环境与能源监测传感器数据EnvironmentalandEnergyMonitoringSensorData-chenming777
数据来源：互联网公开数据
标签：环境监测, 能源监测, 传感器数据, 空气质量, 电力系统, 时间序列分析, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自环境与能源监测传感器的数据，记录了特定区域内环境参数和电力系统运行状态的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2019年10月4日，具体结束时间未知，但提供了分钟级的时间序列数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但提供了环境与能源相关的监测指标。
数据维度：数据集包含多个环境和能源相关的变量，如：
IRR： 辐射强度；
massaPM1, massaPM2, massaPM4, massaPM10：PM1、PM2.5、PM4、PM10的质量浓度；
numPM1, numPM2, numPM4, numPM10：PM1、PM2.5、PM4、PM10的颗粒物数量浓度；
tamanho_medio：平均颗粒物大小；
temp：温度；
vento_dir：风向；
vento_vel：风速；
rainfall：降雨量；
P_AC, I_AC, I_DC, V_AC, V_DC：交流电功率、交流电电流、直流电电流、交流电电压、直流电电压。
数据格式：CSV格式，文件名为train_valid_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于环境监测和能源监测领域的相关传感器，已进行原始数据采集。
该数据集适合用于环境监测、能源管理、数据分析和机器学习等研究。
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：适用于环境科学、能源工程和数据科学等领域的研究，如空气质量分析、电力系统状态评估、环境因素与能源消耗关系研究等。
行业应用：可以为环境监测部门、电力公司和能源管理企业提供数据支持，特别是在环境质量评估、电网负荷预测、智能能源管理等方面。
决策支持：支持政府部门和企业制定环境政策、优化能源配置和提高能源利用效率。
教育和培训：作为环境科学、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解环境与能源系统。
此数据集特别适合用于探索环境参数与能源消耗之间的相关性，预测电力负荷，优化能源管理策略，并深入分析环境变化趋势。
