/DAA-Project

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

daa35

DAA's Project in python G35

Página da competição

https://www.kaggle.com/competitions/daasbstp2023/data?select=meteo_202109-202112.csv

Features dos Datasets de Energia

  • Data - o timestamp associado ao registo, ao dia;
  • Hora - a hora associada ao registo;
  • Normal (kWh) - quantidade de energia eléctrica consumida, em kWh e proveniente da rede eléctrica, num período considerado normal em ciclos bi-horário diários (horas fora de vazio);
  • Horário Económico (kWh) - quantidade de energia eléctrica consumida, em kWh e proveniente da rede eléctrica, num período considerado económico em ciclos bi-horário diários (horas de vazio);
  • Autoconsumo (kWh) - quantidade de energia eléctrica consumida, em kWh, proveniente dos painéis solares;
  • Injeção na rede (kWh) - quantidade de energia eléctrica injectada na rede eléctrica, em kWh, proveniente dos painéis solares.

Features dos Datasets Meteorológicos

  • dt - o timestamp associado ao registo;
  • dt_iso - a data associada ao registo, ao segundo;
  • city_name - o local em causa;
  • temp - temperatura em ºC;
  • feels_like - sensação térmica em ºC;
  • temp_min - temperatura mínima sentida em ºC;
  • temp_max - temperatura máxima sentida em ºC;
  • pressure - pressão atmosférica sentida em atm;
  • sea_level - pressão atmosférica sentida ao nível do mar em atm;
  • grnd_level - pressão atmosférica sentida à altitude local em atm;
  • humidity - humidade em percentagem;
  • wind_speed - velocidade do vento em metros por segundo;
  • rain_1h - valor médio de precipitação;
  • clouds_all - nível de nebulosidade em percentagem;
  • weather_description - avaliação qualitativa do estado do tempo.