14、利用微软Azure机器学习服务和Python用户模块预测电力生产

利用微软Azure机器学习服务和Python用户模块预测电力生产

1. 引言

民用和工业企业的电力消耗受多种因素影响，如温度、昼夜时间、天气状况等。电网过载可能导致故障，造成严重后果。为保障电力供应，有两种解决途径：
- 持续监测设备状态并提前预测，该方法需构建信息系统，投入大量人力和资金，但长期稳定可靠。
- 预测电力消耗，此方法所需资金和时间较少，能较快出结果，但稳定性稍差。

电力需求预测有助于确定未来发电能力，对能源发展战略至关重要。目前，机器学习技术在多个领域有广泛应用，如销售预测、宏观经济预测、大气污染物预测等。

2. 背景

预测实验的成功依赖于输入数据的多样性和数量。用于电力消耗和生产预测的测试数据集包括：
- 数据录入的时间和日期。
- 不同类型发电厂的能源生产：
- 核电站
- 热电厂
- 块状热电厂
- 水电站

使用微软Azure机器学习（AML）工作室进行预测实验，原因如下：
- 易于使用：ML系统组件以带输入输出的模块表示，无需编写代码创建模型。
- 功能广泛：有大量预测和数据分类方法用于模型训练。
- 可添加自定义脚本：使用Python和R语言脚本实现额外的数据处理和分析。
- 便于分析模型训练质量：提供多种指标分析模型质量，如均方根误差、相对绝对误差、决定系数等。

定义模型约束时，以用户最终能源消耗值 (Q_{end}) 为参考值：
(Q_{end}= kQ)
其中 (Q) 是能源源的总热容量（MW），(k) 是考虑能源传输到终端用户损失的系数。