电力公司预测数据集PowerCoPredictionDataset-chayanroy3
数据来源：互联网公开数据
标签：电力，预测，数据集，时间序列，机器学习，能源，电力需求，负荷预测
数据概述： 该数据集包含来自电力公司的数据，用于电力需求和负荷预测。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2013年到2016年。
地理范围： 数据覆盖的区域为电力公司服务的特定地区。
数据维度： 数据集包括电力负荷（用电量），气象数据（温度，湿度，风速等），日期和时间信息等变量。
数据格式： 数据提供CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的电力公司数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电力行业的需求预测，负荷预测，能源管理等领域，尤其在时间序列分析，机器学习模型训练等方面具有重要价值。
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： 适用于电力负荷预测，能源消耗分析，可再生能源整合等研究，如预测电力需求，优化电网调度等。
行业应用： 可以为电力公司，能源供应商等提供数据支持，特别是在电力系统的负荷管理，电价预测等方面。
决策支持： 支持电力公司的运营决策，如电力生产计划，资源分配和电网稳定性维护。
教育和培训： 作为电力工程，数据科学及能源管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解负荷预测，时间序列分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电力需求和负荷预测的规律与趋势，帮助用户实现更准确的预测，优化电力系统的运营效率和稳定性。
