k-means光伏出力 代码

k-means是一种常用的聚类算法，可以在数据中找出类似的样本并将其分组。而光伏出力则是指太阳能发电系统中光伏电池板的发电功率。下面是一个使用k-means算法处理光伏出力数据的代码示例：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据：

data = np.array([[2, 10], [2, 5], [8, 4], [5, 8], [7, 5], [6, 4], [1, 2], [4, 9]])
# 光伏出力数据，每个样本有两个特征，分别是时间和功率

3. 指定聚类个数：

k = 3
# 要将数据分成三个类别

4. 使用k-means算法进行聚类：

kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(data)

5. 获取聚类结果：

labels = kmeans.labels_
# 返回每个样本所属的类别标签

6. 可视化聚类结果：

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
# 将每个样本的时间作为横坐标，功率作为纵坐标，不同类别的样本用不同颜色表示
plt.scatter(kmeans.cluster_centers_[:, 0], kmeans.cluster_centers_[:, 1], marker='x', color='red')
# 标记每个聚类的中心点
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('功率')
plt.show()

通过上述代码，可以将光伏出力数据分成三个类别，并通过散点图展示出来。每个聚类的中心点表示该类别的典型特征。这样可以帮助分析光伏出力的变化规律，并提供进一步的预测和优化策略。