EMS系统预测数据分析数据集EMSSystemPredictionDataAnalysis-dngovn
数据来源：互联网公开数据
标签：能源管理系统, 预测数据, 负荷预测, 能源效率, 数据分析, 机器学习, 气象数据, 工业应用
数据概述：
该数据集包含来自EMS（能源管理系统）的预测数据，记录了与能源消耗相关的多种指标，旨在支持能源系统的分析和优化。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但从数据内容推测，可能涵盖一段时间内的运行数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测，可能与特定工业或商业建筑的能源系统相关。
数据维度：数据集包含多个关键变量，包括：Und（可能代表某些状态或标识）、I（电流或功率）、pumb1-pumb4（可能代表泵的运行状态或功率）、valid（数据有效性标识）、Cooling（制冷相关指标）、PV（光伏发电量）、NonCooling（非制冷相关指标）、Cooling_nhiet（制冷温度）、nhucaunhietcansac55（55度所需热量）、nhucaunhietcansac362（36.2度所需热量）等。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，包含多个CSV文件，每个文件可能代表不同的数据来源或时间段，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于EMS系统，具体来源信息未明确，可能来自工业或商业建筑的能源管理系统。
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：适用于能源系统建模、负荷预测、能源效率分析等学术研究，以及相关领域的技术开发。
行业应用：可以为能源管理公司、建筑管理系统提供数据支持，特别是在优化能源消耗、提高能源利用率方面。
决策支持：支持能源系统的运营优化和策略制定，帮助用户实现节能减排的目标。
教育和培训：作为能源管理、数据分析等相关课程的案例分析数据，帮助学生和研究人员深入理解能源系统。
此数据集特别适合用于探索能源消耗与各种因素之间的关系，例如温度、光伏发电量等，帮助用户优化能源系统的运行，降低能耗，提高效率。
