Wie verwende ich Django Prophet für die Stromlastprognose?

Wie verwende ich Django Prophet für die Stromlastprognose?

Mit der rasanten Entwicklung der Energiewirtschaft wird die Stromlastprognose immer wichtiger. Eine genaue Stromlastprognose ist für Energieversorger von entscheidender Bedeutung, um die Stromversorgungskapazität zu planen, Stromerzeugungsanlagen rational einzusetzen und den Betrieb des Stromsystems zu optimieren.

In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie die Django Prophet-Bibliothek für die Stromlastprognose verwenden. Django Prophet ist eine auf Python basierende Open-Source-Vorhersagebibliothek, die Statistiken und Methoden des maschinellen Lernens kombiniert, um Zeitreihendaten genau vorherzusagen.

Zuerst müssen wir die Django Prophet-Bibliothek installieren. Es kann über den Befehl pip installiert werden. Der spezifische Befehl lautet wie folgt:

pip install django-prophet

Nachdem die Installation abgeschlossen ist, müssen wir den folgenden Inhalt zur Datei „settings.py“ des Django-Projekts hinzufügen:

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'prophet',
]

Als nächstes benötigen wir um die Daten für die Stromlastvorhersage vorzubereiten. Angenommen, wir haben eine CSV-Datei mit Zeit- und Leistungslastdaten. Die Daten können mithilfe der Pandas-Bibliothek gelesen werden.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('load_data.csv')

Nachdem wir die Daten gelesen haben, müssen wir sie vorverarbeiten. Konvertieren Sie zunächst die Zeitspalte in das Datumsformat und legen Sie sie als Index fest.

data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
data.set_index('time', inplace=True)

Als nächstes müssen wir ein Django-Prophet-Modell für die Stromlastprognose erstellen. Der folgende Code kann zur Datei „views.py“ hinzugefügt werden:

from django.http import JsonResponse
from prophet import Prophet

def load_forecast(request):
    model = Prophet()
    model.fit(data)

    future = model.make_future_dataframe(periods=30)  # 预测未来30天的负荷
    forecast = model.predict(future)

    forecast_data = forecast[['ds', 'yhat']].tail(30)  # 获取最后30天的预测结果

    result = forecast_data.to_dict(orient='records')

    return JsonResponse(result, safe=False)

Im obigen Code erstellen wir ein Prophet-Modell und verwenden die Anpassungsmethode, um die Daten anzupassen. Verwenden Sie dann die Methode make_future_dataframe, um einen DataFrame zu erstellen, der die zukünftige Zeit enthält. Hier sagen wir die Last für die nächsten 30 Tage voraus. Verwenden Sie abschließend die Vorhersagemethode, um Vorhersagen zu treffen.

Als nächstes können wir den folgenden Code in die Datei urls.py einfügen, um das URL-Routing einzurichten:

from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
    ...
    path('load_forecast/', views.load_forecast, name='load_forecast'),
]

Jetzt können wir den Django-Dienst starten und die Ergebnisse der Stromlastprognose abrufen, indem wir auf http://localhost:8000/load_forecast/ zugreifen.

Das Obige ist der gesamte Prozess der Verwendung von Django Prophet für die Stromlastprognose. Durch die Kombination des Web-Frameworks von Django und der Prognosefunktionen von Prophet können wir problemlos Stromlastprognosen durchführen und die Ergebnisse auf der Weboberfläche anzeigen. Natürlich können wir in praktischen Anwendungen die Parameter des Modells weiter optimieren, um genauere Vorhersageergebnisse zu erhalten.

Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern helfen kann, zu verstehen, wie Django Prophet für die Stromlastvorhersage verwendet wird, und nützliche Anwendungen in praktischen Anwendungen zu finden. Danke fürs Lesen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Django Prophet für die Stromlastprognose?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!