电力负荷预测python代码

当涉及到电力负荷预测时，常用的方法之一是基于时间序列的方法，例如使用ARIMA模型。下面是一个示例的电力负荷预测的Python代码：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取历史数据
data = pd.read_csv('load_data.csv')

# 将时间列转换为日期类型
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

# 设置日期为索引
data.set_index('Date', inplace=True)

# 拆分训练集和测试集
train_data = data['2010-01-01':'2019-12-31']
test_data = data['2020-01-01':'2020-12-31']

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(2, 1, 2))
model_fit = model.fit()

# 预测未来一年的负荷
forecast = model_fit.forecast(steps=len(test_data))

# 打印预测结果
print(forecast)

在这个示例程序中，我们使用了 pandas 库来读取历史数据，并使用 statsmodels 库中的ARIMA模型进行训练和预测。您需要将历史的电力负荷数据存储在名为 "load_data.csv" 的文件中，并根据实际情况修改代码中的文件路径。

请注意，这个程序只是一个简单的示例，实际的电力负荷预测可能需要更复杂的模型和更多的特征。此外，数据的质量和准确性也会对预测结果产生影响，因此在实际应用中应该进行更详细的分析和调整。