Comment utiliser Django Prophet pour la prévision de la charge électrique ?

Comment utiliser Django Prophet pour la prévision de la charge électrique ?

Avec le développement rapide du secteur de l'énergie, la prévision de la charge électrique devient de plus en plus importante. Une prévision précise de la charge électrique est cruciale pour que les compagnies d'électricité puissent planifier la capacité d'alimentation électrique, répartir de manière rationnelle les équipements de production d'électricité et optimiser les opérations du système électrique.

Dans cet article, nous présenterons comment utiliser la bibliothèque Django Prophet pour la prévision de la charge électrique. Django Prophet est une bibliothèque de prédiction open source basée sur Python. Elle combine des statistiques et des méthodes d'apprentissage automatique pour prédire avec précision les données de séries chronologiques.

Tout d’abord, nous devons installer la bibliothèque Django Prophet. Il peut être installé via la commande pip. La commande spécifique est la suivante :

pip install django-prophet

Une fois l'installation terminée, nous devons ajouter le contenu suivant au fichier settings.py du projet Django :

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'prophet',
]

Ensuite, nous avons besoin pour préparer les données pour la prévision de la charge de puissance. Supposons que nous ayons un fichier CSV contenant des données de temps et de charge électrique. Les données peuvent être lues à l'aide de la bibliothèque pandas.

import pandas as pd

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

Après avoir lu les données, nous devons prétraiter les données. Tout d’abord, convertissez la colonne d’heure au format de date et définissez-la comme index.

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

Ensuite, nous devons créer un modèle Django Prophet pour la prévision de la charge de puissance. Le code suivant peut être ajouté au fichier views.py :

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)

Dans le code ci-dessus, nous créons un modèle Prophet et utilisons la méthode fit pour ajuster les données. Ensuite, utilisez la méthode make_future_dataframe pour créer un DataFrame contenant l'heure future, ici nous prédisons la charge pour les 30 prochains jours. Enfin, utilisez la méthode prédire pour faire des prédictions.

Ensuite, nous pouvons ajouter le code suivant dans le fichier urls.py pour configurer le routage des URL :

from django.urls import path
from . import views

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

Maintenant, nous pouvons démarrer le service Django et obtenir les résultats de prévision de charge de puissance en accédant à http://localhost:8000/load_forecast/.

Ce qui précède représente l'ensemble du processus d'utilisation de Django Prophet pour la prévision de la charge électrique. En combinant le framework Web de Django et les capacités de prévision de Prophet, nous pouvons facilement effectuer des prévisions de charge électrique et afficher les résultats sur l'interface Web. Bien entendu, dans les applications pratiques, nous pouvons optimiser davantage les paramètres du modèle pour obtenir des résultats de prédiction plus précis.

J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à comprendre comment utiliser Django Prophet pour la prévision de la charge de puissance et à trouver des applications utiles dans des applications pratiques. Merci d'avoir lu!

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!