电力负荷预测数据集ElectricLoadForecastingDataset-liuzile
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 时间序列, 能源预测, 负荷预测, 数据分析, 机器学习, 工业应用, 时序预测
数据概述：
该数据集包含来自中国电网的电力负荷数据，记录了多个子数据集的电力消耗情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间为2016年7月1日，结束时间未知，具体时间范围取决于不同的子数据集。
地理范围：数据来自中国电网，具体区域未明确，可能涵盖不同地区或工业领域。
数据维度：数据集包括多个子数据集，每个子数据集包含日期（date）以及多个电力负荷指标（HUFL、HULL、MUFL、MULL、LUFL、LULL）和环境温度（OT）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ETTh1.csv、ETTh2.csv、ETTm1.csv、ETTm2.csv，便于时间序列分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于电力负荷预测、能源管理和时间序列分析等领域。
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：适用于电力系统负荷预测、能源消耗模式分析等学术研究，如短期负荷预测、长期负荷趋势分析等。
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、负荷管理、电网规划等方面。
决策支持：支持能源行业的决策制定和电网运营策略优化。
教育和培训：作为时间序列分析、机器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时间序列规律与影响因素，帮助用户实现电力负荷的精准预测和优化能源管理策略。
