用Python进行风功率预测

风功率预测是指通过分析风速、风向、气压、温度等气象因素，来预测未来某个时间段内的风能输出。Python作为一种高效的编程语言，可以用来进行风功率预测。以下是一个简单的风功率预测的Python示例代码：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('wind_power.csv')

# 数据预处理
data['Date/Time'] = pd.to_datetime(data['Date/Time'])
data.set_index('Date/Time', inplace=True)

# 特征工程
data['hour'] = data.index.hour
data['month'] = data.index.month
data['year'] = data.index.year

# 划分训练集和测试集
X = data[['Wind Speed (m/s)', 'hour', 'month', 'year']]
y = data['LV ActivePower (kW)']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print('R-squared:', model.score(X_test, y_test))

在这个示例中，我们使用了Pandas库来读取和处理数据，使用NumPy库来进行数学计算，使用Matplotlib库来进行数据可视化，使用Scikit-learn库中的LinearRegression模型来进行训练和预测。我们将风速、小时、月份和年份等因素作为特征，将LV ActivePower作为目标变量。使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集，然后使用LinearRegression模型进行训练和预测。最后，我们使用R-squared指标来评估模型的性能。