【能源数据分析-00】能源领域数据集集锦(动态更新)
一、前言
大数据科学在能源领域的深度应用,已经深刻改变了这一行业的垂直格局。它为我们提供了宝贵的见解,帮助降低下游市场的成本,使石油生产商能够更好地应对市场繁荣期的需求。近期,石油价格的剧烈下跌给全球经济带来了沉重打击,而价格的频繁波动以及能源项目的高昂成本,使得高质量的信息变得至关重要。如今,随着组织开始利用流数据技术来提升能源效率,大数据已经成为实现这一目标的关键工具。例如,某大型大学就通过监控和分析其能源使用的流数据,结合天气数据,实现了对能源利用和生产的实时优化调整。
在能源领域,数据科学被广泛应用于成本控制、风险管理和投资决策优化等方面。特别是成本控制,已成为能源行业中数据科学应用的一大亮点。在投资决策的优化方面,数据科学不仅有助于投资者做出更明智的选择,还能更有效地调配内部资源。此外,通过提供更为精细的监管和监控手段,数据科学也在提升公共安全方面发挥了重要作用。
能源大数据能够融合电力、石油、煤炭等能源领域的数据,以及人口、地理、气象等多方面的信息,进行综合采集、处理、分析与应用。发展能源大数据不仅有助于推动能源产业的快速发展,还能促进商业模式的创新。随着能源行业科技化、信息化水平的不断提升,以及各类监测设备和智能传感器的广泛应用,大量关于石油、煤炭、太阳能、风能等的数据信息得以产生和存储,这为构建实时、准确、高效的综合能源管理系统提供了坚实的数据基础,使得能源大数据能够充分发挥其应有的作用。
二、数据集目录
- 英国燃油价格
- 变压器油温预测
- 印度每日发电量
- 国际能源统计
- 太阳能发电数据
- LANL_特征
- 中国八大碳市场价格行情数据2013年6月-2021年3月
- 中国地级市碳排放数据1997-2017年353地级市
- 中国县区碳排放数据1997-2017年2735县区,根据2010年中国区划
- 2000-2018年各省能源消费和碳排放数据
- 2020年31省份日二氧化碳排放量
- 太阳能电池板日发电量
三、数据集详情
-
1 英国燃油价格
简介:英国燃油价格,每周统计数据
名称 标签 数据集链接
英国燃油价格 推荐系统、数据分析、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/116210 -
2 变压器油温预测
简介:数学建模“变压器油温预测
名称 标签 数据集链接
变压器油温预测 预测 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106143 -
3 印度每日发电量
简介:研究印度的日常能源发电
名称 标签 数据集链接
印度每日发电量 能源,回归 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106610 -
4 国际能源统计
简介:本数据集包含1990-2014年全球能源贸易与生产数据
名称 标签 数据集链接
国际能源统计 经济学、能源、机器学习 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106551 -
5 太阳能发电数据
简介:数据集来自两个电厂的太阳能发电数据和传感器数据。
名称 标签 数据集链接
太阳能发电数据 机器学习、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106646 -
6 LANL_特征
简介:此数据集包含了从LANL竞争数据中提取的特征,其中有来自内核和训练目标变量的所有987个训练和测试数据特征。
名称 标签 数据集链接
LANL_特征 表格数据、生成 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106697 -
7 中国八大碳市场价格行情数据2013年6月-2021年3月
简介:中国八大碳市场价格行情数据2013年6月-2021年3月,可以进行碳交易量及价格预测和各个区域市场需求预测。
名称 标签 数据集链接
中国八大碳市场价格行情数据2013年6月-2021年3月 环境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121682 -
8 中国地级市碳排放数据1997-2017年353地级市
简介:排放清单根据中国统计局最新能源数据修订版(2015年)编制。请注意:由于方法的不同,采用表观排放量核算法和部门法得出的结果有时略有不同,城市碳排放量通过所辖县排放量求得。
名称 标签 数据集链接
中国地级市碳排放数据1997-2017年353地级市 环境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121686 -
9 中国县区碳排放数据1997-2017年2735县区,根据2010年中国区划
简介:排放清单根据中国统计局最新能源数据修订版(2015年)编制。请注意:由于方法的不同,采用表观排放量核算法和部门法得出的结果有时略有不同。
名称 标签 数据集链接
中国县区碳排放数据1997-2017年2735县区,根据2010年中国区划 环境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121687 -
10 2000-2018年各省能源消费和碳排放数据
简介:2000-2018年各省能源消费和碳排放数据
名称 标签 数据集链接
2000-2018年各省能源消费和碳排放数据 环境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121689 -
11 2020年31省份日二氧化碳排放量
简介:2020年31省份日二氧化碳排放量
名称 标签 数据集链接
2020年31省份日二氧化碳排放量 环境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121692 -
12 太阳能电池板日发电量
简介:此数据集描述了每天记录用电量的习惯的人,要记录太阳能电池板的发电量。正在尝试预测下一个1000kWh的生产日期。
名称 标签 数据集链接
太阳能电池板日发电量 lstm、可再生能源、回归 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/108081
四、机器学习在新能源领域的应用 AI+能源
-
气象预测
文献
