电力负荷短缺预测数据集PowerLoadShortfallPrediction-ntombenhlenkosi
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 短缺预测, 时间序列分析, 气象数据, 负荷预测, 机器学习, 能源管理, 回归分析
数据概述：
该数据集包含电力负荷短缺预测相关数据，记录了西班牙不同城市的气象数据以及负荷短缺情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间跨度，但从时间戳信息推断，数据集包含时间序列数据。
地理范围：数据主要覆盖西班牙城市，包括马德里（Madrid）、瓦伦西亚（Valencia）、毕尔巴鄂（Bilbao）、塞维利亚（Seville）、巴塞罗那（Barcelona）等。
数据维度：数据集包含时间（time）、气象数据和负荷短缺量（load_shortfall_3h）等字段。气象数据涵盖风速、风向、降雨量、湿度、云量、气压和降雪量等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含df_train.csv，df_test.csv和sample_submission_load_shortfall (1).csv三个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，方便直接进行分析。
该数据集适合用于电力负荷预测、时间序列分析以及气象数据与负荷短缺之间的关系研究。
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：适用于能源领域的研究，如电力负荷预测、负荷短缺风险评估，以及气象因素对电力系统影响的分析。
行业应用：可以为电力公司、能源供应商等提供数据支持，用于优化电力调度、提高电网稳定性，并进行风险预警。
决策支持：支持能源管理部门进行电力供应策略的制定，以及电网规划与维护。
教育和培训：作为能源工程、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电力系统和负荷预测。
此数据集特别适合用于探索气象因素对电力负荷短缺的影响，预测未来负荷短缺情况，从而优化能源供应策略，降低运营成本。
