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大数据科学在能源领域的深度应用#xff0c;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#xff0c;帮助降低下游市场的成本#xff0c;使石油生产商能够更好地应对市场繁荣期的需求。近期#xff0c;石油价格的剧烈下跌给全球经济带来了沉重打…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
