如何利用风电和光伏发电预测数据集进行数据分析和建模 风电和光伏发电预测数据集，电网官方数据的应用 风电和光伏发电预测数据集处理

如何利用风电和光伏发电预测数据集进行数据分析和建模 风电和光伏发电预测数据集，电网官方数据的应用 风电和光伏发电预测数据集处理

以下文字及代码仅供参考学习使用。

风电和光伏发电预测数据集，电网官方数据，已预处理可直接使用。

风电和光伏都是一共42万左右条数据，2019-2021 两年数据，分辨率15分钟

如何利用风电和光伏发电预测数据集进行数据分析和建模。这个数据集包含了2019-2021年两年的数据，总共有42万条记录，每15分钟一个数据点。听起来是不是很庞大？别担心，我会一步步带你走完整个过程，从数据加载到模型训练，再到结果展示，保证让你看得明明白白！

第一步：数据加载与初步探索

首先，需要把数据加载到Python中，并做一些基本的探索，看看数据长啥样。

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv')

# 查看前几行数据
print(data.head())

# 检查数据的基本信息
print(data.info())

第二步：数据预处理

数据已经预处理过了，要检查一下是否有缺失值或者异常值，确保数据质量。

# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 如果有缺失值，我们可以选择填充或者删除
data.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 前向填充

# 检查异常值
print(data.describe())

第三步：特征工程

接下来，我们要做一些特征工程，让模型更好地理解数据。

# 提取时间特征
data['times'] = pd.to_datetime(data['times'])
data['year'] = data['times'].dt.year
data['month'] = data['times'].dt.month
data['day'] = data['times'].dt.day
data['hour'] = data['times'].dt.hour
data['minute'] = data['times'].dt.minute

# 创建滞后特征（比如过去几个时间点的负荷）
for i in range(1, 5):
    data[f'load_lag_{i}'] = data['负荷'].shift(i)

# 删除原始时间列
data.drop(columns=['times'], inplace=True)

第四步：划分训练集和测试集

为了评估模型的性能，我们需要将数据分为训练集和测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分数据集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

# 分离特征和目标变量
X_train = train_data.drop(columns=['负荷'])
y_train = train_data['负荷']
X_test = test_data.drop(columns=['负荷'])
y_test = test_data['负荷']

第五步：模型训练

这里我们选择使用随机森林回归模型来进行预测。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 初始化模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

第六步：结果可视化

最后，我们用图表来展示预测结果和实际值的对比。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制预测结果和实际值的对比图
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(y_test.index, y_test.values, label='Actual')
plt.plot(y_test.index, y_pred, label='Predicted', linestyle='--')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Load')
plt.title('Actual vs Predicted Load')
plt.legend()
plt.show()

文字及代码仅供参考学习使用。