算实际功率与预测功率的差值除以预测功率得到的值为A，计算实际功率与预测功率的差值的绝对值再除以4得到的值为ec,然后在大发时段如果A大于0.25，那么ec乘以0.4得到一个新值ec_a, 在大发时段如果A小于-0.25，那么elc乘以0.2得到一个新值ec_b,，在大发时段，如果在-0.25和0.25之间，那么ec乘以0得到一个新值ec_c,在高峰时段如果A小于-0.25，那么ec乘以0.4得到一个新值ec_d，在高峰时段如果A大于0.25，那么ec乘以0.2得到一个新值ec_e，在高峰时段，如果在-0.

.25和0.25之间，那么ec乘以0得到一个新值ec_f, 其他时间段ec_a, ec_b, ec_c, ec_d, ec_e, ec_f都等于ec。最后将所有时段内ec的值求平均，得到一个统计值，输出这个统计值。

可以按照以下方法进行实现：

1. 使用pandas库读取excel文件，将数据存储为一个DataFrame对象。

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None, names=['date', 'actual_power', 'predicted_power'])

2. 将日期数据转换为datetime类型，并添加一列表示时间段。

data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['time_period'] = pd.cut(data['date'].dt.hour,
                             bins=[0, 6, 9, 10, 16, 17, 22, 24],
                             labels=['普通时段', '高峰时段', '普通时段', '大发时段', '普通时段', '大发时段', '普通时段'])

3. 计算A和ec，并按要求进行调整。

data['A'] = (data['actual_power'] - data['predicted_power']) / data['predicted_power']
data['ec'] = abs(data['actual_power'] - data['predicted_power']) / 4

def adjust_ec(row):
    ec = row['ec']
    A = row['A']
    time_period = row['time_period']
    
    if time_period == '大发时段':
        if A > 0.25:
            ec_a = ec * 0.4
            ec_b = 0
            ec_c = 0
        elif A < -0.25:
            ec_a = 0
            ec_b = ec * 0.2
            ec_c = 0
        else:
            ec_a = ec
            ec_b = 0
            ec_c = 0
        ec_d = ec_e = ec_f = 0
    elif time_period == '高峰时段':
        if A < -0.25:
            ec_d = ec * 0.4
            ec_e = 0
            ec_f = 0
        elif A > 0.25:
            ec_d = 0
            ec_e = ec * 0.2
            ec_f = 0
        else:
            ec_d = 0
            ec_e = 0
            ec_f = 0
        ec_a = ec_b = ec_c = 0
    else:
        ec_a = ec_b = ec_c = ec_d = ec_e = ec_f = ec
    
    return ec_a + ec_b + ec_c + ec_d + ec_e + ec_f

data['ec_a'] = data.apply(adjust_ec, axis=1)

4. 按时间段求平均值并输出。

result = data.groupby('time_period')['ec_a'].mean()
print(result)