复杂的负荷预测代码
时间: 2023-08-06 18:14:49 浏览: 51
负荷预测是电力系统运行的重要组成部分,其准确性直接影响到电力系统的稳定性和安全性。下面是一个简单的负荷预测代码示例,仅供参考。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv('load_data.csv', header=0)
# 特征工程
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['day_of_week'] = data['date'].dt.dayofweek
data['hour'] = data['date'].dt.hour
data['minute'] = data['date'].dt.minute
data = data.drop(['date'], axis=1)
# 划分训练集和测试集
X = data.drop(['load'], axis=1).values
y = data['load'].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
from sklearn.metrics import r2_score
print('R2 score:', r2_score(y_test, y_pred))
# 可视化预测结果
plt.plot(y_test, label='actual')
plt.plot(y_pred, label='predicted')
plt.legend()
plt.show()
```
该代码主要包含以下步骤:
1. 读取数据:从 CSV 文件中读取负荷数据。
2. 特征工程:将日期时间转换为星期几、小时和分钟等特征。
3. 划分训练集和测试集:使用 `train_test_split()` 函数将数据集分成训练集和测试集。
4. 训练模型:使用线性回归模型拟合训练集。
5. 预测测试集:使用训练好的模型对测试集进行预测。
6. 评估模型:计算 R2 分数评估模型的准确性。
7. 可视化预测结果:将预测结果可视化,以便更直观地观察预测效果。
请注意,此代码仅供参考,实际应用中还需要根据数据集的特点进行适当修改和调整。