电力负荷与风力发电预测数据集ElectricityLoadandWindPowerPredictionDataset-nikitapershin
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, 气象数据, 机器学习, 数据分析, 负荷预测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的电力负荷、风力发电及相关气象数据，用于分析和预测电力系统的运行情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2011年全年及部分2012年的电力系统运行数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含温度和风速等气象指标，推测可能与特定区域的电力系统相关。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如：
HolidayFlag：是否为节假日；
DayOfWeek：星期几；
WeekOfYear：年中的周数；
Day：日；
Month：月；
Year：年；
PeriodOfDay：一天中的时段；
ForecastWindProduction：预测风力发电量；
SystemLoadEA：系统负荷EA；
SMPEA：SMPEA；
ORKTemperature：ORK温度；
ORKWindspeed：ORK风速；
CO2Intensity：二氧化碳排放强度；
ActualWindProduction：实际风力发电量；
SystemLoadEP2：系统负荷EP2；
SMPEP2：SMPEP2。
数据格式：CSV格式，文件名为electricity.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源未明确，但数据已进行预处理，包含时间序列数据，适用于电力负荷预测和风力发电量预测等相关研究。
该数据集适合用于电力系统分析、能源预测、时间序列建模和机器学习等领域。
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：适用于电力系统运行分析、可再生能源整合、负荷预测等方面的学术研究，例如基于时间序列模型的电力负荷预测、风力发电量预测等。
行业应用：可以为电力公司、能源供应商和电网运营商提供数据支持，特别是在电力调度、电网规划、能源市场分析等方面。
决策支持：支持能源政策制定者和电力行业决策者进行决策，例如优化能源结构、提高电网效率、制定合理的电力价格策略。
教育和培训：作为能源工程、电力系统、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解电力系统运行规律，掌握时间序列分析和预测技术。
此数据集特别适合用于探索电力负荷与风力发电量之间的关系，以及气象因素对电力系统运行的影响，帮助用户实现电力系统优化、提高能源利用效率等目标。
