燃气涡轮发电性能预测数据集GasTurbinePowerGenerationPerformancePrediction-mohammedsemry
数据来源：互联网公开数据
标签：发电预测, 能源, 机器学习, 回归分析, 气象数据, 数据建模, 涡轮效率, 性能评估
数据概述：
该数据集包含了来自燃气涡轮发电厂的性能数据，用于预测发电效率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以将其视为特定时间段内的静态快照。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据代表了实际发电厂的运行情况。
数据维度：数据集包含五个关键变量：AT（环境温度）、V（环境压力）、AP（排气压力）、RH（相对湿度）和PE（发电量）。这些变量是影响燃气涡轮发电效率的关键因素。
数据格式：CSV格式，文件名为Folds5x2_pp.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的学术研究或工程实践，提供了燃气涡轮发电性能相关的关键信息。
该数据集特别适合用于发电效率预测、能源系统优化和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于能源工程、机器学习和数据科学领域的学术研究，如发电效率预测模型开发、影响因素分析等。
行业应用：为电力行业提供数据支持，特别是在发电厂运营优化、能源效率提升和预测性维护方面。
决策支持：支持能源政策制定者和电力公司进行决策，优化发电策略，提高能源利用效率。
教育和培训：作为能源工程、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解发电过程，并实践数据建模和预测分析。
此数据集特别适合用于探索气象条件和发电量之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化发电效率，实现能源的可持续利用。
