电力消耗与气象因素关联分析数据集PowerConsumption-MeteorologicalFactorsCorrelation-axelrk200
数据来源：互联网公开数据
标签：电力消耗, 气象数据, 时间序列分析, 预测模型, 气象因素, 能源, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含电力消耗数据与对应的气象观测数据，旨在探究两者之间的关联关系，并为电力消耗预测提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2021年开始的电力消耗和气象数据。
地理范围：数据覆盖了特定区域，具体区域信息通过“county_name”字段标识，例如“harjumaa”等。
数据维度：数据集包含了多个关键字段，涵盖了时间、电力消耗量、气象因素等。
时间相关字段：包括“datetime”（日期时间）、“WoY”（周数）、“DoW”（星期几）和“Heure”（小时）。
电力相关字段：“target”（电力消耗量）、“is_consumption”（是否为消耗）。
气象相关字段：包括“temperature_avg”（平均温度）、“dewpoint_avg”（平均露点温度）、“rain_avg”（平均降雨量）、“snowfall_avg”（平均降雪量）、“surface_pressure_avg”（平均地表气压）、“cloudcover_total_avg”（总云量）、“windspeed_10m_avg”（10米平均风速）等。
滞后变量：包含多个滞后变量，如“target_lag1”、“temperature_avg_lag1”等，用于捕捉时间序列的依赖关系。
数据格式：CSV格式，文件名为train_X_meteo_prepared.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开数据，经过了预处理和特征工程，包含了多种时间序列特征和滞后变量，以增强模型的预测能力。
该数据集适合用于电力消耗预测、时间序列分析、以及气象因素对电力需求影响的研究。
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：适用于能源领域和气象学领域的学术研究，例如电力消耗预测模型构建、气象因素对电力负荷的影响分析、以及时间序列分析方法研究等。
行业应用：可以为电力公司、能源管理部门提供数据支持，特别是在电力负荷预测、能源调度、以及电网稳定性分析等方面。
决策支持：支持能源政策制定、电力市场预测、以及电力系统规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电力消耗预测和时间序列分析方法。
此数据集特别适合用于探索电力消耗与气象因素之间的复杂关系，构建高精度的电力消耗预测模型，并优化能源管理策略，实现更高效的电力供应。
