从excel读取3列数据，第一列是日期，有年月日时分秒，第二列是实际功率，第三列是预测功率，要求先将每日时间分为大发时段10点到16点，高峰时段6点到9点和17点到22点和普通时段0点到6点，9点到10点，16点到17点，22点到24点3种时段

可以使用Python pandas库来读取Excel文件并进行数据处理。首先，需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，使用pandas的read_excel函数读取Excel文件：

df = pd.read_excel('file_path.xlsx')

其中，'file_path.xlsx'是Excel文件的路径。读取后的数据会被存储在一个DataFrame对象df中。接下来，可以使用pandas的apply函数对每个日期进行分类：

def classify_time(date):
    hour = date.hour
    if hour >= 10 and hour <= 16:
        return '大发时段'
    elif (hour >= 6 and hour <= 9) or (hour >= 17 and hour <= 22):
        return '高峰时段'
    else:
        return '普通时段'

df['时段'] = df['日期'].apply(classify_time)

这段代码定义了一个classify_time函数，根据日期的小时数将日期分类为大发时段、高峰时段或普通时段。apply函数会对DataFrame中的每个日期调用classify_time函数，并将返回值存储在一个新的列'时段'中。

接下来，可以计算AA和elc：

def calculate_score(row):
    aa = (row['实际功率'] - row['预测功率']) / row['预测功率']
    elc = abs(row['实际功率'] - row['预测功率']) * 4 / row['预测功率']
    if row['时段'] == '大发时段':
        if aa > 0.25:
            return elc * 0.4
        elif aa < -0.25:
            return elc * 2
        else:
            return elc
    else:
        return elc

df['elc_1_score'] = df.apply(calculate_score, axis=1)

这段代码定义了一个calculate_score函数，根据实际功率、预测功率和时段计算AA和elc，并返回elc_1_score。apply函数会对DataFrame中的每一行调用calculate_score函数，并将返回值存储在新的列'elc_1_score'中。

最后，可以将数据写入Excel文件：

df.to_excel('output_file_path.xlsx', index=False)

其中，'output_file_path.xlsx'是输出Excel文件的路径，index=False表示不写入行索引。