电网系统状态监测数据集SUD-Tree-IngridDataset-inegreiros
数据来源：互联网公开数据
标签：电网系统，状态监测，数据集，电力工程，时间序列分析，机器学习，故障检测，电力监控
数据概述：该数据集包含来自SUD-Tree-Ingrid项目的电网系统状态监测数据，记录了电力系统中各个节点的状态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了多个地区的电网系统，具体包括城市和农村电网。
数据维度：数据集包括电压，电流，频率，功率因数，负荷等电力系统的关键参数。还包括设备状态，运行环境，历史故障记录等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于SUD-Tree-Ingrid项目的公开监测数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电力工程，状态监测和机器学习等领域，特别是在电网故障检测，负荷预测及运行优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于电力系统状态监测，故障检测，负荷预测等研究，如电网稳定性分析，故障原因分析等。
行业应用：可以为电力公司提供数据支持，特别是在电网监控，故障预警和设备维护方面。
决策支持：支持电网系统的运行优化与故障处理，帮助相关领域制定更好的管理策略。
教育和培训：作为电力工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电网状态监测与故障检测技术。
此数据集特别适合用于探索电网系统状态监测的规律与趋势，帮助用户实现电网故障预警，负荷预测和运行优化等目标，提高电力系统的稳定性和可靠性。
