【源码】基于LSTM的电力备转容量预测系统

项目简介

本项目借助过去的电力供需信息、天气数据以及工作日信息，构建基于LSTM（长短期记忆）神经网络的预测模型，实现对未来七天电力备转容量的预测。电力备转容量是电力系统运行的关键指标，关乎电力系统的稳定性与安全性。

项目的主要特性和功能

数据来源

1. 电力数据：源自台湾电力公司的过去电力供需信息，涵盖每日发电量和用电负荷。
2. 天气数据：取自气象局的气象观测数据，包含气温、湿度等，经人口加权处理得到六个直辖市的平均气象数据。
3. 工作日信息：来自行政院人事行政总处的办公日历表，包含是否为工作日、节假日等信息。

数据处理

运用Python的data_processing.py脚本进行数据处理，流程为读取各CSV文件、处理电力数据、假日数据、天气数据，最终整合到新的CSV文件用于模型训练。

模型建立

利用Python的app.py脚本构建预测模型，采用LSTM神经网络架构，通过训练历史数据学习电力备转容量变化规律。模型输入为电力数据、天气数据和假日信息，输出是未来七天的电力备转容量预测值。

安装使用步骤

步骤1：安装依赖库

在项目目录下，使用pip安装所需库： bash pip install pandas numpy keras matplotlib

步骤2：准备数据

将电力供需信息、天气数据和办公日历表等数据放至指定文件夹，确保数据格式正确完整。

步骤3：运行数据处理脚本

通过命令行参数指定输入数据和输出文件路径，运行data_processing.py脚本进行数据预处理，示例如下： bash python data_processing.py --data1 ./path_to_electricity_data --data2 ./path_to_reserve_capacity_data --data3 ./path_to_weather_data --data4 ./path_to_holiday_data --output ./training_data.csv

步骤4：运行模型训练脚本

运行app.py脚本进行模型训练并输出预测结果，示例如下： bash python app.py --data ./training_data.csv --output ./prediction_results.csv

步骤5：查看预测结果

预测结果会保存在指定的CSV文件中，可通过Excel或其他表格处理软件查看。

注意事项

• 保证数据格式正确完整，遵循项目要求的格式规范。
• 依据实际需求调整模型参数，如LSTM的层数、神经元数量等。
• 预测结果仅供参考，实际电力备转容量受政策、经济等多种因素影响。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】