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

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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。

importpandasaspd# 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）foriinrange(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。

fromsklearn.model_selectionimporttrain_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。

fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_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。

importmatplotlib.pyplotasplt# 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()

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