电力负荷数据集介绍

该数据集包含详细的电力负荷时间序列数据，是电力负荷预测研究的宝贵资源。数据集从2020年1月8日开始收集每小时的电力负荷数据，并包括相关的时态特征和环境因素。

数据特征

• 时间特征：包括时间戳、小时、日、星期、年中的日数、月、年、是否为周末、是否为节假日
• 环境因素：包含温度数据，这是影响电力负荷的重要外部因素
• 加载数据：记录以兆瓦（MW）为单位测量的每小时电力负荷值
• 滞后特征：包括24小时前的温度（temp_lag_24）、24小时前的负荷（load_lag_24）和168小时前（一周前）的负荷（load_lag_168），这些特征对于时间序列预测模型尤为重要

数据价值

该数据集对电力系统规划、负荷预测和能源管理具有重要价值。通过分析这些数据，可以做到：

• 开发准确的短期和中期负荷预测模型
• 研究温度变化对电力消耗的影响
• 分析周期模式（日内、每周和季节性变化）
• 优化电力调度和资源分配
• 支持智能电网决策系统

高时间分辨率（小时级别）和丰富特征使该数据集成为电力负荷预测研究的理想来源。