一、前言

大數(shù)據(jù)科學在能源領域的深度應用，已經(jīng)深刻改變了這一行業(yè)的垂直格局。它為我們提供了寶貴的見解，幫助降低下游市場的成本，使石油生產(chǎn)商能夠更好地應對市場繁榮期的需求。近期，石油價格的劇烈下跌給全球經(jīng)濟帶來了沉重打擊，而價格的頻繁波動以及能源項目的高昂成本，使得高質量的信息變得至關重要。如今，隨著組織開始利用流數(shù)據(jù)技術來提升能源效率，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為實現(xiàn)這一目標的關鍵工具。例如，某大型大學就通過監(jiān)控和分析其能源使用的流數(shù)據(jù)，結合天氣數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對能源利用和生產(chǎn)的實時優(yōu)化調整。

在能源領域，數(shù)據(jù)科學被廣泛應用于成本控制、風險管理和投資決策優(yōu)化等方面。特別是成本控制，已成為能源行業(yè)中數(shù)據(jù)科學應用的一大亮點。在投資決策的優(yōu)化方面，數(shù)據(jù)科學不僅有助于投資者做出更明智的選擇，還能更有效地調配內部資源。此外，通過提供更為精細的監(jiān)管和監(jiān)控手段，數(shù)據(jù)科學也在提升公共安全方面發(fā)揮了重要作用。

能源大數(shù)據(jù)能夠融合電力、石油、煤炭等能源領域的數(shù)據(jù)，以及人口、地理、氣象等多方面的信息，進行綜合采集、處理、分析與應用。發(fā)展能源大數(shù)據(jù)不僅有助于推動能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，還能促進商業(yè)模式的創(chuàng)新。隨著能源行業(yè)科技化、信息化水平的不斷提升，以及各類監(jiān)測設備和智能傳感器的廣泛應用，大量關于石油、煤炭、太陽能、風能等的數(shù)據(jù)信息得以產(chǎn)生和存儲，這為構建實時、準確、高效的綜合能源管理系統(tǒng)提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎，使得能源大數(shù)據(jù)能夠充分發(fā)揮其應有的作用。

二、數(shù)據(jù)集目錄

• 英國燃油價格
• 變壓器油溫預測
• 印度每日發(fā)電量
• 國際能源統(tǒng)計
• 太陽能發(fā)電數(shù)據(jù)
• LANL_特征
• 中國八大碳市場價格行情數(shù)據(jù)2013年6月-2021年3月
• 中國地級市碳排放數(shù)據(jù)1997-2017年353地級市
• 中國縣區(qū)碳排放數(shù)據(jù)1997-2017年2735縣區(qū)，根據(jù)2010年中國區(qū)劃
• 2000-2018年各省能源消費和碳排放數(shù)據(jù)
• 2020年31省份日二氧化碳排放量
• 太陽能電池板日發(fā)電量

三、數(shù)據(jù)集詳情

• 1 英國燃油價格
  簡介：英國燃油價格，每周統(tǒng)計數(shù)據(jù)
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  英國燃油價格 推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/116210

• 2 變壓器油溫預測
  簡介：數(shù)學建?！白儔浩饔蜏仡A測
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  變壓器油溫預測 預測 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106143

• 3 印度每日發(fā)電量
  簡介：研究印度的日常能源發(fā)電
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  印度每日發(fā)電量 能源，回歸 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106610

• 4 國際能源統(tǒng)計
  簡介：本數(shù)據(jù)集包含1990-2014年全球能源貿(mào)易與生產(chǎn)數(shù)據(jù)
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  國際能源統(tǒng)計 經(jīng)濟學、能源、機器學習 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106551

• 5 太陽能發(fā)電數(shù)據(jù)
  簡介：數(shù)據(jù)集來自兩個電廠的太陽能發(fā)電數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)。
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  太陽能發(fā)電數(shù)據(jù) 機器學習、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106646

• 6 LANL_特征
  簡介：此數(shù)據(jù)集包含了從LANL競爭數(shù)據(jù)中提取的特征，其中有來自內核和訓練目標變量的所有987個訓練和測試數(shù)據(jù)特征。
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  LANL_特征 表格數(shù)據(jù)、生成 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/106697

• 7 中國八大碳市場價格行情數(shù)據(jù)2013年6月-2021年3月
  簡介：中國八大碳市場價格行情數(shù)據(jù)2013年6月-2021年3月，可以進行碳交易量及價格預測和各個區(qū)域市場需求預測。
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  中國八大碳市場價格行情數(shù)據(jù)2013年6月-2021年3月 環(huán)境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121682

• 8 中國地級市碳排放數(shù)據(jù)1997-2017年353地級市
  簡介：排放清單根據(jù)中國統(tǒng)計局最新能源數(shù)據(jù)修訂版（2015年）編制。請注意：由于方法的不同，采用表觀排放量核算法和部門法得出的結果有時略有不同，城市碳排放量通過所轄縣排放量求得。
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  中國地級市碳排放數(shù)據(jù)1997-2017年353地級市 環(huán)境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121686

• 9 中國縣區(qū)碳排放數(shù)據(jù)1997-2017年2735縣區(qū)，根據(jù)2010年中國區(qū)劃
  簡介：排放清單根據(jù)中國統(tǒng)計局最新能源數(shù)據(jù)修訂版（2015年）編制。請注意：由于方法的不同，采用表觀排放量核算法和部門法得出的結果有時略有不同。
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  中國縣區(qū)碳排放數(shù)據(jù)1997-2017年2735縣區(qū)，根據(jù)2010年中國區(qū)劃 環(huán)境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121687

• 10 2000-2018年各省能源消費和碳排放數(shù)據(jù)
  簡介：2000-2018年各省能源消費和碳排放數(shù)據(jù)
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  2000-2018年各省能源消費和碳排放數(shù)據(jù) 環(huán)境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121689

• 11 2020年31省份日二氧化碳排放量
  簡介：2020年31省份日二氧化碳排放量
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  2020年31省份日二氧化碳排放量 環(huán)境、能源 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121692

• 12 太陽能電池板日發(fā)電量
  簡介：此數(shù)據(jù)集描述了每天記錄用電量的習慣的人，要記錄太陽能電池板的發(fā)電量。正在嘗試預測下一個1000kWh的生產(chǎn)日期。
  名稱 標簽 數(shù)據(jù)集鏈接
  太陽能電池板日發(fā)電量 lstm、可再生能源、回歸 https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/108081

四、機器學習在新能源領域的應用 AI+能源

• 氣象預測
  文獻
  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

• 系統(tǒng)性能預測
  文獻
  Solar power generation forecasting using ensemble approach based on deep learning and statistical methods
  Predicting Dynamic Stability of Power Grids using Graph Neural Networks
  應用領域
  光伏電站發(fā)電量預測
  系統(tǒng)穩(wěn)定性預測

• 系統(tǒng)優(yōu)化
  文獻
  Machine Learning Applications for Data Center Optimization
  應用領域
  數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化
  新能源+儲能調度優(yōu)化

• 預測維護
  文獻
  Machine learning methods for wind turbine condition monitoring: A review
  Machine-learning techniques used to accurately predict battery life
  應用領域
  關鍵設備狀態(tài)監(jiān)測、故障預測
  電池壽命預測
  Python數(shù)據(jù)分析案例24——基于深度學習的鋰電池壽命預測
  Datawhale學習筆記AI +新能源：電動汽車充電站充電量預測2

五、補充

后續(xù)將會繼續(xù)補充本文內容，包括數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集介紹和相關案列；