对于365天风电功率序列，采样率为15min，使用K-means方法将整年数据聚类为4类（每类的其中一个数据为一整天的数据）的代码python 并可视化输出

为了对365天的风电功率序列数据进行15分钟采样并使用K-means聚类算法分为4类，你可以按照以下步骤编写Python代码：

首先，你需要安装所需的库，如pandas、numpy和matplotlib。如果你还没有安装，可以运行以下命令：

pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn

接下来，你可以使用以下代码实现该过程：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个名为wind_power.csv的CSV文件，其中包含日期和风电功率数据
data = pd.read_csv('wind_power.csv')

# 转换为时间序列数据，并设置索引为时间
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['date_time_column'])  # 更改列名以匹配你的数据
data.set_index('datetime', inplace=True)
data.resample('15T').mean().fillna(method='ffill')  # 15分钟平均，填充缺失值

# 数据归一化（如果必要）
# data_normalized = (data - data.mean()) / data.std()

# 使用KMeans聚类
n_clusters = 4
kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(data)

# 添加聚类标签到原始数据框
data['cluster'] = kmeans.labels_

# 将一天的数据选择出来并可视化
daily_data = data.groupby(pd.Grouper(freq='D')).last()
daily_clustered = daily_data.groupby('cluster').first()  # 取每类中的第一个数据点

plt.figure(figsize=(15, 5))
for i in range(n_clusters):
    plt.plot(daily_clustered.index, daily_clustered.iloc[i], label=f'Cluster {i+1}')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Wind Power')
plt.title('Daily Clustering of Wind Power Data')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会读取数据，按15分钟间隔取平均值（假设存在空缺值则采用前一个值填充），然后应用K-means聚类并将结果分配给每天的数据点。最后，它会创建一个图形，显示每类一年中的典型风力发电情况。