电力系统负荷预测分析，python代码

电力系统负荷预测分析是指通过分析过去的电力系统负荷数据，预测未来的电力负荷需求。这对于电力公司来说是非常重要的，因为它可以帮助他们更好地规划发电和输电能力，并为客户提供更可靠的电力供应。

在 Python 中，可以使用机器学习算法和数据可视化工具来进行电力系统负荷预测分析。首先，你需要准备好你的数据集，这可能包括过去几年的电力负荷数据以及可能影响电力负荷的其他因素（例如气候、经济指标等）。接下来，你可以使用 Python 的机器学习库（如 scikit-learn）来训练一个模型，并使用该模型来预测未来的电力负荷。最后，你可以使用 Python 的数据可视化库（如 matplotlib 或 seaborn）来可视化你的结果，并进行更深入的分析。

下面是一个简单的 Python 代码示例，它使用 scikit-learn 中的线性回归模型来预测电力负荷：

# 导入所需的库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
df