光伏出力预测python

在Python中，可以使用各种库和工具进行光伏出力预测。以下是一个基本的示例，使用Python中的pandas、scikit-learn和matplotlib库来进行光伏出力预测的演示：

首先，确保你已经安装了所需的库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas scikit-learn matplotlib

然后，使用以下代码进行光伏出力预测的示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('solar_data.csv')  # 替换为你的数据文件路径

# 数据预处理
X = data[['feature1', 'feature2', ...]]  # 选择合适的特征列
y = data['target']  # 目标列

# 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)

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 绘制预测结果与真实结果的对比图
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()

在这个示例中，你需要替换`'solar_data.csv'`为你的数据文件路径，并根据实际情况选择合适的特征列。然后，使用线性回归模型进行训练和预测，并使用matplotlib库绘制预测结果与真实结果的散点图。

当然，这只是一个简单的示例，实际的光伏出力预测可能需要更复杂的模型和更多的特征工程。你可以根据具体需求选择适合的模型和算法，并进行相应的调优和改进。