短期光伏发电量短期预测(Python代码,基于LSTM模型)
一.代码流程运行视频短期光伏发电量短期预测Python代码基于LSTM模型_哔哩哔哩_bilibili数据预处理读取CSV文件并使用Pandas库将数据加载到DataFrame中。将时间列转换为日期时间格式。对数据进行重采样和插值将数据转换为每分钟的数据。将数据保存到CSV文件中并重新读取为新的DataFrame。数据预处理和模型训练使用MinMaxScaler进行数据归一化。将数据分为训练集和测试集并创建时间序列数据的输入序列和输出标签。使用LSTM模型进行序列建模训练模型并评估损失。预测和评估对测试数据进行预测并将预测结果逆转换为原始数据的范围。绘制实际数据和预测结果的图形以比较它们之间的差异。二.数据集68779条数据这些数据是在印度的两个太阳能发电厂收集的时间跨度为34天。每对文件包含一个电力发电数据集和一个传感器读数数据集。电力发电数据集是在逆变器级别收集的每个逆变器都连接着多行太阳能电池板。传感器数据是在发电厂级别收集的是单个传感器阵列在发电厂中的最佳放置。DATE_TIME: 表示日期和时间的时间戳记录数据采集的具体时间点。PLANT_ID: 发电厂的唯一标识符用于区分不同的太阳能发电厂。SOURCE_KEY: 太阳能发电设备的唯一标识符用于区分不同的发电设备。DC_POWER: 直流功率的测量值表示从太阳能电池板产生的直流电功率。AC_POWER: 交流功率的测量值表示从逆变器转换后的交流电功率。DAILY_YIELD: 每天的发电量表示在给定日期内生成的总电量。TOTAL_YIELD: 总发电量表示从安装以来生成的总电量。这些列提供了关于太阳能发电厂的重要信息包括发电设备的功率输出、每天的发电量以及总发电量。通过这些数据可以进行发电量的分析、设备性能的评估以及故障检测等任务。开始时间DATE_TIMEPLANT_IDSOURCE_KEYDC_POWERAC_POWERDAILY_YIELDTOTAL_YIELD15-05-2020 00:0041350011BY6WEcLGh8j5v7000625955915-05-2020 00:0041350011IF53ai7Xc0U56Y000618364515-05-2020 00:0041350013PZuoBAID5Wc2HD000698775915-05-2020 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