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2023第四届江苏大数据算法大赛包含医疗卫生赛道、新能源赛道、智慧交通赛道、智慧康养赛道和数字政府应用赛道等5个赛道，本次数据集就是新能源赛道的垂直领域数据集，将提供充电场站的历史用电量数据和与之相关的其他辅助信息，参赛者需要基于这些数据，利用机器学习、深度学习、时间序列等相关技术，建立预测模型来预测未来一段时间内的需求电量，帮助场站管理者做出明智的决策，优化充电场站的运营和效益，促进电动汽车行业的可持续发展。
1.1 赛题描述：
在电动汽车充电站运营管理中，准确预测充电站的电量需求对于提高充电站运营服务水平和优化区域电网供给能力非常关键。本次赛题旨在建立站点充电量预测模型，根据充电站的相关信息和历史电量数据，准确预测未来某段时间内充电站的充电量需求。
在赛题数据中，提供了电动汽车充电站的场站编号、位置信息、历史电量等基本信息。鼓励参赛选手在已有数据的基础上补充或构造额外的特征，以获得更好的预测性能。
参赛者需要基于这些数据，利用人工智能相关技术，建立预测模型来预测未来一段时间内的需求电量，帮助管理者提高充电站的运营效益和服务水平，促进电动汽车行业的整体发展。
1.2 赛题任务：
根据赛题提供的电动汽车充电站多维度脱敏数据，构造合理特征及算法模型，预估站点未来一周每日的充电量（以小时为单位）。
1.3 数据描述：
本赛题提供的数据集包含3张数据表。其中，power_forecast_history.csv 为站点运营数据，power.csv为站点充电量数据，stub_info.csv为站点静态数据，训练集为历史一年的数据，测试集为未来1周的数据。
备注：
（1）h3编码是一种用于分层地理编码的系统，可以将地球划分为不同的六边形网格。选手可以尝试使用 h3 编码来构造与地理位置相关的额外特征。
（2）脱敏字段，不提供字段业务描述，供选手自由探索。
1.4 评估指标
本赛道的评估指标为RMSE：
结束语
以上就是新能源汽车充电数据集的所有内容了，数据集下载请关注文章图片右下角平台即可获取。