电动汽车充电负荷预测代码

以下是一个简单的电动汽车充电负荷预测代码，使用Python编写：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取历史充电负荷数据
data = pd.read_csv('charging_data.csv')

# 分离特征和目标变量
X = data.drop('load', axis=1)
y = data['load']

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新的充电负荷
new_data = pd.DataFrame({
    'hour': [1, 2, 3, 4, 5],
    'temperature': [20, 22, 23, 21, 18]
})
predicted_load = model.predict(new_data)

print(predicted_load)

在此示例中，我们使用历史充电负荷数据来训练一个简单的线性回归模型。然后，我们使用该模型预测给定小时数和温度的新充电负荷值。请注意，这只是一个简单的示例，实际的充电负荷预测可能需要更复杂的模型和更多的特征。