EnergyPriceForecasting

该数据集是一个多特征能源价格预测数据集，专注于荷兰的能源市场。数据集包含两种配置：一种不包含天然气数据（Without_Gas），另一种包含天然气数据（Gas）。数据以CSV文件形式提供，适用于时间序列分析和能源价格预测任务。数据集使用MIT许可，语言为英语，标签包括时间序列、能源、荷兰和气候。用户可以通过HuggingFace平台下载数据集，使用提供的模板加载数据。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: Multi-Feature Energy Price Prediction Dataset for The Nettherlands
• 发布者/作者: CitrusBoy
• 托管平台: Hugging Face Datasets
• 数据集地址: https://huggingface.co/datasets/CitrusBoy/EnergyPriceForecasting
• 许可证: MIT
• 主要语言: 英语 (en)

数据集主题与标签

• 主要领域: 时间序列 (Time-series)
• 应用领域: 能源 (energy)
• 地理范围: 荷兰 (netherlands)
• 相关标签: 气候 (climate)

数据集配置与文件

数据集提供两种配置，对应不同的数据文件：

1. 配置名称: Without_Gas

   • 数据文件: final_dataset_full_clean.csv

2. 配置名称: Gas

   • 数据文件: final_dataset_full_clean_with_gas.csv

数据下载与使用

• 下载方式: 通过 Hugging Face datasets 库加载。

• 加载模板: python df = load_dataset("CitrusBoy/EnergyPriceForecasting", [split name])

• 使用示例: python df = load_dataset("CitrusBoy/EnergyPriceForecasting", "Gas")

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在能源经济与气候科学交叉领域，该数据集聚焦于荷兰能源价格预测，其构建过程体现了多源异构数据的系统性整合。原始数据来源于荷兰电力市场与天然气市场的公开交易记录，涵盖小时级价格序列，并融合了气象观测、节假日信息及宏观经济指标等多维度特征。通过严谨的数据清洗流程，剔除了异常值与缺失记录，确保时序连续性；特征工程环节引入了滞后变量与滑动统计量，以捕捉价格波动的动态依赖关系。最终形成的两个版本数据集，分别包含电力价格独立特征及电力与天然气价格联合特征，为模型提供了灵活的分析基础。

特点

该数据集的核心特点在于其多维特征结构与领域针对性。时序数据覆盖了电力与天然气的实时交易价格，并整合了温度、风速等气象变量，以及工作日与节假日标志，共同构成了影响能源价格的关键因子。数据集提供两种配置：不含天然气特征的版本专注于电力市场分析，而包含天然气特征的版本则支持电-气耦合市场的交叉影响研究。所有特征均经过标准化处理，具备一致的采样频率与时间对齐，便于直接应用于机器学习模型。这种设计既满足了单能源市场的预测需求，也为探索能源间的替代与协同效应提供了数据支撑。

使用方法

使用该数据集时，可通过HuggingFace的`load_dataset`接口直接加载，指定配置名称即可获取对应版本的数据表。例如，调用`load_dataset("CitrusBoy/EnergyPriceForecasting", "Gas")`将加载包含天然气特征的完整数据集。数据以结构化表格形式呈现，每一行对应一个时间点的多特征观测，适合用于时序预测任务，如基于循环神经网络或Transformer的能源价格回归分析。研究者可依据目标，选择单一或混合特征进行模型训练，并利用内置的时间戳分割训练集与测试集，以评估预测精度。数据集兼容主流深度学习框架，支持端到端的能源市场模拟与决策支持应用。

背景与挑战

背景概述

能源价格预测作为能源经济与气候政策交叉领域的关键议题，其数据集构建旨在支持精准的电力市场分析与可再生能源整合研究。EnergyPriceForecasting数据集由CitrusBoy团队于近年发布，聚焦荷兰地区的多特征能源价格时序数据，核心研究问题在于解析电力价格与气象、负荷及天然气价格等多维变量的动态耦合关系，为电力市场参与者与政策制定者提供数据驱动的决策依据，推动了能源经济学与机器学习在时序预测领域的深度融合。

当前挑战

该数据集致力于解决能源市场中电力价格高波动性与非线性预测的挑战，其难点在于如何有效融合气象条件、能源需求及外部市场信号等多源异构特征，以提升预测模型在复杂市场机制下的鲁棒性。在构建过程中，数据集成面临荷兰地区能源数据分散性与时序对齐的复杂性，需精细处理缺失值与异常波动，确保多变量间的一致性与时效性，这要求严谨的数据清洗与特征工程策略。

常用场景

经典使用场景

在能源经济与气候科学领域，时间序列预测是核心研究课题之一。EnergyPriceForecasting数据集以其多特征结构，为荷兰能源价格动态建模提供了经典场景。研究者通常利用该数据集，结合历史电价、天然气价格及气候变量，构建机器学习或深度学习模型，以预测未来短期至中期的电力市场价格波动，从而揭示能源供需与外部因素间的复杂关联。

实际应用

在实际应用中，该数据集被能源交易公司、电网运营商及政策制定者广泛采用。通过精准的价格预测，企业可优化电力采购与风险管理策略，降低运营成本；电网管理者则能更好地平衡负荷与可再生能源波动，提升系统稳定性。同时，它为碳减排政策的效果评估提供了数据支撑，促进能源转型的平稳实施。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项经典研究工作。例如，基于其多特征架构，学者们开发了融合注意力机制的循环神经网络模型，以捕捉长期依赖关系；亦有研究将图神经网络引入，模拟区域间能源流动的时空关联。这些工作不仅提升了预测精度，还推动了可解释人工智能在能源领域的应用，为后续大规模智能电网研究奠定了基础。