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一.代碼流程(運行效果:短期光伏發(fā)電量短期預測(Python代碼,先對異常值處理,再基于XGBoost模型預測)_嗶哩嗶哩_bilibili

模型流程:

  1. 導入所需的庫,包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。

  2. 讀取發(fā)電數據和天氣傳感器數據,將它們存儲在df_plt1_gendf_plt1_weather中。

  3. 數據預處理:

    • 對發(fā)電數據進行了一些處理,包括刪除不需要的列、將日期時間列轉換為日期時間類型,并根據逆變器創(chuàng)建了新的逆變器列。
    • 天氣數據也被處理,刪除了不需要的列,將日期時間列轉換為日期時間類型。
  4. 確保數據完整性:

    • 創(chuàng)建了一個完整的日期時間序列,以確保數據中沒有缺失值。
    • 初始化一個空列表,用于存儲處理后的發(fā)電數據。
  5. 遍歷每個逆變器:

    • 選擇特定逆變器的數據。
    • 使用完整的日期時間序列合并數據,以確保沒有缺失值。
    • 添加逆變器列并將數據附加到列表中。
  6. 合并所有逆變器的數據,創(chuàng)建了一個完整的數據集df。

  7. 提取并映射日期時間特征,計算特征之間的相關性,并檢查是否有負值。

  8. 創(chuàng)建一個新的數據集df_eda,用于探索性數據分析(EDA)。

  9. 處理異常值:

    • 創(chuàng)建用于統(tǒng)計異常值的數據集,包括低異常值、高異常值和標準差范圍內的數據點。
    • 繪制散點圖可視化數據點。
  10. 統(tǒng)計低異常值的數量,包括低異常值且AC功率為0的數量。

  11. 繪制逆變器異常值計數的條形圖,包括AC功率為0的部分。

  12. 定義一個函數outliers用于處理異常值,并繪制散點圖可視化處理后的數據。

  13. 處理DAILY_YIELD特征的異常值,包括將夜間時間段的發(fā)電功率設為0。

  14. 插補缺失值:

    • 使用KNNImputer插補缺失值。
    • 使用時間插值、線性插值和多項式插值方法插補缺失值。
  15. 計算每天的總發(fā)電量,并將目標變量向后移動一天,以便進行預測。

  16. 使用季節(jié)性分解方法對目標變量進行分解,以查看趨勢和季節(jié)性成分。

  17. 創(chuàng)建基準模型,計算基準模型的RMSE(均方根誤差)。

  18. 準備數據用于機器學習模型和深度學習模型的訓練和測試。

  19. 使用XGBoost模型進行訓練和測試,評估模型的性能,并繪制預測結果。

  20. 最后,繪制了模型的特征重要性圖表。

二.數據集(68779條數據)

這些數據是在印度的兩個太陽能發(fā)電廠收集的,時間跨度為34天。每對文件包含一個電力發(fā)電數據集和一個傳感器讀數數據集。電力發(fā)電數據集是在逆變器級別收集的,每個逆變器都連接著多行太陽能電池板。傳感器數據是在發(fā)電廠級別收集的,是單個傳感器陣列在發(fā)電廠中的最佳放置。

  • DATE_TIME: 表示日期和時間的時間戳,記錄數據采集的具體時間點。
  • PLANT_ID: 發(fā)電廠的唯一標識符,用于區(qū)分不同的太陽能發(fā)電廠。
  • SOURCE_KEY: 太陽能發(fā)電設備的唯一標識符,用于區(qū)分不同的發(fā)電設備。
  • DC_POWER: 直流功率的測量值,表示從太陽能電池板產生的直流電功率。
  • AC_POWER: 交流功率的測量值,表示從逆變器轉換后的交流電功率。
  • DAILY_YIELD: 每天的發(fā)電量,表示在給定日期內生成的總電量。
  • TOTAL_YIELD: 總發(fā)電量,表示從安裝以來生成的總電量。

