电力系统负荷预测python实现
时间: 2023-07-07 08:17:47 浏览: 81
电力系统负荷预测是一种非常重要的任务,可以帮助电力公司合理规划电力资源,提高电力供应效率。Python是一种非常流行的程序设计语言,也可以用来实现电力系统负荷预测。
在Python中,可以使用各种机器学习算法来实现电力系统负荷预测,例如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)和神经网络等。其中,神经网络是一种非常常用的算法,可以使用Keras或TensorFlow等框架来实现。
以下是一个简单的使用神经网络进行电力系统负荷预测的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 读取数据
data = pd.read_csv('electricity.csv')
# 分离输入和输出
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=X.shape[1]))
model.add(Dense(units=1, activation='linear'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)
# 进行预测
prediction = model.predict(X)
```
其中,`electricity.csv`是一个包含电力系统负荷数据的CSV文件,第一列为日期时间,第二列为负荷数据。代码中首先使用Pandas库读取数据,然后使用神经网络模型进行训练和预测。最后,可以使用预测结果来评估模型的准确度和性能。
当然,这只是一个简单的示例,实际中还需要对数据进行预处理、特征工程、模型优化等步骤来进一步提高预测准确度和稳定性。
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