Machine learning methods for solar radiation forecasting: A review
Predicting solar generation from weather forecasts using machine learning
A Deep Physical Model for Solar Irradiance Forecasting with Fisheye Images -
系统性能预测
文献
Solar power generation forecasting using ensemble approach based on deep learning and statistical methods
Predicting Dynamic Stability of Power Grids using Graph Neural Networks
应用领域
光伏电站发电量预测
系统稳定性预测 -
系统优化
文献
Machine Learning Applications for Data Center Optimization
应用领域
数据中心能耗优化
新能源+储能调度优化 -
预测维护
文献
Machine learning methods for wind turbine condition monitoring: A review
Machine-learning techniques used to accurately predict battery life
应用领域
关键设备状态监测、故障预测
电池寿命预测
Python数据分析案例24——基于深度学习的锂电池寿命预测
Datawhale学习笔记AI +新能源:电动汽车充电站充电量预测2
五、补充
后续将会继续补充本文内容,包括数据集,数据集介绍和相关案列;
相关文章:
【能源数据分析-00】能源领域数据集集锦(动态更新)
一、前言 大数据科学在能源领域的深度应用,已经深刻改变了这一行业的垂直格局。它为我们提供了宝贵的见解,帮助降低下游市场的成本,使石油生产商能够更好地应对市场繁荣期的需求。近期,石油价格的剧烈下跌给全球经济带来了沉重打…...
数据挖掘与机器学习 1. 绪论
于高山之巅,方见大河奔涌;于群峰之上,便觉长风浩荡 —— 24.3.24 一、数据挖掘和机器学习的定义 1.数据挖掘的狭义定义 背景:大数据时代——知识贫乏 数据挖掘的狭义定义: 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、…...
Matlab实现序贯变分模态分解(SVMD)
大家好,我是带我去滑雪! 序贯变分模态分解(SVMD) 是一种信号处理和数据分析方法。它可以将复杂信号分解为一系列模态函数,每个模态函数代表信号中的特定频率分量。 SVMD 的主要目标是提取信号中的不同频率分量并将其重构为原始信号。SVMD的基…...
云安全与云计算的关系
云计算又被称为网格计算,是分布式计算的一种,能够将大量的数据计算处理程序通过网络“云”分解成多个小程序,然后将这些小程序的结果反馈给用户。云计算主要就是能够解决任务分发,并进行计算结果的合并。 云安全则是我国企业创造的…...
WPF 界面变量绑定(通知界面变化)
1、继承属性变化接口 public partial class MainWindow : Window, INotifyPropertyChanged {// 通知界面属性发生变化public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;private void RaisePropertyChanged(string propertyName){PropertyChangedEventHandler handle…...
eclipse导入svn项目
1、配置maven 2、用svn引入项目 3一直点击next,到最后选完成。...
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt
前言 此篇文章已经是本系列的第四篇文章,意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区,掌握的知识和技术都在不断提高,对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基…...
阿里云倚天云服务器怎么样?如何收费?
阿里云倚天云服务器CPU采用倚天710处理器,租用倚天服务器c8y、g8y和r8y可以享受优惠价格,阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com整理倚天云服务器详细介绍、倚天710处理器性能测评、CIPU架构优势、倚天服务器使用场景及生态支持: 阿里云倚天云服务…...
海外社交营销为什么用云手机?不用普通手机?
海外社交营销作为企业拓展海外市场的重要手段,正日益受到企业的青睐。云手机以其成本效益和全球性特征,成为海外社交营销领域的得力助手。那么,究竟是什么特性使得越来越多的企业选择利用云手机进行海外社交营销呢?下文将对此进行…...
【Mysql数据库基础05】子查询 where、from、exists子查询、分页查询
where、from、exists子查询、分页查询 1 where子查询1.1 where后面的标量子查询1.1.1 having后的标量子查询 1.2 where后面的列子查询1.3 where后面的行子查询(了解即可) 2 from子查询3 exists子查询(相关子查询)4 分页查询5 联合…...
在Linux/Debian/Ubuntu上通过 Azure Data Studio 管理 SQL Server 2019
Microsoft 提供 Azure Data Studio,这是一种可在 Linux、macOS 和 Windows 上运行的跨平台数据库工具。 它提供与 SSMS 类似的功能,包括查询、脚本编写和可视化数据。 要在 Ubuntu 上安装 Azure Data Studio,可以按照以下步骤操作࿱…...
Java代码基础算法练习-搬砖问题-2024.03.25
任务描述: m块砖,n人搬,男搬4,女搬3,两个小孩抬一砖,要求一次全搬完,问男、 女、小孩各若干? 任务要求: 代码示例: package M0317_0331;import java.util.S…...
