负荷预测数据集（38000多条数据，96节点，时间间隔15min，含温度、湿度、风速、降雨等特征）

负荷预测是电力系统运营中的关键环节，它涉及到电力供需平衡，对电力市场的稳定性和经济效益有重大影响。本数据集提供了一种丰富的资源，用于研究和训练负荷预测模型，特别是对于智能电网和分布式能源管理的研究者来说，具有很高的价值。这个数据集包含38000多条记录，涉及96个不同的节点，每个节点的数据每15分钟更新一次，这样的时间间隔设计使得预测模型可以捕捉到负荷变化的实时性。 数据集中的主要特征包括以下几个方面： 1. **温度**：温度是影响电力负荷的重要因素之一。随着温度的变化，居民和工业用电的需求会相应增加或减少。例如，夏季高温可能导致空调负荷增加，冬季低温则可能推动取暖设备的使用。 2. **湿度**：湿度与温度一起影响着人们的生活舒适度，从而间接影响电力消耗。高湿度可能导致人们更倾向于使用空调来调节室内环境，增加电力负荷。 3. **风速**：虽然风速直接影响电力负荷的程度较小，但当风力发电被纳入电网时，风速的变化将影响可再生能源的供应，这可能需要通过调整其他电源的输出来平衡。 4. **降雨**：降雨可能会影响户外活动，进而影响商业用电需求。例如，雨天可能导致电影院、购物中心等场所的用电量增加。 5. **负荷数据**：这是预测模型的主要目标，反映了在特定时间和地点的电力需求。通过历史负荷数据，模型可以学习到负荷模式，从而预测未来的电力需求。 为了利用这些数据进行负荷预测，常见的方法包括时间序列分析、机器学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络）以及深度学习技术（如长短时记忆网络LSTM）。数据预处理步骤至关重要，包括缺失值处理、异常值检测和归一化。接着，特征工程可能涉及提取时间特征（如小时、日期、季节等）、气象特征的组合以及负荷的历史趋势。选择合适的模型进行训练，并通过交叉验证和网格搜索优化超参数以提高预测性能。 在“负荷预测.xlsx”文件中，我们可以期待看到各列分别对应这些特征，如日期时间、各个节点的负荷、温度、湿度、风速和降雨量等。数据分析人员可以利用这个数据集开发预测模型，评估不同模型的预测精度，为电力调度提供科学依据，同时也可以探究天气因素与电力负荷之间的复杂关系，为未来的电力系统规划和运营提供决策支持。