全球气温与电力负荷历史数据分析数据集GlobalTemperature-ElectricityLoadHistoricalDataAnalysis-lord102
数据来源：互联网公开数据
标签：气温数据, 电力负荷, 时间序列分析, 气候变化, 能源消耗, 数据可视化, 机器学习, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的气温数据和电力负荷数据，记录了全球气温变化和电力系统运行状态。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖一定时间范围，具体时间范围需根据数据文件中的日期信息确定。
地理范围：气温数据可能包含全球范围内的气温记录，电力负荷数据可能集中于特定地区。
数据维度：
气温数据包括：气温来源（Source）、日期（Date）、平均气温（Mean）。
电力负荷数据包括：日期时间（DateTime）、节假日（Holiday）、节假日标志（HolidayFlag）、星期几（DayOfWeek）、周数（WeekOfYear）、日（Day）、月（Month）、年（Year）、一天中的时间段（PeriodOfDay）、预测风力发电量（ForecastWindProduction）、系统负荷EA、SMPEA、ORK温度、ORK风速、二氧化碳强度（CO2Intensity）、实际风力发电量（ActualWindProduction）、系统负荷EP2、SMPEP2等。
数据格式：数据集包含CSV、IPYNB、PNG和DOCX等多种格式，其中CSV格式数据便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开渠道，具体来源需根据数据文件中的信息确定。
该数据集适合用于气候变化研究、能源系统分析、电力负荷预测和数据可视化等领域。
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：适用于气候变化、能源经济学、时间序列分析等领域的学术研究，如气温变化趋势分析、电力负荷预测模型构建等。
行业应用：可以为能源行业、电力公司、气象服务机构等提供数据支持，特别是在电力调度、能源规划、气候风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门和企业制定能源政策、优化电力供应策略和应对气候变化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解气候变化和能源系统的相关知识。
此数据集特别适合用于探索气温变化与电力负荷之间的关系，预测未来趋势，优化能源利用效率，并支持相关领域的决策制定。
