电力负荷预测提交数据集_Power_Load_Prediction_Submission_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷预测, 时间序列预测, 能源, 机器学习, 负荷预测模型, 预测结果, 提交文件, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于电力负荷预测竞赛的提交文件和训练好的模型。主要特征如下：
时间跨度：提交文件中预测数据的时间跨度未在数据集中明确给出，但通常与竞赛或预测任务的时间范围一致。
地理范围：数据集通常与特定的地理区域相关，但具体区域信息未在数据集中直接体现，需要结合竞赛背景或任务说明确定。
数据维度：
submission.csv: 包含两列数据，row_id（行标识符）和target（预测目标值，通常为电力负荷的预测值）。
*.pkl: 包含预训练好的机器学习模型，用于电力负荷预测。模型文件包括：voting_regressor_consumption_model_logpower_gpu.pkl, voting_regressor_consumption_timelag_model_logpower_gpu.pkl, voting_regressor_production_model_logpower_gpu.pkl, voting_regressor_production_timelag_model_logpower_gpu.pkl。
数据格式：数据以CSV和PKL格式提供，CSV文件用于提交预测结果，PKL文件包含训练好的模型，便于结果复现或进一步分析。
来源信息：数据来源于电力负荷预测竞赛，具体数据来源可能包括电力公司、公开能源数据平台等。
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：适用于时间序列预测、电力系统分析、能源管理等领域的研究，可用于评估不同预测模型的性能。
行业应用：为电力公司、能源供应商提供数据支持，用于优化电力调度、提高能源利用效率、降低运营成本。
决策支持：支持能源政策制定、电力市场分析、投资决策等。
教育和培训：作为时间序列预测、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性，对比不同模型的预测效果，以及探索提高预测精度的策略，帮助用户优化电力负荷预测模型，提升预测精度。
