电力负荷分解python

电力负荷分解是指将总体电力负荷拆分为各个子负荷的过程，通常用于电力系统的负荷预测和能源管理等领域。在Python中，可以使用多种方法进行电力负荷分解，其中比较常用的方法是基于时间序列分析的方法，如经典的季节性分解方法和基于机器学习的方法，如支持向量回归（SVR）和神经网络等。

下面是一种常见的电力负荷分解方法——季节性分解方法的Python实现：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

2. 读取电力负荷数据：

data = pd.read_csv('electricity_load.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

3. 进行季节性分解：

res = sm.tsa.seasonal_decompose(data, model='additive')

4. 获取分解后的趋势、季节性和残差：

trend = res.trend
seasonal = res.seasonal
residual = res.resid

以上是一种简单的电力负荷分解方法的Python实现，你可以根据具体需求选择适合的方法和库进行分析。