用python代码解决以下问题：题目：微电网稳定性评估 描述：微电网是指由多个分布式电源、负载和能量储存设备等组成的小型电力系统。 为了提高微电网的稳定性和可靠性，我们需要对其进行稳定性评估。 假设我们有一些微电网的实验数据，包括电流、电压、功率、频率等特征，以及微电网的稳定性标签（0表示不稳定，1表示稳定）。 我们的目标是使用这些特征来训练一个多层神经网络模型，能够对微电网的稳定性进行分类。 要求： 1. 从文件中读入数据，并通过代码分出测试集和训练集，其中测试集占总数据集的20%。 2. 使用自定义函数对数据进行正规化，使得数据的每个特征均值为0，标准差为1。 3. 利用多层神经网络(MLPClassifier)实现分类。 4. 在准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1值(f1_score)等指标上评估模型性能，将结果打印后，同时输出到文件中，该文件命名为Performance.txt。 5. 使用numpy库来处理数据格式，使用scikit-learn库来进行机器学习模型训练和评估。

好的，以下是解决该问题的Python代码实现：

首先，导入所需要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

接着，读入数据集并进行分割：

data = pd.read_csv('data.csv')

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，定义一个自定义函数来对数据进行正规化：

def normalize(X_train, X_test):
    scaler = StandardScaler()
    scaler.fit(X_train)

    X_train_norm = scaler.transform(X_train)
    X_test_norm = scaler.transform(X_test)

    return X_train_norm, X_test_norm

接下来，对训练集和测试集进行正规化处理：

X_train_norm, X_test_norm = normalize(X_train, X_test)

然后，定义一个多层神经网络分类器，并对训练集进行拟合：

clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10, 10), max_iter=1000)
clf.fit(X_train_norm, y_train)

接着，对测试集进行预测，并计算模型性能指标：

y_pred = clf.predict(X_test_norm)

acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
prec = precision_score(y_test, y_pred)
rec = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

最后，将模型性能指标输出到文件中：

with open('Performance.txt', 'w') as f:
    f.write(f"Accuracy: {acc}\n")
    f.write(f"Precision: {prec}\n")
    f.write(f"Recall: {rec}\n")
    f.write(f"F1 score: {f1}\n")

print(f"Accuracy: {acc}")
print(f"Precision: {prec}")
print(f"Recall: {rec}")
print(f"F1 score: {f1}")

完整代码如下：