电力负荷与环境影响预测数据集PowerLoadandEnvironmentalImpactPredictionDataset-syedumeerr
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 能源消耗, 环境影响, 预测分析, 时间序列, 碳排放, 机器学习, 负荷预测
数据概述：
该数据集包含电力负荷、电网相关参数以及环境影响数据，用于电力负荷预测和环境影响评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，但包含年、月、日、时间等字段，表明可能为时间序列数据。
地理范围：数据未明确地理范围。
数据维度：包括电力负荷（Usage_kWh）、滞后无功功率（Lagging_Current_ReactivePower_kVarh）、超前无功功率（Leading_Current_Reactive_Power_kVarh）、二氧化碳排放量（CO2(tCO2)）、滞后功率因数（Lagging_Current_Power_Factor）、超前功率因数（Leading_Current_Power_Factor）、NSM、年、月、日、时间、秒、星期状态（WeekStatus_Weekend）、星期几（Day_of_week_Monday 等）、负荷类型（Load_Type）等。
数据格式：CSV格式，包含df_train1.csv和df_test1.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构表明其可能源于电网或能源消耗监测系统，并可能经过预处理。
该数据集适合用于电力负荷预测、能源效率分析、碳排放建模等领域。
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、能源经济学、环境科学等领域的研究，如负荷预测模型的构建、环境影响评估、电力系统优化等。
行业应用：可以为电力公司、能源供应商、政府机构等提供数据支持，尤其是在负荷调度、电网规划、能源政策制定等方面。
决策支持：支持电力行业决策者进行风险评估、资源优化和可持续发展策略的制定。
教育和培训：作为电力系统、能源管理、数据分析等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解电力负荷和环境影响之间的关系。
此数据集特别适合用于探索电力负荷与环境因素之间的复杂关系，帮助用户构建预测模型，优化能源使用效率，降低碳排放。
