时序预测场景下的电力负荷数据集TimeSeriesForecastingPowerLoadDataset-h210164
数据来源：互联网公开数据
标签：时序预测, 电力负荷, 负荷预测, 机器学习, 能源管理, 预测模型, 时间序列分析, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自电力系统的数据，记录了电力负荷随时间变化的详细信息，适用于电力负荷预测、能源管理等领域。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但从“date_id”字段推测为包含日期信息，可用于时序分析。
地理范围：数据未明确地理范围，但从数据字段推测为特定电力系统的数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：id（唯一标识符），transformers（变压器标识），date_id（日期标识），month（月份），is_weekend（是否为周末），time（时间），L1-L6（负荷相关指标），y（目标负荷值）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和finalcsv两个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便直接用于建模。
该数据集适合用于时序预测、负荷分析、异常检测等领域的数据分析和建模。
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：适用于电力系统负荷预测、能源效率优化、负荷曲线分析等学术研究。
行业应用：为电力公司、能源管理公司提供数据支持，尤其在电力需求预测、电网调度优化、可再生能源整合等方面具有实用价值。
决策支持：支持电力系统的运营决策、电价策略制定和风险管理。
教育和培训：作为时间序列分析、机器学习、能源管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解电力负荷预测。
此数据集特别适合用于构建和评估各种时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM等，以提高电力负荷预测的准确性和效率。
