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• 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

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