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Comprehensive Load Forecasting Archive|电力负荷预测数据集|数据集数据集
收藏arXiv2023-07-14 更新2024-08-06 收录
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http://arxiv.org/abs/2307.07191v1
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本研究提供了一个全面的电力负荷预测数据集，包含11个不同来源的数据集，主要来自UCI机器学习数据库、Kaggle数据竞赛平台和全球能源预测竞赛。数据集涵盖了从建筑级到聚合级的负荷数据，以及温度等外部变量，旨在为电力系统的日前调度提供重要参考。数据集的创建过程中，特别关注了温度和日历变量对负荷的影响，并通过特定的特征工程方法来优化预测模型。该数据集的应用领域主要集中在电力负荷预测，特别是为电力系统的经济调度和运营决策提供支持。
提供机构：
阿里巴巴达摩院
创建时间：
2023-07-14
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Comprehensive Load Forecasting Archive (CLFA) 数据集的构建方式采取了广泛的数据收集策略，汇集了来自不同来源的11个数据集，涵盖了包括电力系统、建筑能耗、以及受COVID-19影响的电力系统在内的多个领域。这些数据集不仅包含了不同层次（如建筑级和汇总级）的电力负载数据，还包含了可能对电力负载产生重大影响的气象数据，如温度。此外，数据集还采用了不同的预测设置，例如，为电网的日前调度需求而采用的24小时提前预测设置，从而为研究者提供了丰富的数据资源。
特点
CLFA数据集的特点在于其全面性和多样性。首先，它提供了不同层次和类型的电力负载数据，使得研究者能够针对不同的预测场景进行模型评估。其次，数据集包含了丰富的外部变量数据，如温度，这对于建立更准确的预测模型至关重要。此外，CLFA还包含了受COVID-19影响的电力负载数据，这对于评估模型的鲁棒性提供了宝贵的资源。最后，数据集采用了特殊的预测设置，如24小时提前预测，以模拟实际电网调度的需求。
使用方法
使用CLFA数据集的方法包括数据预处理、特征工程、预测模型的选择和训练、后处理以及评估。首先，用户可以使用数据预处理功能，如缺失值填充，以确保数据质量。其次，用户可以根据数据集特点进行特征工程，例如，利用温度和日历变量进行特征转换。然后，用户可以选择合适的预测模型，如基于深度学习或传统机器学习的方法，并进行训练。在得到预测结果后，用户可以使用后处理功能，如排序，以确保预测结果的准确性。最后，用户可以使用多种评估指标，如Pinball Loss和Winkler Score，来评估模型的预测性能。
背景与挑战
背景概述
电力负荷预测在电力行业中具有重要意义，因为它可以为后续任务如电网调度提供参考，从而带来巨大的经济效益。然而，负荷预测与传统的时间序列预测存在许多差异。首先，负荷预测旨在最小化后续任务如电网调度的成本，而不仅仅是追求预测精度。其次，负荷受到许多外部因素的影响，例如温度或日历变量。此外，预测的规模（如建筑级负荷和汇总级负荷）也会对预测结果产生显著影响。为了帮助预测模型更好地模拟负荷数据，本文提供了一套全面的负荷预测存档，包括针对负荷域的特征工程。与传统的仅关注精度的损失函数不同，我们还提供了一种基于预测误差定制损失函数的方法，并将其集成到我们的预测框架中。基于此，我们在不同级别的负荷数据上进行了广泛的实验，为研究人员比较不同的负荷预测模型提供了参考。
当前挑战
电力负荷数据将受到外部因素（如温度和日历变量）的很大影响，这使得准确模拟负荷动态具有挑战性。因此，探索外部因素对负荷预测的影响一直是该领域的重要研究方向。此外，电力负荷预测模型最重要的关注点在于获得最低的成本，而不是预测精度的最佳值。由于时间序列的多样性，一般的时间序列预测结果很少针对特定任务进行优化。然而，负荷预测结果将主要用于后续的电网调度，这促使我们关注预测与后续决策成本之间的关系。目前，还没有提供大规模的实验结果来证明这一点。因此，我们将在我们的包中提供各种相关的特征工程，并讨论基于温度特征工程对负荷预测模型的影响。除了特征工程之外，另一个区别是电力负荷预测模型最关注的是获得最低的成本，而不是预测精度的最佳值。由于时间序列的多样性，一般的时间序列预测结果很少针对特定任务进行优化。然而，负荷预测结果将主要用于后续的电网调度，这促使我们关注预测与后续决策成本之间的关系。目前，还没有提供大规模的实验结果来证明这一点。因此，我们将在我们的包中提供各种相关的特征工程，并讨论基于温度特征工程对负荷预测模型的影响。
常用场景
经典使用场景
Comprehensive Load Forecasting Archive (CLFA) 数据集主要用于电力系统中的负荷预测，为电网调度等后续任务提供参考，从而带来巨大的经济效益。该数据集包含了针对负荷预测的特定特征工程，帮助预测模型更好地对负荷数据进行建模。同时，该数据集还提供了基于预测误差的自定义损失函数，以集成到预测框架中。CLFA 数据集已经在不同级别的负荷数据上进行了广泛的实验，为研究人员提供了比较不同负荷预测模型的参考。
实际应用
CLFA 数据集的实际应用场景包括电网调度、建筑能源管理和太阳能光伏发电等。在电网调度方面，CLFA 数据集可以提供准确的负荷预测，帮助电网运营商优化电力资源的分配。在建筑能源管理方面，CLFA 数据集可以预测建筑物的能源需求，从而帮助建筑管理者制定节能策略。在太阳能光伏发电方面，CLFA 数据集可以预测光伏发电的产量，从而帮助光伏发电运营商优化发电计划。
衍生相关工作
CLFA 数据集的发布促进了电力负荷预测领域的研究，并衍生出了一系列相关的工作。例如，研究人员可以基于 CLFA 数据集开发新的预测模型，或者改进现有的预测模型。此外，CLFA 数据集还可以用于其他时间序列预测任务，如金融预测、气象预测等。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
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