风电预测python代码

风电预测通常涉及到时间序列分析和机器学习算法，Python是一个常用的语言来进行此类工作。下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python进行风电预测的基本步骤，这里我们以ARIMA模型作为例子：

# 导入所需库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据（假设df是一个包含风速数据的时间序列DataFrame）
data = pd.read_csv('wind_data.csv')  # 替换为你实际的文件路径
series = data['Wind Speed']

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(series, order=(5,1,0))  # 确定p,d,q参数，这需要通过网格搜索优化
model_fit = model.fit()

# 预测
forecast, stderr, conf_int = model_fit.forecast(steps=12)  # 预测未来12步

# 可视化
plt.plot(series)
plt.plot(forecast, color='red', label='Forecast')
plt.fill_between(conf_int.index, conf_int.iloc[:, 0], conf_int.iloc[:, 1], alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()

# 计算误差
mse = mean_squared_error(series, forecast)
print("Mean Squared Error:", mse)

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