每隔15分钟报一次预测功率值，一天报96次预测功率连成一条线，然后每隔15分钟有一个实际功率，一天也是96个点的实际功率值，2条曲线形成面积偏差就可以算出偏差电量，代码怎么实现

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算预测功率曲线和实际功率曲线之间的偏差电量：

import numpy as np

# 生成随机预测功率曲线和实际功率曲线
predicted_power = np.random.rand(96) * 100
actual_power = predicted_power + np.random.rand(96) * 10 - 5

# 计算预测功率曲线和实际功率曲线之间的偏差
diff = actual_power - predicted_power

# 计算偏差电量
deviation_energy = np.sum(diff) * 15 / 60 / 1000

print('偏差电量为：', deviation_energy, 'kWh')

解释一下代码的具体实现：

1. 使用 NumPy 库生成长度为 96 的随机预测功率曲线和实际功率曲线，范围为 0 到 100。

2. 计算预测功率曲线和实际功率曲线之间的差值。

3. 将差值乘以时间间隔 15 分钟（单位为分钟），再除以 60 分钟和 1000（单位为千瓦时），得到偏差电量。

4. 输出偏差电量。

注意，这只是一个简单的示例代码，实际情况下可能需要根据具体的需求进行调整和修改。