电网故障预测温度与地理位置数据集PowerGridFaultPredictionTemperatureandLocationDataset-minhchien10
数据来源:互联网公开数据
标签:电网故障, 预测分析, 时间序列, 温度数据, 地理位置, 故障检测, 机器学习, 数据挖掘
数据概述:
该数据集包含来自电网监控系统的数据,记录了电网运行过程中的温度、地理位置及故障信息。主要特征如下:
时间跨度:数据记录了2023年1月1日0时至2023年1月1日4时的数据。
地理范围:数据包含了特定地理位置信息,如经纬度坐标。
数据维度:数据集包括时间戳(time)、温度(t2m)、经度(longitude)、纬度(latitude)、故障标签(Fault_Label)和故障类型(Fault_Type)等字段。
数据格式:CSV格式,文件名为area5_location5.csv,便于数据分析和处理。
来源信息:数据来源于电网监控系统,可能经过了初步的清洗和标准化处理。
该数据集适合用于电网故障预测、异常检测以及时序数据分析。
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:适用于电网故障预测、时序数据分析、异常检测等研究,例如基于温度和地理位置的故障预警模型构建。
行业应用:为电力行业提供数据支持,尤其在电网安全监控、故障诊断、预测性维护等方面具有应用价值。
决策支持:支持电力公司进行电网运行状态评估、风险管理和资源优化。
教育和培训:作为电力系统、数据科学和机器学习相关课程的辅助材料,帮助学生和研究人员理解电网故障预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索温度、地理位置与电网故障之间的关联性,帮助用户构建有效的故障预测模型,提高电网运行的可靠性和安全性。