如何利用风电和光伏发电预测数据集进行数据分析和建模 风电和光伏发电预测数据集，电网官方数据的应用 风电和光伏发电预测数据集处理

如何利用风电和光伏发电预测数据集进行数据分析和建模 风电和光伏发电预测数据集电网官方数据的应用 风电和光伏发电预测数据集处理文章目录第一步数据加载与初步探索第二步数据预处理第三步特征工程第四步划分训练集和测试集第五步模型训练第六步结果可视化以下文字及代码仅供参考学习使用。风电和光伏发电预测数据集电网官方数据已预处理可直接使用。风电和光伏都是一共42万左右条数据2019-2021 两年数据分辨率15分钟如何利用风电和光伏发电预测数据集进行数据分析和建模。这个数据集包含了2019-2021年两年的数据总共有42万条记录每15分钟一个数据点。听起来是不是很庞大别担心我会一步步带你走完整个过程从数据加载到模型训练再到结果展示保证让你看得明明白白第一步数据加载与初步探索首先需要把数据加载到Python中并做一些基本的探索看看数据长啥样。importpandasaspd# 加载数据datapd.read_csv(path_to_your_data.csv)# 查看前几行数据print(data.head())# 检查数据的基本信息print(data.info())第二步数据预处理数据已经预处理过了要检查一下是否有缺失值或者异常值确保数据质量。# 检查缺失值print(data.isnull().sum())# 如果有缺失值我们可以选择填充或者删除data.fillna(methodffill,inplaceTrue)# 前向填充# 检查异常值print(data.describe())第三步特征工程接下来我们要做一些特征工程让模型更好地理解数据。# 提取时间特征data[times]pd.to_datetime(data[times])data[year]data[times].dt.year data[month]data[times].dt.month data[day]data[times].dt.day data[hour]data[times].dt.hour data[minute]data[times].dt.minute# 创建滞后特征比如过去几个时间点的负荷foriinrange(1,5):data[fload_lag_{i}]data[负荷].shift(i)# 删除原始时间列data.drop(columns[times],inplaceTrue)第四步划分训练集和测试集为了评估模型的性能我们需要将数据分为训练集和测试集。fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 划分数据集train_data,test_datatrain_test_split(data,test_size0.2,random_state42)# 分离特征和目标变量X_traintrain_data.drop(columns[负荷])y_traintrain_data[负荷]X_testtest_data.drop(columns[负荷])y_testtest_data[负荷]第五步模型训练这里我们选择使用随机森林回归模型来进行预测。fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 初始化模型modelRandomForestRegressor(n_estimators100,random_state42)# 训练模型model.fit(X_train,y_train)# 预测y_predmodel.predict(X_test)# 评估模型msemean_squared_error(y_test,y_pred)print(fMean Squared Error:{mse})第六步结果可视化最后我们用图表来展示预测结果和实际值的对比。importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制预测结果和实际值的对比图plt.figure(figsize(14,7))plt.plot(y_test.index,y_test.values,labelActual)plt.plot(y_test.index,y_pred,labelPredicted,linestyle--)plt.xlabel(Time)plt.ylabel(Load)plt.title(Actual vs Predicted Load)plt.legend()plt.show()文字及代码仅供参考学习使用。