基于深度学习LSTM的光伏发电预测python实现

好的，为了回答您的问题，我将给出一些基于深度学习LSTM的光伏发电预测Python实现的示例代码。请注意，这只是一个简单的示例，实际上的实现可能需要根据您的具体问题进行更改和调整。下面是示例代码：

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

然后，我们需要读取数据，并进行预处理：

# 读取CSV文件并将其转换为数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 只保留发电量这一列数据
df = df['Generation'].values.reshape(-1,1)

# 将数据规范化到0到1之间
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
df = scaler.fit_transform(df)

接下来，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集：

# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.67)
test_size = len(df) - train_size
train, test = df[0:train_size,:], df[train_size:len(df),:]

然后，我们需要创建一个函数来将数据转换为适合LSTM模型的格式：

def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

接下来，我们需要使用create_dataset函数来准备训练集和测试集：

# 使用create_dataset函数准备训练集和测试集
look_back = 7
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

然后，我们需要将数据转换为LSTM模型可接受的格式：

# 将数据重塑为LSTM模型可接受的格式 [样本，时间步，特征]
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

接下来，我们可以使用Keras库来定义和训练LSTM模型：

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测，并绘制预测结果的图表：

# 使用训练好的模型进行预测
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

# 将预测结果反归一化
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform([trainY])
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform([testY])

# 绘制预测结果的图表
plt.plot(trainY[0], label='实际值')
plt.plot(trainPredict[:,0], label='预测值')
plt.legend()
plt.show()

plt.plot(testY[0], label='实际值')
plt.plot(testPredict[:,0], label='预测值')
plt.legend()
plt.show()

希望这个示例代码能够对您有所帮助，如果您有其他问题，请继续问我。