基于深度学习的多特征电力负荷预测(Python代码实现)

以下是基于深度学习的多特征电力负荷预测的Python代码实现。代码使用了Keras框架和TensorFlow后端。

首先，我们需要导入所需的库和模块：

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

接下来，我们需要读取数据，并进行预处理和特征选择。在本例中，我们使用了4个特征，分别是日期、时间、温度和电力负荷。

# 读取数据
df = pd.read_csv('electricity.csv', header=0, index_col=0)

# 数据预处理
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df.drop(columns=['day_of_week'], inplace=True)
df['hour'] = df.index.hour
df['month'] = df.index.month
df['year'] = df.index.year

# 特征选择
features = ['year', 'month', 'hour', 'temperature', 'load']
df = df[features]

然后，我们需要对数据进行归一化处理，使得每个特征的取值范围在0到1之间。

# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(df.values)

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。在本例中，我们将前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集。

# 数据集划分
train_size = int(len(scaled_data) * 0.7)
train_data = scaled_data[:train_size, :]
test_data = scaled_data[train_size:, :]

接下来，我们需要为模型准备数据。在本例中，我们使用了前24个小时的数据作为输入，预测下一个小时的电力负荷。

# 准备模型数据
def create_dataset(dataset, lookback=24):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-lookback-1):
        X.append(dataset[i:(i+lookback), :])
        Y.append(dataset[i+lookback, -1])
    return np.array(X), np.array(Y)

lookback = 24
X_train, Y_train = create_dataset(train_data, lookback)
X_test, Y_test = create_dataset(test_data, lookback)

然后，我们可以定义模型。在本例中，我们使用了一个包含2个LSTM层的模型，每个LSTM层包含128个神经元。我们还添加了一个Dropout层以避免过拟合，最后使用一个全连接层进行预测。

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(128, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

最后，我们可以训练模型并对测试集进行预测。

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_split=0.1, verbose=1)

# 对测试集进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 反归一化处理
predictions = scaler.inverse_transform(np.concatenate((np.zeros((lookback+1, features.index('load'))), predictions), axis=0))[:, -1]
actual = scaler.inverse_transform(test_data)[:, -1]

# 计算误差
mse = np.mean((actual - predictions)**2)
print('Mean Squared Error:', mse)

以上就是基于深度学习的多特征电力负荷预测的Python代码实现。