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一、前言
大数据科学在能源领域的深度应用，已经深刻改变了这一行业的垂直格局。它为我们提供了宝贵的见解，帮助降低下游市场的成本，使石油生产商能够更好地应对市场繁荣期的需求。近期，石油价格的剧烈下跌给全球经济带来了沉重打击，而价格的频繁波动以及能源项目的高昂成本，使得高质量的信息变得至关重要。如今，随着组织开始利用流数据技术来提升能源效率，大数据已经成为实现这一目标的关键工具。例如，某大型大学就通过监控和分析其能源使用的流数据，结合天气数据，实现了对能源利用和生产的实时优化调整。
在能源领域，数据科学被广泛应用于成本控制、风险管理和投资决策优化等方面。特别是成本控制，已成为能源行业中数据科学应用的一大亮点。在投资决策的优化方面，数据科学不仅有助于投资者做出更明智的选择，还能更有效地调配内部资源。此外，通过提供更为精细的监管和监控手段，数据科学也在提升公共安全方面发挥了重要作用。
能源大数据能够融合电力、石油、煤炭等能源领域的数据，以及人口、地理、气象等多方面的信息，进行综合采集、处理、分析与应用。发展能源大数据不仅有助于推动能源产业的快速发展，还能促进商业模式的创新。随着能源行业科技化、信息化水平的不断提升，以及各类监测设备和智能传感器的广泛应用，大量关于石油、煤炭、太阳能、风能等的数据信息得以产生和存储，这为构建实时、准确、高效的综合能源管理系统提供了坚实的数据基础，使得能源大数据能够充分发挥其应有的作用。
二、数据集目录
- 英国燃油价格
- 变压器油温预测
- 印度每日发电量
- 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
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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
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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
系统稳定性预测 -
系统优化
文献
Machine Learning Applications for Data Center Optimization
应用领域
数据中心能耗优化
新能源+储能调度优化 -
预测维护
文献
Machine learning methods for wind turbine condition monitoring: A review
Machine-learning techniques used to accurately predict battery life
应用领域
关键设备状态监测、故障预测
电池寿命预测
Python数据分析案例24——基于深度学习的锂电池寿命预测
Datawhale学习笔记AI +新能源：电动汽车充电站充电量预测2
五、补充
后续将会继续补充本文内容，包括数据集，数据集介绍和相关案列；