电力消耗时间序列预测数据集PowerConsumptionTimeSeriesPredictionDataset-umeshsugara
数据来源:互联网公开数据
标签:电力消耗, 时间序列, 能源, 预测, 计量, 数据分析, 机器学习, 能源管理
数据概述:
该数据集包含电力消耗数据,记录了特定区域的电力消耗情况。主要特征如下:
时间跨度:数据记录的时间范围为2008年3月1日开始。
地理范围:数据未明确指出具体地理范围,但提供了电力消耗的数值。
数据维度:数据集包含三个主要字段:row_id(行标识符),datetime(日期时间戳),energy(电力消耗量)。
数据格式:CSV格式,文件名为train_IxoE5JN.csv,方便数据分析和时间序列建模。
来源信息:数据来源于公开数据集,已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于电力消耗预测、能源管理和时间序列分析相关的研究。
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:适用于能源消耗预测、时间序列分析、机器学习模型构建等研究。
行业应用:可以为电力公司、能源供应商提供数据支持,用于电力负荷预测、资源规划、电网优化等。
决策支持:支持能源管理部门的决策制定,优化能源分配,提高能源利用效率。
教育和培训:作为时间序列分析、机器学习等课程的实训数据,帮助学生和研究人员深入理解电力消耗预测。
此数据集特别适合用于探索电力消耗的时间变化规律,帮助用户实现电力消耗的预测和优化。