Viertelstundenwerte zum Bruttolastgang elektrische Energie der Stadt Zürich, seit 2019
Beschreibung
Tags
Lizenz
Daten & Ressourcen
Analysiere diesen Datensatz direkt online – mit Renku in Python oder R
, oder führe SQL-Abfragen in der SQL Workbench
aus. Dieses Jupyter-Notebook sowie das R-Markdown ist mit allen weiteren Skripts in diesem Github-Repo zu finden.
Analysiere diesen Datensatz direkt online – mit Renku in Python oder R
, oder führe SQL-Abfragen in der SQL Workbench
aus. Dieses Jupyter-Notebook sowie das R-Markdown ist mit allen weiteren Skripts in diesem Github-Repo zu finden.
Analysiere diesen Datensatz direkt online – mit Renku in Python oder R
, oder führe SQL-Abfragen in der SQL Workbench
aus. Dieses Jupyter-Notebook sowie das R-Markdown ist mit allen weiteren Skripts in diesem Github-Repo zu finden.
Analysiere diesen Datensatz direkt online – mit Renku in Python oder R
, oder führe SQL-Abfragen in der SQL Workbench
aus. Dieses Jupyter-Notebook sowie das R-Markdown ist mit allen weiteren Skripts in diesem Github-Repo zu finden.
Analysiere diesen Datensatz direkt online – mit Renku in Python oder R
, oder führe SQL-Abfragen in der SQL Workbench
aus. Dieses Jupyter-Notebook sowie das R-Markdown ist mit allen weiteren Skripts in diesem Github-Repo zu finden.
Analysiere diesen Datensatz direkt online – mit Renku in Python oder R
, oder führe SQL-Abfragen in der SQL Workbench
aus. Dieses Jupyter-Notebook sowie das R-Markdown ist mit allen weiteren Skripts in diesem Github-Repo zu finden.
Analysiere diesen Datensatz direkt online – mit Renku in Python oder R
, oder führe SQL-Abfragen in der SQL Workbench
aus. Dieses Jupyter-Notebook sowie das R-Markdown ist mit allen weiteren Skripts in diesem Github-Repo zu finden.
Analysiere diesen Datensatz direkt online – mit Renku in Python oder R
, oder führe SQL-Abfragen in der SQL Workbench
aus. Dieses Jupyter-Notebook sowie das R-Markdown ist mit allen weiteren Skripts in diesem Github-Repo zu finden.
| Datenowner | Elektrizitätswerk der Stadt Zürich, Departement der Industriellen Betriebe |
|---|---|
| Erstmalige Veröffentlichung | 29.04.2020 |
| Kontakt | Open Data Zürich |
| Zeitraum | ab 01.01.2019 |
| Datentyp | Datenaggregat |
| Aktualisierungsdatum | 04.04.2026 |
| Datenlieferant | Elektrizitätswerk der Stadt Zürich, Departement der Industriellen Betriebe |
| Version | 1 |
| Räumliche Beziehung | Stadt Zürich |
| Aktualisierungsintervall | taeglich |
| Rechtsgrundlage |
Datenqualität
Siehe dazu die Hinweise unter den Bemerkungen.
Bemerkungen
Attribute
| Datum und Zeit (technisch: zeitpunkt) | Datum und Zeit der Messung (in ISO8601). |
|---|---|
| Bruttoenergie (technisch: bruttolastgang) | Abgegebene Bruttostromenergiemenge in kWh. |
| Status (technisch: status) | Status der Messwerte: - F = Fehlende Werte/Daten sind noch nicht plausibilisiert - W = Wahre Werte. - E = Ersatzwerte. D.h. bisher fehlende Werte wurden korrigiert. - N = keine Werte vorhanden - G = Gestörte Werte |
Kategorien
Showcases
Crashkurs für Datenanalysen mit Power BI
Crashkurs mit offenen Daten zum Thema Datenanalyse mit PowerBI. Dieser Crashkurs wurde vom Datenanalyseteam der EWZ erstellt. Dafür wurden diverse Open Data von ihnen (wie den...
Zu beachten:
Der Bruttolastgang wird basierend auf zahlreichen Messungen zur Einspeisung und zum Verbrauch berechnet. Einzelne Messungen können dabei fehlen und müssen nachträglich nochmals eingepflegt werden. Daher sind die in dieser Datei vorliegenden Viertelstundenwerte der letzten Tage noch nicht ganz als definitiv der Realität entsprechend zu interpretieren. Sie können entsprechend im Verlaufe der Zeit - bis max. 6 Monate zurück - noch nachträglich angepasst werden.
Das Attribut Status gibt einen Hinweis dazu:
W - wahre Wertegesetzt ist, kann man die Werte als der Realität entsprechend interpretieren. Sie werden nicht mehr angepasst und bleiben stabil.Ffehlen noch Messwerte zur korrekten Berechnung des Bruttolastgangs. Die angegebenen Werte werden noch angepasst werden müssen.Ewurden weitere Messwerte aufgenommen und der Bruttolastgang entsprechend angepasst. Weitere Anpassungen werden aber noch vorgenommen werden müssen, bis der Status W erreicht werden kann.Arbeiten mit diesen Daten:
Im Rahmen eines Tutorials für PowerBI haben die Fachleute des ewz auch diese Datensätze verwendet. Dabei wird anschaulich beschrieben, wie Sie mit diesen Datensätzen arbeiten können und worauf Sie achten sollten. Sie finden das Tutorial unter «Crashkurs für Datenanalysen mit Power BI» oder auf unserem Github-Account.
Kilo, Giga, Tera: Watt?!
Nicht nur Ingenieurinnen verwenden diese Einheiten: Kilowatt und Gigawattstunden haben auch Einzug in unsere alltägliche Kommunikation gehalten. Doch wie ordnen wir diese Grössen ein? Dieser kurze Webartikel hilft Dir bei der Einordnung:** Link**.