Electricity-Demand|电力需求数据集|住宅能源数据集

住宅建筑的电力需求数据集，包括多个子数据集，如EMBED、REDD、BLUED、PLAID、ADRES、REFIT、UK-DALE、DRED、Dataport、Smart*、AMPds和ECODS等，涵盖了不同国家和地区的电力需求数据。

该数据集集成了住宅建筑的电力需求数据，并包含多个子数据集，诸如EMBED、REDD、BLUED、PLAID、ADRES、REFIT、UK-DALE、DRED、Dataport、Smart*、AMPds及ECODS等，这些子数据集广泛覆盖了不同国家和地区在电力需求方面的相关数据。

原始信息汇总

数据集概述

电力需求数据集

住宅建筑

数据集名称	国家	站点数	持续时间	分辨率
EMBED	美国	3	2-4周	12 kHz (I, V), 1-2 Hz (插头负载)
REDD	美国	6	2-4周	15 kHz (P, V); 0.5-1 Hz (NILM数据在插头/电路级别)
BLUED	美国	1	1周	12 kHz (I, V)
PLAID	美国	56	2013年夏季和2014年冬季	30 kHz (I, V)
ADRES	奥地利	30	2周	1 Hz
REFIT	英国	20	2年	0.125 Hz
UK-DALE	英国	5	4年	16 kHz (I, V 在3栋建筑); 0.17 Hz (设备级需求)
DRED	荷兰	1	6个月	1 Hz (能源需求); 1分钟 (环境条件)
Dataport	美国	1400+	4年	1 Hz, 1分钟, 15分钟
Smart*	美国	3	3周	1 Hz
AMPds	加拿大	1	2年	1分钟
ECODS	瑞士	6	8个月	1 Hz
PRECON	德国	11	3年	1分钟
CoSSMic	德国	11	3年	1分钟
ENERTALK	韩国	22	29-122天	15 Hz
SustData	葡萄牙	50	1144天	2 - 10 Hz

商业建筑

数据集名称	国家	站点数	持续时间	分辨率
BLOND	德国	办公室/实验室	50-230天	聚合: 50-250 kHz, 个别 (设备级别) 6.4 kHz
I-BLEND	印度	大学	52个月	1分钟 (负载); 10分钟 (占用)
COMBED	印度	大学	7年以上	0.5分钟
Building Data Genome	美国, 英国, 澳大利亚	500 (办公室, 大学, 商业)	1年	每小时
ASHRAE	全球	1449	3年	每小时
IEEE PES	多个	多个	多个	多个

电动汽车

数据集名称	国家	站点数	持续时间	分辨率
ElaadNL	荷兰	-	-	-

热需求数据集

数据集名称	国家	站点数	持续时间	分辨率
CU-BEMS	美国	-	-	-

天气气候数据集

光伏数据集

风力涡轮机数据集

工具模型

电力生成

• PVGIS
• NREL PVWatts
• PVLIB - Python
• Renewables.ninja
• PyPSA atlite
• feedinlib

电力需求

• Load Profile Generator (LPG)
• Artificial Load Profile Generator (ALPG)
• demandlib

存储

热需求

• Demand.ninja

建筑系统模拟

电力系统电网模拟

优化

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Electricity-Demand数据集的构建源于对能源领域数据需求的深入洞察，旨在为能源研究者与实践者提供一个集中的数据资源平台。该数据集通过整合多个国家和地区的电力需求数据，涵盖了住宅建筑、商业建筑以及电动汽车等多个领域。数据的收集主要依赖于公开的能源监测平台、研究机构发布的数据集以及学术论文中的实验数据，确保了数据的多样性和广泛性。

特点

Electricity-Demand数据集以其广泛的地理覆盖和高时间分辨率而著称。数据集不仅包含了来自美国、英国、德国等多个国家的电力需求数据，还提供了从秒级到小时级的不同时间分辨率，满足了不同研究场景的需求。此外，数据集还特别关注了住宅与商业建筑的电力消耗模式，为能源效率优化和需求响应策略的研究提供了丰富的数据支持。

使用方法

使用Electricity-Demand数据集时，研究者可以通过GitHub页面提供的链接访问各个子数据集，并根据研究需求选择合适的数据源。数据集支持多种格式，包括CSV、JSON等，便于直接导入到数据分析工具中进行处理。此外，数据集还提供了详细的元数据描述，帮助用户快速理解数据的结构和内容，从而高效地开展能源需求分析、负荷预测等研究工作。

背景与挑战

背景概述

Electricity-Demand数据集是能源研究领域的重要资源，旨在为能源从业者提供定制化的数据集和工具，以推动能源研究的深入发展。该数据集的创建灵感源自Hussain Kazmi等学者于2021年发表的论文《Towards data-driven energy communities: a review of open-source datasets, models and tools》，该论文系统梳理了开源数据集、模型和工具在能源社区中的应用。Electricity-Demand数据集涵盖了住宅和商业建筑的电力需求数据，涉及多个国家和地区，数据的时间跨度和分辨率各异，为电力需求预测、能源管理优化等研究提供了丰富的基础数据。该数据集的发布不仅填补了能源数据领域的部分空白，还为全球能源研究社区提供了重要的数据支持。

当前挑战

Electricity-Demand数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，数据的地理分布不均导致其在不同地区的适用性受限，难以全面反映全球电力需求的多样性。其次，数据的时间跨度和分辨率差异较大，增加了数据整合和分析的复杂性。此外，部分关键数据集（如REDD、BLUED等）的缺失限制了研究的深度和广度。在构建过程中，数据采集的标准化和一致性也是主要难题，不同来源的数据格式和质量参差不齐，需要耗费大量资源进行清洗和预处理。这些挑战不仅影响了数据集的完整性，也对基于该数据集的研究提出了更高的技术要求。

常用场景

经典使用场景

在能源管理领域，Electricity-Demand数据集被广泛应用于电力需求预测和负荷分析。通过整合来自不同国家和地区的住宅和商业建筑的电力消耗数据，研究人员能够深入理解电力需求的时空分布特征，进而优化电网调度和能源分配策略。该数据集的高分辨率和长时间跨度为电力系统的精细化建模提供了坚实的数据基础。

衍生相关工作

基于Electricity-Demand数据集，学术界和工业界衍生出了一系列经典研究工作。例如，开发了多种电力负荷预测模型，如基于机器学习的短期负荷预测算法和深度学习驱动的长期需求预测框架。此外，该数据集还支持了能源社区的研究，推动了数据驱动的能源管理工具和平台的开发，如PyPSA和Open Energy Platform等开源项目。

数据集最近研究

最新研究方向

在能源研究领域，Electricity-Demand数据集正逐渐成为电力需求预测和能源管理系统开发的核心资源。随着全球能源转型的加速，电力需求的精确预测对于优化电网运营、提高能源利用效率以及推动可再生能源的整合至关重要。近年来，研究者们利用该数据集探索了基于机器学习的电力需求预测模型，尤其是在高分辨率数据支持下，模型能够更准确地捕捉用户行为模式和季节性变化。此外，该数据集还被广泛应用于智能电网和能源社区的研究中，帮助开发数据驱动的能源管理策略，促进能源系统的智能化和可持续发展。结合地理信息系统（GIS）和天气数据，研究者们进一步分析了电力需求的空间分布特征，为区域能源规划和政策制定提供了科学依据。