Tomcat调优
1、调整线程数 <Connector port"8080" maxHttpHeaderSize"8192"maxThreads"1900" minSpareThreads"250" maxSpareThreads"750"enableLookups"false" redirectPort"8443" acceptCount"100"…...
每日OJ题_栈①_力扣1047. 删除字符串中的所有相邻重复项
目录 力扣1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 解析代码 力扣1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 难度 简单 给出由小写字母组成的字符串 S,重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母,并删除它们。 在 S 上反…...
SQLServer SEQUENCE用法
SEQUENCE:数据库中的序列生成器 在数据库管理中,经常需要生成唯一且递增的数值序列,用于作为主键或其他需要唯一标识的列的值。为了实现这一功能,SQL Server 引入了 SEQUENCE 对象。SEQUENCE 是一个独立的数据库对象,用…...
Java中的代理模式(动态代理和静态代理)
代理模式 我们先了解一下代理模式: 在开发中,当我们要访问目标类时,不是直接访问目标类,而是访问器代理类。通过代理类调用目标类完成操作。简单来说就是:把直接访问变为间接访问。 这样做的最大好处就是:…...
强化学习之父Richard Sutton:通往AGI的另一种可能
2019年,强化学习之父、阿尔伯塔大学教授Richard Sutton发表了后来被AI领域奉为经典的The Bitter lesson,这也是OpenAI研究员的必读文章。 在这篇文章中,Richard指出,过去 70 年来,AI 研究的一大教训是过于重视人类既有…...
【智能算法】秃鹰搜索算法(BES)原理及实现
目录 1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程 3.结果展示4.参考文献 1.背景 2020年, Alsattar等人受到秃鹰猎食自然行为启发,提出了秃鹰搜索算法(Bald Eagle Search,BES)。 2.算法原理 2.1算法思想 BES主要分为三…...
前端并发控制
本文讲解Promise,callback,RxJS多种方式实现并发限制 1.Promise 目前来说,Promise是最通用的方案,一般我们最先想到Promise.all,当然最好是使用新出的Promise.allsettled。 下面简单介绍下二者的区别,假…...
基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分类
《博主简介》 小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注! 《------往期经典推…...
Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)
文章目录 1.什么是Redis?2.为什么要使用redis作为mysql的缓存?3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿?3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...
如何为服务器生成TLS证书
TLS(Transport Layer Security)证书是确保网络通信安全的重要手段,它通过加密技术保护传输的数据不被窃听和篡改。在服务器上配置TLS证书,可以使用户通过HTTPS协议安全地访问您的网站。本文将详细介绍如何在服务器上生成一个TLS证…...
DBAPI如何优雅的获取单条数据
API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API,查询的是单条数据,比如根据主键ID查询用户信息,sql如下: select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的,如下: {&qu…...
成都鼎讯硬核科技!雷达目标与干扰模拟器,以卓越性能制胜电磁频谱战
在现代战争中,电磁频谱已成为继陆、海、空、天之后的 “第五维战场”,雷达作为电磁频谱领域的关键装备,其干扰与抗干扰能力的较量,直接影响着战争的胜负走向。由成都鼎讯科技匠心打造的雷达目标与干扰模拟器,凭借数字射…...
Java面试专项一-准备篇
一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程:首先由HR先筛选一部分简历后,在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如:Boss直聘(招聘方平台) 直接按照条件进行筛选 例如:…...
docker 部署发现spring.profiles.active 问题
报错: org.springframework.boot.context.config.InvalidConfigDataPropertyException: Property spring.profiles.active imported from location class path resource [application-test.yml] is invalid in a profile specific resource [origin: class path re…...
GO协程(Goroutine)问题总结
在使用Go语言来编写代码时,遇到的一些问题总结一下 [参考文档]:https://www.topgoer.com/%E5%B9%B6%E5%8F%91%E7%BC%96%E7%A8%8B/goroutine.html 1. main()函数默认的Goroutine 场景再现: 今天在看到这个教程的时候,在自己的电…...
mac:大模型系列测试
0 MAC 前几天经过学生优惠以及国补17K入手了mac studio,然后这两天亲自测试其模型行运用能力如何,是否支持微调、推理速度等能力。下面进入正文。 1 mac 与 unsloth 按照下面的进行安装以及测试,是可以跑通文章里面的代码。训练速度也是很快的。 注意…...
高考志愿填报管理系统---开发介绍
高考志愿填报管理系统是一款专为教育机构、学校和教师设计的学生信息管理和志愿填报辅助平台。系统基于Django框架开发,采用现代化的Web技术,为教育工作者提供高效、安全、便捷的学生管理解决方案。 ## 📋 系统概述 ### 🎯 系统定…...
【安全篇】金刚不坏之身:整合 Spring Security + JWT 实现无状态认证与授权
摘要 本文是《Spring Boot 实战派》系列的第四篇。我们将直面所有 Web 应用都无法回避的核心问题:安全。文章将详细阐述认证(Authentication) 与授权(Authorization的核心概念,对比传统 Session-Cookie 与现代 JWT(JS…...
