智能预测家庭用电，轻松省电省钱，Vivado综合通关指南：从IP打包失败到工具崩溃的四重考验。

数据准备与预处理

家庭用电数据通常包含时间戳和用电量两列，数据可能来自智能电表或电力公司。使用Pandas读取CSV或Excel格式的数据文件，确保时间戳列被正确解析为datetime类型。处理缺失值、异常值和重复数据是必要的步骤。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('household_power_consumption.csv', parse_dates=['datetime'])
# 处理缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 确保数据按时间排序
df.sort_values('datetime', inplace=True)

Prophet要求输入数据包含两列：ds（时间戳）和y（用电量）。需要将原始数据转换为这种格式。

# 转换为Prophet格式
df_prophet = df[['datetime', 'power_consumption']].rename(columns={'datetime': 'ds', 'power_consumption': 'y'})

季节性分析与可视化

家庭用电数据通常具有明显的日周期性和周周期性。使用Matplotlib或Seaborn绘制时间序列图，观察用电量的变化趋势和季节性模式。这有助于理解数据特性并为模型配置提供依据。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制原始数据
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df_prophet['ds'], df_prophet['y'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Power Consumption (kWh)')
plt.title('Household Power Consumption Over Time')
plt.show()

模型训练与配置

Prophet模型可以自动检测趋势和季节性，但针对家庭用电数据，可能需要调整季节性参数。添加日周期性和周周期性作为模型的季节性组件，并根据数据特性配置变化点。

from prophet import Prophet

# 初始化模型
model = Prophet(
    yearly_seasonality=False,
    weekly_seasonality=True,
    daily_seasonality=True,
    changepoint_prior_scale=0.05
)

# 拟合模型
model.fit(df_prophet)

预测与结果分析

使用训练好的模型生成未来一段时间的用电量预测。指定预测的时间范围，例如未来30天，并生成预测结果。预测结果包括趋势、季节性和不确定性区间。

# 创建未来时间范围
future = model.make_future_dataframe(periods=30, freq='D')
# 生成预测
forecast = model.predict(future)

预测结果可以可视化，展示趋势和季节性分解。Prophet提供内置的绘图函数，可以方便地展示预测结果。

# 绘制预测结果
fig = model.plot(forecast)
plt.title('Power Consumption Forecast')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Power Consumption (kWh)')
plt.show()

# 绘制季节性组件
fig = model.plot_components(forecast)
plt.show()

模型评估与优化

使用历史数据评估模型的预测性能。将数据分为训练集和测试集，计算均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等指标。根据评估结果调整模型参数，如季节性参数或变化点数量。

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 分割数据
train = df_prophet[:-30]
test = df_prophet[-30:]
# 训练模型
model.fit(train)
# 预测测试集
future = model.make_future_dataframe(periods=30, freq='D')
forecast = model.predict(future)
# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test['y'], forecast['yhat'][-30:]))
print(f'RMSE: {rmse}')

实际应用与自动化

将模型部署到生产环境，定期更新数据并重新训练模型。使用自动化脚本或调度工具（如Airflow）实现预测任务的自动化。将预测结果保存到数据库或导出为报表，供家庭能源管理系统使用。

# 自动化脚本示例
def update_and_predict(new_data_path):
    # 读取新数据
    new_data = pd.read_csv(new_data_path, parse_dates=['datetime'])
    new_data = new_data.rename(columns={'datetime': 'ds', 'power_consumption': 'y'})
    # 重新训练模型
    model.fit(new_data)
    # 生成新预测
    future = model.make_future_dataframe(periods=30, freq='D')
    forecast = model.predict(future)
    # 保存预测结果
    forecast[['ds', 'yhat']].to_csv('latest_forecast.csv', index=False)