电力负荷特征提取并分类 python代码实现

以下是一个基于Python的电力负荷数据特征提取和分类的示例代码：

首先，我们需要导入必要的库，如numpy、pandas、matplotlib等：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以读取并可视化电力负荷数据，以便更好地理解它的特征：

df = pd.read_csv('load_data.csv')
plt.plot(df['load'])
plt.show()

接下来，我们可以计算一些基本的统计特征，如平均负荷、最大负荷、峰谷差等：

mean_load = np.mean(df['load'])
max_load = np.max(df['load'])
min_load = np.min(df['load'])
peak_valley_diff = max_load - min_load

然后，我们可以使用小波变换来分析电力负荷数据的频域特征：

import pywt

# 小波分解
cA, cD = pywt.dwt(df['load'], 'db1')

# 可视化小波系数
plt.subplot(211)
plt.plot(cA)
plt.title('Approximation Coefficients')
plt.subplot(212)
plt.plot(cD)
plt.title('Detail Coefficients')
plt.tight_layout()
plt.show()

最后，我们可以根据提取的特征来对电力负荷数据进行分类：

# 定义分类规则
if mean_load > 100:
    load_type = 'heavy'
elif mean_load > 50:
    load_type = 'medium'
else:
    load_type = 'light'
    
print('Load type:', load_type)

注意：这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况选择适当的特征提取和分类方法。