电力负荷预测数据集PowerLoadForecastingDataset-prabakaranchandran
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 时间序列分析, 能源预测, 负荷预测, 数据分析, 机器学习, 电力系统, 负荷曲线
数据概述：
该数据集包含来自电力系统的电力负荷数据，记录了不同时间段的电力需求和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2018年，具体时间段涵盖了多个日期和时段。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但可推断为某个电力供应区域。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括日期、总需求（T_DEM）、各相电流（A_CUR, B_CUR, C_CUR）、各相有功功率（A_ACT, B_ACT, C_ACT）、总有功功率（T_ACT）、总需求（S_DEM）、小时特征（hour_0 - hour_23）、月份特征（month_1 - month_12）、星期特征（week_1 - week_7）等。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的电力系统数据，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于电力负荷预测、时间序列分析和电力系统优化等领域的研究。
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、能源管理和时间序列分析等领域的学术研究，如电力负荷预测模型的构建与评估。
行业应用：可以为电力公司、能源供应商提供数据支持，尤其在电力需求预测、电网调度、能源优化等方面。
决策支持：支持电力行业的决策制定，帮助优化电力供应、提高能源利用效率。
教育和培训：作为电力系统、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电力负荷预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索电力负荷的周期性规律和影响因素，帮助用户实现更准确的电力需求预测，优化电力资源的配置。
