2023年VIP杯电力负荷预测训练数据集-maheenmahegir
数据来源：互联网公开数据
标签：电力，负荷预测，数据集，时间序列，机器学习，能源，电力系统，预测分析
数据概述： 该数据集是2023年VIP杯电力负荷预测比赛的训练数据集，记录了电力系统的负荷数据，用于预测未来的电力需求。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年。
地理范围：数据涵盖了特定地区的电力负荷数据。
数据维度：数据集包括电力负荷的日，小时等时间尺度的数据，以及相关的气象数据，节假日信息等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于2023年VIP杯电力负荷预测比赛，已进行匿名处理。
该数据集适合用于电力负荷预测，时间序列分析，机器学习模型训练等领域，特别是在能源系统优化，电力调度等方面具有重要价值。
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：适用于电力负荷预测，能源系统建模等研究，如不同预测模型的比较，影响因素分析等。
行业应用：可以为电力公司，能源管理部门提供数据支持，特别是在负荷预测，电力调度，电网规划等方面。
决策支持：支持电力系统的负荷预测和策略优化，帮助制定合理的电力供应计划和能源管理方案。
教育和培训：作为能源工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电力负荷预测技术。
此数据集特别适合用于探索电力负荷预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的负荷预测，优化电力调度策略，提高能源利用效率。
