短期电力负荷预测python

短期电力负荷预测是一种预测未来一段时间内电力负荷的技术，可以帮助电力系统运营者进行调度和规划。在Python中，可以使用一些常见的机器学习和时间序列分析方法来实现短期电力负荷预测。

以下是一个基本的短期电力负荷预测的Python代码示例，使用了支持向量回归（Support Vector Regression）方法：

import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取历史电力负荷数据
data = pd.read_csv('power_load_data.csv')

# 定义特征和目标变量
X = data[['feature1', 'feature2', '...']]   # 特征
y = data['load']                            # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建SVR模型并进行训练
model = SVR()
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差（MSE）
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差：", mse)

在这个示例中，需要将历史电力负荷数据存储在名为 `power_load_data.csv` 的CSV文件中，并将特征作为X变量，目标变量作为y变量。通过使用train_test_split函数，可以将数据划分为训练集和测试集。然后，创建SVR模型并将其拟合到训练集上，最后在测试集上进行预测，并计算均方误差。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的特征工程和模型调优。另外，还可以尝试其他的时间序列预测方法，如ARIMA、LSTM等。