用PYTHON写一个 电机设备运行节能优化系统

编写一个电机设备运行节能优化系统的Python程序需要涉及一些关键步骤和技术，这里提供一个简单的框架供您参考：

import time
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression # 或者其他机器学习模型

# 定义电机状态数据结构
class MotorStatus:
    def __init__(self, power_consumption, efficiency, load, timestamp):
        self.power_consumption = power_consumption
        self.efficiency = efficiency
        self.load = load
        self.timestamp = timestamp

# 模拟读取实时数据（假设从数据库、API或其他数据源获取）
def fetch_data():
    data = pd.read_csv('motor_data.csv')  # 假设有历史运行数据文件
    return [MotorStatus(row['power'], row['efficiency'], row['load'], row['timestamp']) for _, row in data.iterrows()]

# 节能预测函数
def optimize_energy(motor_data):
    model = LinearRegression()  # 建立简单线性回归模型作为示例
    X = motor_data[['load']]  # 提取特征
    y = motor_data['power_consumption'] / motor_data['efficiency']  # 计算实际能耗效率
    model.fit(X, y)

    def predict_optimal_load(new_load):
        predicted_efficiency = model.predict([[new_load]])[0]  # 预测新负载下的效率
        return new_load, predicted_efficiency

    return predict_optimal_load

# 主循环优化决策
def main():
    motor_status_list = fetch_data()
    last_time = motor_status_list[-1].timestamp
    while True:
        current_status = get_current_motor_status()  # 获取实时数据
        if current_status.timestamp > last_time + 60:  # 每分钟检查一次
            optimal_load, _ = optimize_energy(motor_status_list)
            print(f"建议调整到 {optimal_load} 千瓦的负载")
            # 根据预测结果调整电机负载
            adjust_load(optimal_load)
            last_time = current_status.timestamp

if __name__ == "__main__":
    main()