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项目简介
本项目旨在借助机器学习模型预测台湾特定区域的电力负荷情况，为能源管理和分配提供数据支持。系统基于时间序列分析，运用深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）中的LSTM层，学习历史电力负荷数据，进而预测未来的电力负荷趋势。
项目的主要特性和功能
- 数据处理：可处理并清洗从CSV文件读取的电力负荷数据，涵盖处理缺失值、数据类型转换和日期处理等操作。
- 数据归一化：利用
sklearn的MinMaxScaler对数据进行归一化，将数据缩放到模型可处理范围。 - 模型构建：定义包含两个LSTM层的RNN模型，用于学习电力负荷数据的时间依赖性，还包含Dropout层进行正则化以避免过拟合。
- 模型训练：使用历史电力负荷数据训练RNN模型，并设置早期停止回调防止过度训练。
- 预测功能：训练好的模型能预测未来电力负荷情况，为能源管理和电网规划提供数据支撑。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作：
1. 复制本项目代码至本地环境：
bash
cd taiwan-power-load-forecasting
2. 安装必要的Python库：
bash
pip install numpy pandas scikit-learn keras
3. 导入CSV数据：
按照数据文件路径导入CSV数据，示例如下：
python
import pandas as pd
train_data = pd.read_csv('tai_power_train_1705-1803_utf8.csv')
test_data = pd.read_csv('tai_power_test_1805-1902_utf8.csv')
predict_data = pd.read_csv('tai_power_predict_1904_utf8.csv')
4. 运行数据处理脚本：
处理并清洗数据，示例如下：
python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data)
5. 构建并训练RNN模型：
使用定义的LSTM模型进行训练，示例如下：
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, return_sequences=True, input_shape=(timesteps, features)))
model.add(LSTM(64, dropout=0.2))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_split=0.2)
6. **使用训练好的模型进行预测**：
将预测结果输出至CSV文件以供后续分析和使用，示例如下：python
predictions = model.predict(X_test)
predictions_df = pd.DataFrame(predictions, columns=['peak_load'])
predictions_df.to_csv('predicted_power_load.csv', index=False)
```
注意事项
- 确保已正确安装所有必要的Python库。
- 根据实际数据路径调整代码中的文件路径。
- 代码中包含的部分未使用的代码片段（如模型的序列化和保存部分）在实际运行时可忽略或按需进一步使用。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】