家庭用电负荷预测特征工程数据集HouseholdElectricityLoadForecastingFeatureEngineering-skywzq
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷预测, 时序分析, 特征工程, 机器学习, 数据挖掘, 负荷预测, 能源管理, 智能电网
数据概述：
该数据集包含经过特征提取的家庭用电负荷数据，用于电力负荷预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据“hourofday”和“dayofweek”等字段推测为包含日内和周内的数据。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为典型家庭用电场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
test_data_nolabels.csv: 包含用于预测的测试数据，包括“load”（负荷）、“hourofday”（小时）、“dayofweek”（星期几）等原始特征，以及“dif”、“absdif”、“max”、“var”、“entropy”、“nonlinear”、“hurst”等衍生特征。
feature_extracted_train_data(1).csv: 包含经过特征工程处理的训练数据，除了原始特征和衍生特征外，还包括了基于“load”的时间序列特征，如“load__abs_energy”、“load__benford_correlation”等，以及小波变换系数。
train_data_withlabels.csv: 包含带有标签的训练数据，与测试集类似，包括原始特征和衍生特征。
数据格式：CSV格式，文件结构清晰，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了特征工程处理，包括时间序列特征提取、衍生特征计算等。
该数据集适合用于电力负荷预测模型的训练、测试与评估，以及特征工程方法的探索与研究。
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：适用于智能电网、电力系统优化等领域的研究，如负荷预测模型比较、特征重要性分析、时间序列分析等。
行业应用：可以为电力公司、能源管理公司等提供数据支持，尤其是在负荷预测、需求侧管理、电网调度等方面。
决策支持：支持电网运行的决策制定，包括发电计划、输电调度、配电管理等，有助于提高能源效率和电网稳定性。
教育和培训：作为电力系统、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解负荷预测的方法与技术。
此数据集特别适合用于构建和优化电力负荷预测模型，探索不同特征对预测结果的影响，并提高预测精度，从而支持能源管理和电网优化。
