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THULab
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reg_forecasting_v2

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-# REG-Forecasting_v2 (TsFile 格式)
-> 原数据集：https://huggingface.co/datasets/wachawich/REG-Forecasting_v2
-> 许可证：**原数据集未声明许可证**，使用请以原数据集为准。
-本仓库是 `wachawich/REG-Forecasting_v2` 转换为 Apache TsFile 格式的版本，用于时序数据库 / 时序预测场景。
-## 数据内容
-单一地区的可再生能源发电预测数据，时间范围 **2020-01-01 ~ 2025-11-19**，逐小时采样。每个小时有两种发电类型（Solar、Wind）的发电量，以及共享的气象与天文特征。
-## TsFile 存储模型
-- **表名**：`reg_forecasting_v2`
-- **TAG（设备维度）**：`type_name`（`Solar` / `Wind`）—— 每种发电类型是一条独立时间序列
-- **Time**：由原始 `date`（YYYY-MM-DD）+ `time`（一天内的小时槽 0~23）**拼接**成真实时间戳，INT64 毫秒
-- **FIELD**：`value`（发电量）+ 42 个气象/天文/日期分量特征列（辐射、云量、温度、湿度、气压、风速风向、降水、日出日落、周期正余弦编码等）
-- 行数：**103,079**（去重后）
-类型映射：float64 → DOUBLE，整数 → INT64，字符串 → STRING。
-## 与原数据集的差异（转换说明）
-转换过程中以下列被丢弃或变动，**原因如下**：
-| 列 | 处理 | 原因 |
-|---|---|---|
-| `date` | 丢弃 | 与 `time` 拼接进 `Time` 列，信息无损保留 |
-| `time` | 丢弃 | 一天内的小时槽，已拼接进 `Time` 列 |
-| `fueltype` | 丢弃 | 与 TAG 列 `type-name` 完全等价（1=Solar, 2=Wind），避免冗余 |
-| `type-name` | 重命名为 `type_name` | 原名含连字符，不是合法 TsFile 标识符；作为 TAG 列 |
-| 46 个重复行 | 去重 | 夏令时切换日（如 03-31 / 06-29 的 time=0）产生的完全相同重复记录，TsFile 同一设备同一时间戳只能有一个点 |
-其余 42 个气象/天文/日期分量特征列**全部保留**为 FIELD。
-## 读回校验
-- 行数：staged parquet 103,079 == tsfile 读回 103,079 ✓
-- tag：`type_name` category=TAG，其余 43 列 category=FIELD ✓
-- 时间戳拼接：首行 `1577836800000` = 2020-01-01 00:00:00 UTC，次行 +1 小时 ✓

+---
+tags:
+- tsfile
+- time-series
+- tabular
+- energy
+- forecasting
+- weather
+pretty_name: REG-Forecasting_v2
+size_categories:
+- 100K<n<1M
+---
+# REG-Forecasting_v2 (TsFile)
+Apache TsFile version of
+[`wachawich/REG-Forecasting_v2`](https://huggingface.co/datasets/wachawich/REG-Forecasting_v2).
+## Overview
+Renewable Energy Generation (REG) forecasting data at **hourly** granularity, spanning
+**2020-01-01 to 2025-11-19**. For each hour it records the generation (`value`) of two
+generation types together with the shared meteorological and solar-geometry features.
+Compared with the v1 dataset, this version adds extra columns such as `solar_count`,
+`wind_turbine_count`, and cyclic time encodings (`sin_time`, `cos_time`,
+`day_of_month_sin/cos`, `month_of_year_sin/cos`).
+- **Two generation types:** `type_name` = `Solar` / `Wind`.
+- **Forecast target:** `value` — generation in that hour.
+- **Features:** radiation, cloud cover, temperature, humidity, pressure, wind
+  speed/direction, precipitation, sunrise/sunset times, and cyclic calendar encodings.
+## Schema (TsFile structure)
+- **Time** (INT64, milliseconds) — the hourly timestamp.
+- **type_name** (TAG) — the device dimension, `Solar` / `Wind`. Query one type with
+  `WHERE type_name='Solar'`.
+- All remaining columns are FIELDs: `value` plus the meteorological and calendar features.
+Type mapping: floating-point → DOUBLE, integers → INT64, strings → STRING. A small number
+of byte-for-byte duplicate rows (from daylight-saving transitions) were removed so that a
+single device never carries two points at the same timestamp.
+## Usage
+Read `data.tsfile` with the Apache TsFile Java or Python SDK.
+## Source & license
+- Original dataset: https://huggingface.co/datasets/wachawich/REG-Forecasting_v2
+- Author: wachawich
+- License: not declared by the original dataset card; please defer to the original dataset.