电力负荷与气象数据分析数据集ElectricityLoadandMeteorologicalDataAnalysis-lord102
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, 机器学习, 负荷预测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的电力负荷和气象数据，记录了特定区域的电力系统负荷、气象条件等信息。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。
地理范围：数据覆盖特定区域，具体区域未明确，但数据包含气象信息，推测为与电力系统相关的区域。
数据维度：数据集包括日期时间（DateTime）、节假日信息（Holiday, 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, SystemLoadEP2）、系统电价（SMPEA, SMPEP2）、气温（ORKTemperature）、风速（ORKWindspeed）、二氧化碳排放强度（CO2Intensity）、实际风力发电量（ActualWindProduction）等。
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：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于电力负荷预测、能源系统分析、气象数据与电力负荷相关性研究等。
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：适用于能源领域和时间序列分析的学术研究，如电力负荷预测模型构建、风力发电量对系统负荷的影响分析等。
行业应用：可以为电力公司、能源供应商提供数据支持，特别是在电力调度、负荷预测、电价策略制定等方面。
决策支持：支持能源政策制定和优化能源结构，有助于提高能源利用效率和电网稳定性。
教育和培训：作为能源、电力系统、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解电力系统运行机制和数据分析方法。
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系，构建预测模型，优化能源管理，提升电力系统的稳定性和效率。
