德里电力需求预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：德里,电力需求,天气数据,时间序列预测,能源管理,机器学习,可持续能源
数据概述：
本数据集提供了德里地区2022年5月1日至2024年9月18日期间的详细电力需求记录及其关键天气指标，为精确的电力需求预测提供了基础。数据涵盖了每小时或每天的电力需求值以及温度、湿度、风速、云量和气压等天气条件，适用于机器学习和时间序列预测模型的开发。
数据用途概述：
该数据集适用于开发稳健的时间序列预测模型，分析天气模式对电力消耗的影响，以及训练AI/ML模型进行能源负载平衡和需求预测。此外，数据集也适用于学术和工业研究领域，特别是在智能电网、能源系统和可持续能源规划方面的研究。数据集经过可靠的预处理和验证，源自Visual Crossing和相关的印度电力记录。
举例：
1. 日期：时间戳，覆盖从2022年5月到2024年9月的每日电力需求。
2. 电力需求：记录的电力负载值（兆瓦）。
3. 天气条件：包括最高温度、最低温度、平均温度、风速、气压、云量、湿度和降雨条件。
4. 其他指标：用于深入分析的额外大气数据。
潜在应用场景：
- 开发稳健的时间序列预测模型来预测电力需求。
- 分析天气模式对电力消耗的影响。
- 训练AI/ML模型用于能源负载平衡和需求预测。
- 学术和工业研究，特别是在智能电网、能源系统和可持续能源规划领域。
使用建议：
- 添加电力需求与天气条件趋势的可视化图表。
- 提供初级的笔记本示例（如Python中的基本时间序列模型）。
- 通过提问鼓励社区讨论，例如：温度如何影响峰值负荷需求？
