风速（WIND-AVGSPD）、风向（WIND-PCTCLM）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件对应一个校园，文件名为CampusName199csv，便于数据读取与分析。
来源信息：数据来源于校园能源管理系统和气象监测站，已进行标准化处理。
该数据集适合用于能源消耗分析、环境影响评估、以及预测建模等。
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：适用于能源效率研究、气候变化影响分析、以及建筑物能耗建模等学术研究。
行业应用：可以为校园能源管理部门提供数据支持，用于优化能源使用、降低运营成本、以及制定可持续发展策略。
决策支持：支持校园管理者进行能源相关的决策，如电力需求预测、节能措施评估等。
教育和培训：作为能源管理、环境科学、以及数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解能源消耗与环境因素之间的关系。
此数据集特别适合用于分析校园建筑的用电模式，评估环境因素对能耗的影响，以及开发预测模型，实现能源效率的提升。
