本数据集包含随时间变化的电力负荷消耗（单位：kWh）多变量时间序列数据。数据能够反映不同用电主体之间的相关性、日/周周期性负荷变化规律以及能源需求随时间变化的动态特征。变量按客户编号顺序命名（客户0-320），各列对应一个用电对象，行对应时间戳。相较同类数据集，本数据集时间跨度长、周期性规律明显、用户间相关结构丰富，主要应用于能源调度场景下的负荷预测、系统状态建模、多变量时序特征提取、预测模型泛化能力验证及人机协同求解平台功能测试。
本数据集基于论文中的博弈模型通过计算机仿真生成。
采用Pandas对数据进行读取、表格化整理、时间索引构建、缺失值处理和变量维度对齐，剔除长期无用电记录的客户，整理为"时间戳×用电客户"的二维CSV表格；采用NumPy进行数组计算、矩阵运算和归一化处理（Z-score标准化）。
满足相应论文中博弈模型的建模条件
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022ZD0120000 | 博弈智能场景应用 |
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