中国15k电力负荷数据集CN15kDataset-adobejj
数据来源：互联网公开数据
标签：电力负荷，数据集，时间序列，能源管理，机器学习，预测分析，智能电网，工业控制
数据概述： 该数据集包含中国多个地区的电力负荷数据，记录了15个城市的电力消耗情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了中国15个主要城市，包括北京，上海，广州等大城市及部分中小城市。
数据维度：数据集包括每日电力负荷数据，涵盖日期，时间，负荷量，天气因素（如温度，湿度），节假日信息等变量。还包括负荷预测所需的历史负荷数据和外部因素。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于中国电力公司的公开数据及气象数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于电力负荷预测，能源管理，智能电网优化等领域的研究和应用，尤其在时间序列预测，机器学习模型训练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，能源需求分析，电网稳定性研究等学术研究，如负荷波动的原因分析，季节性负荷变化研究等。
行业应用：可以为电力公司，能源管理机构提供数据支持，特别是在负荷预测，电网调度和能源优化方面。
决策支持：支持电力负荷的预测和策略优化，帮助电力公司制定科学的供电计划，负荷管理策略。
教育和培训：作为能源管理，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时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索电力负荷的规律与趋势，帮助用户实现准确的负荷预测，优化电网调度和能源管理，提高供电效率和稳定性。
