电力预测算法python

电力预测算法通常使用时间序列分析方法。以下是一个使用Python实现的简单电力预测算法的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('electricity_data.csv', names=['date', 'value'], header=0, index_col=0)
data.index = pd.to_datetime(data.index)

# 分离训练和测试数据
train_data = data[:'2018-12-31']
test_data = data['2019-01-01':]

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(2, 1, 2))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测
forecast = model_fit.forecast(steps=len(test_data))[0]

# 计算误差
mse = np.mean((forecast - test_data['value']) ** 2)
print('Mean Squared Error: {:.2f}'.format(mse))

其中，`electricity_data.csv`是包含电力负荷数据的CSV文件。在示例中，我们使用ARIMA模型进行预测，并计算预测误差。你可以根据需要调整模型参数和预测步数来改进预测效果。