摘要建筑能源消耗数据集Schneider Electric包含 260 建筑的历史消耗、建筑元数据、天气数据和公共假期支持 3 种时间粒度预测每季度/每小时/每天15 分钟/1 小时/1 天步长专为能源消耗预测和时间序列分析设计。数据集简介数据集概述建筑能源消耗数据集Schneider Electric包含 260 建筑的历史消耗、建筑元数据、天气数据30 km 半径和公共假期支持 3 种时间粒度预测每季度/每小时/每天匹配历史数据粒度15 分钟/1 小时/1 天专为多时间尺度能源消耗预测设计。数据集包含 4 个主要数据集260 建筑站点(1) 历史消耗数据Historical Consumptionobs_id观测 ID、SiteId建筑 ID跨数据集匹配、ForecastId预测时间序列 ID与提交文件匹配、Timestamp测量时间、Value消耗测量值(2) 建筑元数据Building MetadataSiteId建筑 ID、Surface建筑表面积、Sampling观测间隔分钟数时间步长大小可在”Submission Forecast Period”文件中找到、BaseTemperature基准温度、IsDayOff如果是非工作日则为 True(3) 历史天气数据Historical Weather DataSiteId建筑 ID、Timestamp测量时间、Temperature气象站温度、Distance气象站到建筑距离30 km 半径内注意并非所有站点都有天气数据测试期天气数据假设合理准确的预测可用(4) 公共假期Public HolidaysSiteId建筑 ID、Date假期日期、Holiday假期名称可帮助识别消耗可能低于预期的日期注意并非所有站点都有假期数据。支持建筑能源消耗预测每季度/每小时/每天、多时间粒度预测15 分钟/1 小时/1 天、时间序列分析、能源规划、高效能源使用、机器学习模型训练LSTM、GRU、Transformer、XGBoost、天气与能源关联分析、假期影响研究和智能建筑系统。数据集来源数据集260 建筑4 个数据集历史消耗obs_id/SiteId/ForecastId/Timestamp/Value、建筑元数据表面积/采样间隔/基准温度/工作日、天气数据温度/距离30 km 半径非所有站点有、公共假期日期/名称非所有站点有3 种时间粒度15 分钟/1 小时/1 天历史数据与预测粒度匹配专为能源消耗预测和时间序列分析设计。由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-136文件大小130M原创声明本数据集为整理作品