铁岭市电力负荷异常检测数据集TielingPowerLoadAnomalyDetectionDataset-bairuigong
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷, 时序数据, 异常检测, 数据标注, 工业应用, 机器学习, 能源分析, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自铁岭市的电力负荷数据，记录了电力系统运行过程中的负荷变化情况，并标注了异常事件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年，提供了电力负荷的时序变化信息。
地理范围：数据覆盖铁岭市区域。
数据维度：数据集包含四个主要字段：
timestamp：记录时间戳，精确到分钟级别。
value：电力负荷数值。
anomaly：异常标识，1代表异常，0代表正常。
label：标签，与anomaly字段对应。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，方便数据分析和处理。另外，还可能包含XLSX格式的补充数据。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行清洗和标注，用于异常检测研究。
该数据集适合用于电力负荷预测、异常检测和时间序列分析等研究，以及相关的数据建模和机器学习应用。
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、能源工程等领域的学术研究，如电力负荷预测、异常事件分析等。
行业应用：可以为电力公司、能源管理部门提供数据支持，用于提升电网运行效率、优化电力调度策略。
决策支持：支持电力系统运行中的风险评估和预警，辅助决策制定。
教育和培训：作为电力系统、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电力负荷特性。
此数据集特别适合用于探索电力负荷的规律与异常模式，帮助用户实现电力系统运行优化、提升预测精度等目标。
