电力负荷与风力发电时间序列数据集ElectricityLoadandWindPowerTimeSeries-viktorklehta
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 风力发电, 时间序列分析, 能源, 预测, 机器学习, 气象数据, 可再生能源
数据概述：
该数据集包含来自某个地区的电力负荷和风力发电相关数据，记录了电力系统运行的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2011年11月1日开始，持续一段时间，具体结束时间未在数据中明确。
地理范围：数据覆盖的区域未明确指出，但从数据内容推测可能与欧洲或英国相关。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如：日期时间（DateTime）、是否为节假日（Holiday）、节假日标志（HolidayFlag）、星期几（DayOfWeek）、周数（WeekOfYear）、日、月、年、一天中的时段（PeriodOfDay）、预测风力发电量（ForecastWindProduction）、系统负荷（SystemLoadEA）、系统峰值负荷（SMPEA）、奥克尼岛温度（ORKTemperature）、奥克尼岛风速（ORKWindspeed）、二氧化碳排放强度（CO2Intensity）、实际风力发电量（ActualWindProduction）、系统负荷EP2（SystemLoadEP2）、系统峰值负荷EP2（SMPEP2）。
数据格式：CSV格式，文件名为electricity.csv，数据以半小时为间隔记录。
来源信息：数据来源未明确标注，可能来自于电力公司或相关研究机构。
该数据集适合用于电力负荷预测、风力发电量预测、能源系统分析等研究。
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：适用于能源系统建模、电力市场分析、可再生能源整合等领域的学术研究，如时间序列预测、异常检测、趋势分析等。
行业应用：可以为电力公司、能源供应商、电网运营商提供数据支持，特别是在负荷预测、发电调度、电网稳定性分析等方面。
决策支持：支持能源政策制定、投资决策和电网规划，促进能源结构的优化和可持续发展。
教育和培训：作为能源工程、数据科学、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系统运作和时间序列分析方法。
此数据集特别适合用于探索电力负荷与风力发电之间的关系，以及预测电力系统的未来状态，从而优化能源利用效率，降低能源成本。