這些列提供了關于太陽能發(fā)電廠的重要信息,包括發(fā)電設備的功率輸出、每天的發(fā)電量以及總發(fā)電量。通過這些數據,可以進行發(fā)電量的分析、設備性能的評估以及故障檢測等任務。

開始時間

DATE_TIMEPLANT_IDSOURCE_KEYDC_POWERAC_POWERDAILY_YIELDTOTAL_YIELD
15-05-2020 00:0041350011BY6WEcLGh8j5v70006259559
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15-05-2020 00:0041350013PZuoBAID5Wc2HD0006987759
15-05-2020 00:0041350017JYdWkrLSPkdwr40007602960
15-05-2020 00:004135001McdE0feGgRqW7Ca0007158964
15-05-2020 00:004135001VHMLBKoKgIrUVDU0007206408
15-05-2020 00:004135001WRmjgnKYAwPKWDb0007028673
15-05-2020 00:004135001ZnxXDlPa8U1GXgE0006522172
15-05-2020 00:004135001ZoEaEvLYb1n2sOq0007098099
15-05-2020 00:004135001adLQvlD726eNBSB0006271355
15-05-2020 00:004135001bvBOhCH3iADSZry0006316803
15-05-2020 00:004135001iCRJl6heRkivqQ30007177992
15-05-2020 00:004135001ih0vzX44oOqAx2f0006185184
15-05-2020 00:004135001pkci93gMrogZuBj0007169102
15-05-2020 00:004135001rGa61gmuvPhdLxV0007111493
15-05-2020 00:004135001sjndEbLyjtCKgGv0007016832
15-05-2020 00:004135001uHbuxQJl8lW7ozc0007038681
15-05-2020 00:004135001wCURE6d3bPkepu20006782598
15-05-2020 00:004135001z9Y9gH1T5YWrNuG0007007866
15-05-2020 00:004135001zBIq5rxdHJRwDNY0006339380
15-05-2020 00:004135001zVJPv84UY57bAof0007116151
15-05-2020 00:1541350011BY6WEcLGh8j5v70006259559
15-05-2020 00:1541350011IF53ai7Xc0U56Y0006183645
15-05-2020 00:1541350013PZuoBAID5Wc2HD0006987759
15-05-2020 00:1541350017JYdWkrLSPkdwr40007602960
15-05-2020 00:154135001McdE0feGgRqW7Ca0007158964
15-05-2020 00:154135001VHMLBKoKgIrUVDU0007206408
15-05-2020 00:154135001WRmjgnKYAwPKWDb0007028673
15-05-2020 00:154135001ZnxXDlPa8U1GXgE0006522172

