风光负荷有序聚类python代码

风光负荷有序聚类是一种将风能和光伏等可再生能源发电量按照时间序列的特性进行分组或分类的技术，常用于电力系统调度优化。在Python中，可以利用scikit-learn库或其他数据处理工具来实现这种聚类算法。这里给出一个基本的示例，假设我们使用K-means聚类，首先需要导入必要的库并预处理数据：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

# 假设df_data是一个包含风能和光伏功率时间序列的数据框
# 每一行代表一天的发电量，列包括日期和其他相关信息
df_data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 将日期转换为datetime对象并作为索引
df_data['date'] = pd.to_datetime(df_data['date'])
df_data.set_index('date', inplace=True)

# 如果需要，可以对数据做归一化或特征提取，例如计算小时平均值
hourly_means = df_data.resample('H').mean()

# 对数据进行降维，如果有多维度特征，可以选择主成分分析(PCA)或其他降维方法
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(hourly_means.values)

# 进行风光负荷有序聚类，比如设置5个集群
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
labels = kmeans.fit_predict(X_pca)

# 结果存储到新的DataFrame中
df_clustered = pd.DataFrame({'Date': hourly_means.index, 'Cluster': labels})