电力负荷与环境气象预测数据集PowerLoadandEnvironmentalMeteorologyPredictionDataset-johanhollak
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 气象数据, 时间序列分析, 能源预测, 气象预测, 数据建模, 机器学习, 能源行业
数据概述：
该数据集包含来自特定地区的数据，记录了电力消耗量与环境气象因素之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年9月。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含气象参数，推测为特定区域。
数据维度：数据集包括时间（time）、温度（temp）、露点温度（dwpt）、相对湿度（rhum）、降水（prcp）、降雪（snow）、风向（wdir）、风速（wspd）、阵风风速（wpgt）、气压（pres）、云量（coco）、电价（el_price）和电力消耗量（consumption）等变量。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于相关机构的公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于电力负荷预测、气象因素对电力消耗的影响研究以及相关的数据建模和机器学习应用。
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：适用于能源经济学、气象学与数据科学交叉领域的学术研究，如电力负荷预测模型、气象因素对电力需求的影响分析等。
行业应用：可以为电力公司、能源管理部门提供数据支持，特别是在电力供应计划、需求侧管理、电价预测等方面。
决策支持：支持能源行业的决策制定和优化，例如，制定更精准的发电计划，优化电网调度策略。
教育和培训：作为能源经济学、数据分析、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和气象因素的关系。
此数据集特别适合用于探索电力负荷与气象条件之间的关联性，并构建预测模型，以优化电力供应，提高能源利用效率。
