电力负荷预测差异数据集ElectricLoadForecastingDifferenceDataset-beimingyouyu
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷预测, 时序数据, 机器学习, 负荷预测, 差异分析, 数据分析, 电力系统, 预测模型
数据概述：
该数据集包含电力负荷预测的差异数据，记录了不同时间点上的负荷预测值与实际值之间的差异。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从时序数据的特性来看，应包含多个时间点的数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推断为特定电力系统或区域的负荷数据。
数据维度：数据集包含三个主要字段：id（标识符），dt（时间戳，代表时间点），target（目标值，代表负荷预测差异）。
数据格式：CSV格式，文件名为lgb_diff_new_f1f4.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于电力负荷预测相关研究或竞赛，已进行预处理，用于模型训练和评估。
该数据集适合用于电力负荷预测模型的优化和差异分析，以及时序数据分析和机器学习应用。
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：适用于电力系统、能源管理等领域的学术研究，如负荷预测模型改进、预测误差分析等。
行业应用：为电力公司、能源供应商提供数据支持，用于提高负荷预测的准确性，优化电力调度和资源配置。
决策支持：支持电力系统决策者进行电网规划、风险评估和成本控制。
教育和培训：作为电力工程、数据科学等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解负荷预测和时序数据分析。
此数据集特别适合用于分析负荷预测的误差分布和变化规律，从而优化预测模型，提高预测精度，降低运营成本。
