lstm电力负荷预测 python

LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模中表现出色。在电力负荷预测中，LSTM可以用于根据历史负荷数据来预测未来一段时间的负荷情况。

以下是使用Python进行LSTM电力负荷预测的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 读取负荷数据
data = pd.read_csv('load_data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data['load'].values.reshape(-1, 1))

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[:train_size, :]
test_data = scaled_data[train_size:, :]

# 创建训练集和测试集
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        X.append(dataset[i:(i + look_back), 0])
        Y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 7  # 使用过去7天的负荷数据作为输入特征
train_X, train_Y = create_dataset(train_data, look_back)
test_X, test_Y = create_dataset(test_data, look_back)

# 调整输入数据的形状
train_X = np.reshape(train_X, (train_X.shape[0], train_X.shape[1], 1))
test_X = np.reshape(test_X, (test_X.shape[0], test_X.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=32)

# 预测未来负荷
predicted_data = model.predict(test_X)
predicted_data = scaler.inverse_transform(predicted_data)

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data['date'][train_size + look_back:], data['load'][train_size + look_back:], label='Actual')
plt.plot(data['date'][train_size + look_back:], predicted_data, label='Predicted')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Load')
plt.legend()
plt.show()

请注意，上述代码中的`load_data.csv`是包含日期和负荷数据的CSV文件。你需要将其替换为你自己的负荷数据文件。