关于数据集

这些数据是从卡尔加里市的太阳能光伏项目收集的。

2017 年 9 月至 2024 年 2 月期间卡尔加里太阳能光伏项目每小时收集的太阳能发电数据（以兆瓦为单位）。

该数据集为可再生能源和电力市场分析领域的各种机器学习应用提供了宝贵的机会。以下是一些潜在的用例：

1. 时间序列预测：机器学习模型可以根据每小时的生产记录进行训练，以预测未来的风能和太阳能生产水平。这些预测对于电网运营商、能源交易商和政策制定者规划和优化能源分配与利用至关重要。
2. 异常检测：通过采用机器学习算法，可以检测能源生产模式中的异常。异常可能表明设备故障、天气相关问题或其他需要注意的异常情况。
3. 预测未来几天的发电量，以便更好地管理电网。