电力负荷数据的特征工程：澳大利亚数据集处理方法
项目地址: https://ai.gitcode.com/qq_42998340/Australia 电力负荷预测是能源管理领域的重要课题，而特征工程作为机器学习流程中的关键环节，直接影响模型性能。本文将基于澳大利亚电价与电力负荷数据集，详细介绍如何进行有效的特征工程处理，帮助初学者掌握电力负荷数据的核心处理方法。
🎯 数据集概述与理解
澳大利亚电力负荷数据集时间跨度为2006年1月1日至2011年1月1日，数据采样周期为30分钟，共计87648条记录。该数据集包含了丰富的影响因素：
- 干球温度：空气的实际温度
- 露点温度：空气达到饱和时的温度
- 湿球温度：考虑湿度影响后的温度
- 电价：电力市场价格
- 电力负荷：实际用电需求
数据文件 Ast.csv 是进行特征工程的主要数据源，每行记录包含时间戳和多维特征信息。
⚡ 时间特征工程技巧
时间特征是电力负荷预测中最重要的特征类型之一。从数据中的 date 字段可以提取出丰富的时序特征：
基础时间特征
- 小时（0-23）
- 星期几（0-6）
- 月份（1-12）
- 是否周末
- 是否节假日
周期性特征
电力负荷具有明显的周期性规律，通过傅里叶变换可以提取：
- 24小时周期特征
- 168小时（一周）周期特征
- 365天（一年）周期特征
🌡️ 温度相关特征处理
温度是影响电力负荷的关键因素，原始数据中提供了三种温度指标：
温度指标分析
- 干球温度：直接影响空调使用率
- 湿球温度：综合考虑温度和湿度的影响
- 露点温度：反映空气的湿度状况
温度衍生特征
- 温度变化率（前后时间点差值）
- 温度移动平均值（3小时、6小时窗口）
- 温度标准差（反映温度波动程度）
📊 统计特征构建方法
滑动窗口统计
使用不同时间窗口计算统计量：
- 1小时窗口均值、标准差
- 3小时窗口均值、最大值、最小值
- 24小时窗口统计特征
交叉特征工程
通过特征组合创造新特征：
- 温度与时间的交互项
- 不同温度指标间的比值
- 负荷与价格的关联特征
🚀 高级特征工程技术
滞后特征构建
电力负荷具有时间依赖性，构建滞后特征：
- 前1小时负荷
- 前24小时负荷
- 前一周同期负荷
季节性特征提取
- 年度季节性模式
- 月度负荷趋势
- 节假日特殊模式
💡 特征选择与优化策略
相关性分析
通过计算特征与目标变量的相关性，筛选重要特征。
特征重要性评估
使用树模型评估特征重要性，保留对预测贡献大的特征。
🔧 实际应用建议
- 数据预处理：处理缺失值和异常值
- 特征标准化：确保不同量纲特征可比性
- 使用
StandardScaler或MinMaxScaler - 对周期性特征使用正弦余弦编码
- 对类别特征使用独热编码
📈 性能提升效果
通过系统化的特征工程，电力负荷预测模型的性能通常可以提升：
- 准确率提高 15-25%
- 模型收敛速度加快
- 泛化能力显著增强
🎉 总结与展望
特征工程是电力负荷预测成功的关键，澳大利亚数据集为学习和实践提供了优质的实验平台。通过本文介绍的方法，读者可以系统掌握电力负荷数据的特征处理技巧，为实际项目应用打下坚实基础。
记住：好的特征工程往往比复杂的模型结构更重要！通过深入理解数据特性和业务场景，持续优化特征工程流程，才能获得最佳的预测效果。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
