电力负荷预测python
时间: 2023-09-09 11:12:24 浏览: 70
电力负荷预测在能源管理和电网运营中非常重要。Python是一种流行的编程语言,有许多工具和库可用于进行电力负荷预测。以下是一个简单的电力负荷预测示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
data = pd.read_csv('power_load_data.csv')
# 将日期时间列转换为datetime类型
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
# 创建特征和目标变量
features = data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed']]
target = data['load']
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
predictions = model.predict(X_test)
# 计算均方根误差(RMSE)
rmse = mean_squared_error(y_test, predictions, squared=False)
print("RMSE:", rmse)
```
上述代码使用了`pandas`库来加载数据集,并将日期时间列转换为`datetime`类型。然后,选择了一些特征(如温度、湿度和风速),以及目标变量(负荷)。接下来,使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。然后,使用`LinearRegression`模型进行训练,并在测试集上进行预测。最后,计算预测结果与真实值之间的均方根误差(RMSE)。
请注意,这只是一个简单的示例,实际的电力负荷预测可能需要更复杂的模型和更多的特征。你可以根据自己的需求进行调整和改进。