电力负荷预测ETT数据集ElectricityTransformerTemperature-manchvictor
数据来源:互联网公开数据
标签:时间序列预测, 电力负荷, 能源, 预测模型, 深度学习, 数据分析, ETT, 数据集
数据概述:
该数据集包含来自电力变压器的数据,记录了电力负荷和相关环境因素的时间序列信息,主要用于电力负荷预测和时间序列分析。主要特征如下:
时间跨度:数据记录的时间范围,从2016年7月1日开始,具体结束时间未明确标明,但数据集包含多个时间序列文件,推测涵盖了不同时间段的电力负荷数据。
地理范围:数据来源于电力变压器,未明确具体地理位置,但可推测为某个或多个电力系统。
数据维度:数据集包括“date”(日期时间)、“HUFL”、“HULL”、“MUFL”、“MULL”、“LUFL”、“LULL”、“OT”等多个变量。其中,HUFL、HULL、MUFL、MULL、LUFL、LULL可能代表不同类型的电力负荷,OT可能代表环境温度或其他相关因素。
数据格式:CSV格式,文件名为ETTh1.csv,方便数据分析和建模。
来源信息:数据来源于公开数据集,用于时间序列预测研究。
该数据集适合用于电力负荷预测、时间序列分析、深度学习模型训练等研究。
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:适用于电力系统、能源领域的时间序列预测研究,如电力负荷预测、电力需求分析等。
行业应用:可以为电力公司、能源管理部门提供数据支持,特别是在电力调度、电网优化、能源策略制定等方面。
决策支持:支持电力系统相关的决策制定和优化,提高电力供应效率和稳定性。
教育和培训:作为时间序列分析、深度学习课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解电力负荷预测。
此数据集特别适合用于探索电力负荷的周期性、趋势性规律,并构建预测模型,帮助用户实现更准确的电力负荷预测,优化电力资源的利用。