【源码】基于Python语言的电力供需预测系统

项目简介

本项目基于历史电力供需数据，运用机器学习算法预测未来电力供需情况，重点预测“备转容量(MW)”数值，该数据对电力公司平衡电力供需、保障电力系统稳定运行意义重大。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：加载、转换、填充和清洗数据，保证数据的完整性与准确性。
2. 特征提取：从原始数据中提取“备转容量(MW)”“巔峰负载(MW)”“星期”等关键特征。
3. 模型训练：采用平均模型（利用过去几天平均值预测未来）、LSTM模型（利用长短期记忆特性观察过去数据预测未来）、神经网络模型（寻找数据间关系）三种预测模型。
4. 模型评估：使用均方根误差（RMSE）等指标评估模型性能。
5. 预测：用训练好的模型对指定日期进行预测。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python及其相关科学计算库，如numpy、pandas和tensorflow。
2. 数据准备：获取或准备所需的电力供需数据。
3. 代码执行：执行app.py程序，输入要预测的日期范围。
4. 结果查看：程序输出预测结果，并保存到CSV文件中。

注意：用户需自行下载并保存项目的源码文件，根据提供的文件路径加载和处理数据。

下载地址

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