电力消耗、生产与天气数据分析与预测

回到主页

研究发现，电力生产与消耗的预测是最近最热门的机器学习应用领域，这个对新型可再生能源来说有重要的意义。

这里给出4年西班牙电力消耗、生产、点假、以及天气数据，其中还包含了西班牙电网公司对这些数据的预测。

这个题目的数据很大，也很复杂，特别适合开展大数据，深度学习之类的方法，由于数据特征要素很多，需要大家对特征有一定的理解，针对不同的任务选择何时的特征和模型。

数据有很多列，但是每一列的标题已经十分明确了，给出一些解释

energy_dataset.csv

  • time：Datetime index localized to CET

  • generation biomass：生物质发电 in MW

  • generation fossil brown coal/lignite：褐煤发电量 in MW

  • generation fossil coal-derived gas：煤气发电量 in MW

  • generation fossil gas：天然气发电量 in MW

  • generation fossil hard coal: 煤发电量 in MW

  • generation fossil oil：石油 generation in MW

  • generation fossil oil shale：页岩十有 generation in MW

  • generation fossil peat：泥煤发电 in MW

  • generation geothermal：地热发电geothermal generation in MW

  • generation hydro pumped storage aggregated：抽水储能发电 in MW

  • generation hydro pumped storage consumption：抽水储能耗电 in MW

  • generation hydro run-of-river and poundage：河流水电，没水库的那种 in MW

  • generation hydro water reservoir：水库水电发电量 generation in MW

  • generation marine：海洋，估计是潮汐，海浪一类 generation in MW

  • generation nuclear：nuclear generation in MW

  • generation other：other generation in MW

  • generation other renewable：other renewable generation in MW

  • generation solar：solar generation in MW

  • generation waste：烧垃圾发电 generation in MW

  • generation wind offshore：海上风电 generation in MW

  • generation wind onshore：陆地风电 generation in MW

  • forecast solar day ahead： 预测一点后太阳能 solar generation

  • forecast wind offshore eday ahead: forecasted offshore wind generation

  • forecast wind onshore day ahead:forecasted onshore wind generation

  • total load forecast:预测电力需求 demand

  • total load actual:实际电力需求 demand

  • price day ahead:forecasted price EUR/MWh

  • price actual:price in EUR/MWh

weather_features.csv

  • dt_isodate:time index localized to CET

  • city_name:"name of city

  • temp:温度单位是K in k

  • temp_min：最低温度minimum in k

  • temp_max：maximum in k

  • pressure：pressure in hPa

  • humidity:humidity in %

  • wind_speed: wind speed in m/s

  • wind_deg: 风向

  • rain_1h： rain in last hour in mm

  • rain_3h： rain last 3 hours in mm

  • snow_3h： show last 3 hours in mm

  • clouds_all：云量cloud cover in %

  • weather_id：天气代码Code used to describe weather

  • weather_main：Short description of current weather

  • weather_descriptionLong: description of current weather

  • weather_icon:Weather icon code for website

利用一下数据，大家进行研究，写一篇大论文，具体工作比作限制，但是提供以下几个方向可供参考：

  1. 对数据进行清理，并开展exploratory data analysis，用图形、表格、动画展示你觉得有用的各种病情数据，并给出初步的分析。

  2. 分析找出影响电价、电力需求、电力生产量的各种因素，什么样的天气会对上面那些量产生什么样的改变。

  3. 预测24小时以后的电力需求、生产和电价，看看准确性是否能超过数据中给出的预测值

  4. 预测一天内的电价和电力需求

  5. 评估一下那种新能源形式最适合未来大力发展

数据下载：
energy_dataset.csv
weather_features.csv

本题灵感来源：https://www.kaggle.com/nicholasjhana/energy-consumption-generation-prices-and-weather
这上面有很多人已经完成的分析，可以参考，请勿剽窃

本文章使用limfx的vsocde插件快速发布