海上光伏功率预测模型代码

海上光伏功率预测模型是一种用于估算海洋太阳能电站发电量的技术，它通常结合了气象数据、海洋流速信息以及光伏阵列的物理特性的数学模型。由于海上环境复杂，如风速、云层、波浪等因素对电力产量影响较大，因此这类模型需要考虑动态变化。

编写此类模型的代码通常包括以下几个步骤：

1. **数据收集**：获取历史天气数据（温度、湿度、风速、云量等）、海洋流速数据和光伏组件性能参数。

import pandas as pd
from pvlib import atmosphere

# 加载气象数据
weather_data = pd.read_csv('marine_weather.csv')

2. **数据预处理**：清洗数据并进行必要的特征工程，如将连续数据离散化或转换为可用于模型的格式。

weather_data['ghi'] = atmosphere.get_extra_radiation(weather_data)

3. **模型选择**：可以选择统计模型（如线性回归、ARIMA）或基于机器学习的方法（如神经网络、随机森林）。例如，使用Python的sklearn库：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train) # X_train包含输入特征，y_train是实际发电量

4. **模型评估**：训练完成后，通过交叉验证评估模型的性能，比如计算RMSE或MAE。

5. **实时预测**：利用训练好的模型对未来一段时间的发电量进行预测，并可能考虑到季节性和趋势的变化。

future_weather = ... # 获取未来天气预报数据
predicted_power = model.predict(future_weather)