python电力系统负荷预测

要进行python电力系统负荷预测，你可以按照以下步骤进行：
1. 首先，导入所需的库和数据集。使用`pandas`库的`read_csv`函数来读取电力负荷数据集并存储在一个`DataFrame`中。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('electricity_load.csv')

2. 接下来，进行特征工程。这包括对数据进行清洗、转换和选择重要特征等步骤。你可以根据具体情况进行以下操作：
- 处理缺失值：使用`fillna`函数填充缺失值或者使用`dropna`函数删除含有缺失值的行或列。
- 数据转换：如果有必要，可以对数据进行标准化、归一化或者对数转换等操作，以使数据更符合模型的假设。
- 特征选择：使用相关性分析、特征重要性等方法选择对电力负荷预测最有影响力的特征。

3. 将数据集划分为训练集和测试集。使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=0)

4. 建立模型并进行训练。选择适当的模型来进行电力系统负荷预测，例如线性回归模型。使用`fit`函数对模型进行训练。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 进行预测并评估模型。使用训练好的模型对测试集进行预测，并使用适当的评估指标（如均方误差）评估模型的性能。

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

以上是进行python电力系统负荷预测的基本步骤。根据具体情况，你可能还需要进行模型调参、特征优化等操作来提高预测准确性。