数据集概述
该数据集是模拟电网运行的合成时间序列数据，包含电网运行指标、环境因素及事件标志等多维特征，以分钟级时间戳记录，共约52.7万条记录，用于训练机器学习模型实现电网崩溃的早期检测。
文件详解
- 数据文件：
- nigeria_grid_synthetic_2024.csv：CSV格式，包含字段timestamp（时间戳）、frequency_Hz（电网频率）、load_MW（总电力需求）、gen_gas_MW（燃气发电输出）、gen_hydro_MW（水力发电输出）、voltage_pu（电压标幺值）、weather_index（天气指数）、line_trip（线路跳闸标志）、gen_outage（发电机停运标志）、collapse（崩溃事件标志）
- 代码文件：
- SyntheticDataset.ipynb：Jupyter Notebook格式，可能包含数据集生成或预处理的代码
适用场景
- 电网稳定性研究：分析电网运行指标与崩溃事件的关联模式
- 机器学习模型训练：构建电网崩溃预测的监督学习或时间序列模型
- 智能电网技术开发：支撑电网故障预警系统的算法验证
- 能源系统仿真：模拟极端天气或设备故障对电网运行的影响
