电力生产消费与天气环境数据分析数据集PowerProductionConsumptionandWeatherEnvironmentDataAnalysis-changewow
数据来源：互联网公开数据
标签：电力生产, 能源消费, 天气数据, 时序分析, 气象数据, 预测模型, 欧洲能源, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自欧洲地区的电力生产、消费数据以及相关的天气环境数据，记录了特定时间段内的电力系统运行状况和气象条件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2023年5月27日。
地理范围：数据覆盖欧洲地区，具体地区信息由"county"字段指示。
数据维度：包括电力生产（production）、电力消费（consumption）、价格信息（lowest_price_per_mwh, highest_price_per_mwh, euros_per_mwh）、环境因素（temperature, dewpoint, cloudcover_high, cloudcover_low, cloudcover_mid, cloudcover_total, 10_metre_u_wind_component, 10_metre_v_wind_component, direct_solar_radiation, surface_solar_radiation_downwards, snowfall, total_precipitation）以及其他相关信息（row_id, county, is_business, product_type, eic_count, installed_capacity）。
数据格式：CSV格式，文件名为20230527_df_train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的能源和气象数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于能源系统分析、电力市场预测、气象与能源关联性研究等领域。
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：适用于能源经济学、气象学、统计学等领域的学术研究，例如电力负荷预测、可再生能源发电量预测、气候变化对能源市场的影响分析。
行业应用：可以为电力公司、能源供应商、政策制定者提供数据支持，尤其是在电力调度、市场风险评估、能源政策制定等方面。
决策支持：支持能源行业的投资决策、运营优化和风险管理，帮助企业提高效率、降低成本。
教育和培训：作为能源系统建模、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能源市场和天气环境的关系。
此数据集特别适合用于探索电力生产、消费与天气环境之间的复杂关系，帮助用户实现更精准的能源预测、更有效的资源配置和更明智的决策制定。
