python神经网络预测模型光伏发电

要使用Python神经网络预测模型光伏发电，您需要以下步骤：

1. 收集光伏发电的数据，包括天气条件、太阳辐射等。
2. 准备数据，数据需要进行清理和预处理，例如去除异常值、缺失值等，并将数据拆分为训练集和测试集。
3. 使用Python中的神经网络库，例如TensorFlow或Keras，构建光伏发电预测模型。
4. 训练模型并使用测试集进行模型评估，以确定模型的准确性和性能。
5. 使用模型进行光伏发电预测。

下面是一个简单的光伏发电预测模型的Python代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 准备数据
X_train = # 训练集特征
y_train = # 训练集标签
X_test = # 测试集特征
y_test = # 测试集标签

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)

# 模型评估
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=10)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

请注意，这只是一个简单的示例。实际上，您可能需要进行更复杂的数据预处理和模型构建，以获得更好的预测结果。