中期時間段數據展示

20-05-2020 06:454135001uHbuxQJl8lW7ozc947.87592.087540.257071238.25
20-05-2020 06:454135001wCURE6d3bPkepu2944.2591.72541.256815390.25
20-05-2020 06:454135001z9Y9gH1T5YWrNuG953.87592.662540.3757040505.375
20-05-2020 06:454135001zBIq5rxdHJRwDNY936.759139.6256372010.625
20-05-2020 06:454135001zVJPv84UY57bAof933.62590.67540.1257148377.125
20-05-2020 07:0041350011BY6WEcLGh8j5v71564.714286152.9571429686290165
20-05-2020 07:0041350011IF53ai7Xc0U56Y1790.375175.237576.6256216506.625
20-05-2020 07:0041350013PZuoBAID5Wc2HD1728.714286169.157142973.714285717020585.714
20-05-2020 07:0041350017JYdWkrLSPkdwr41690.571429165.428571474.857142867635282.857
20-05-2020 07:004135001McdE0feGgRqW7Ca1628.714286159.257142971.428571437192169.429
20-05-2020 07:004135001VHMLBKoKgIrUVDU1727.428571169.042857176.571428577239618.571
20-05-2020 07:004135001WRmjgnKYAwPKWDb1700166.357142972.571428577061004.571
20-05-2020 07:004135001YxYtjZvoooNbGkE1593.857143155.7857143707212546
20-05-2020 07:004135001ZnxXDlPa8U1GXgE1638.428571160.185714359.571428576555195.571
20-05-2020 07:004135001ZoEaEvLYb1n2sOq1567153.185714369.571428577130401.571
20-05-2020 07:004135001adLQvlD726eNBSB1818.12517879.1256304592.125
20-05-2020 07:004135001bvBOhCH3iADSZry1535.71428615066.857142866346973.857
20-05-2020 07:004135001iCRJl6heRkivqQ31568.857143153.285714369.857142867210787.857
20-05-2020 07:004135001ih0vzX44oOqAx2f1584.142857154.8571429696217346
20-05-2020 07:004135001pkci93gMrogZuBj1550.571429151.568.571428577201417.571
20-05-2020 07:004135001rGa61gmuvPhdLxV1542150.671428668.571428577143880.571
20-05-2020 07:004135001sjndEbLyjtCKgGv1587.714286155.242857169.571428577049353.571
20-05-2020 07:004135001uHbuxQJl8lW7ozc1588.571429155.369.714285717071267.714
20-05-2020 07:004135001wCURE6d3bPkepu21578.571429154.3706815419

截止時間的數據展示

17-06-2020 23:304135001wCURE6d3bPkepu20058837028601
17-06-2020 23:304135001z9Y9gH1T5YWrNuG0058197251204
17-06-2020 23:304135001zBIq5rxdHJRwDNY0058176583369
17-06-2020 23:304135001zVJPv84UY57bAof0059107363272
17-06-2020 23:4541350011BY6WEcLGh8j5v70055216485319
17-06-2020 23:4541350011IF53ai7Xc0U56Y0060346433566
17-06-2020 23:4541350013PZuoBAID5Wc2HD0060527237425
17-06-2020 23:4541350017JYdWkrLSPkdwr40058567846821
17-06-2020 23:454135001McdE0feGgRqW7Ca0059927408587
17-06-2020 23:454135001VHMLBKoKgIrUVDU0060077456208
17-06-2020 23:454135001WRmjgnKYAwPKWDb0059537273532
17-06-2020 23:454135001YxYtjZvoooNbGkE0058867425442
17-06-2020 23:454135001ZnxXDlPa8U1GXgE0059296770737
17-06-2020 23:454135001ZoEaEvLYb1n2sOq0058717341753
17-06-2020 23:454135001adLQvlD726eNBSB005237.1428576524508
17-06-2020 23:454135001bvBOhCH3iADSZry0054606539009
17-06-2020 23:454135001iCRJl6heRkivqQ30059577426263
17-06-2020 23:454135001ih0vzX44oOqAx2f0057586426129
17-06-2020 23:454135001pkci93gMrogZuBj0059527415430
17-06-2020 23:454135001rGa61gmuvPhdLxV0059507356897
17-06-2020 23:454135001sjndEbLyjtCKgGv0058877261681
17-06-2020 23:454135001uHbuxQJl8lW7ozc0059677287002
17-06-2020 23:454135001wCURE6d3bPkepu2005147.6257028601
17-06-2020 23:454135001z9Y9gH1T5YWrNuG0058197251204
17-06-2020 23:454135001zBIq5rxdHJRwDNY0058176583369
17-06-2020 23:454135001zVJPv84UY57bAof0059107363272

?三.效果圖

對項目感興趣的,可以關注中間一行

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style('darkgrid')
import warnings
import datetime as dt
import matplotlib.dates as mdates
#代碼和數據集的壓縮包:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ6Zmphv
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style('darkgrid')
import warnings
import datetime as dt
import matplotlib.dates as mdates

http://www.risenshineclean.com/news/39125.html

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