Bagaimana untuk menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa?

Bagaimana cara menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa?

Dengan perkembangan pesat industri kuasa, ramalan beban kuasa menjadi semakin penting. Ramalan beban kuasa yang tepat adalah penting bagi syarikat kuasa untuk merancang kapasiti bekalan kuasa, menghantar peralatan penjanaan kuasa secara rasional dan mengoptimumkan operasi sistem kuasa.

Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan perpustakaan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa. Django Prophet ialah perpustakaan ramalan sumber terbuka berdasarkan Python Ia menggabungkan statistik dan kaedah pembelajaran mesin untuk meramalkan data siri masa dengan tepat.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan Django Prophet. Ia boleh dipasang melalui arahan pip Arahan khusus adalah seperti berikut:

pip install django-prophet

Selepas pemasangan selesai, kita perlu menambah kandungan berikut pada fail settings.py projek Django:

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'prophet',
]

Seterusnya, kita perlu untuk menyediakan data untuk ramalan beban kuasa. Katakan kita mempunyai fail CSV yang mengandungi data masa dan beban kuasa Data boleh dibaca menggunakan perpustakaan panda.

import pandas as pd

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

Selepas membaca data, kita perlu praproses data. Mula-mula, tukar lajur masa kepada format tarikh dan tetapkannya sebagai indeks.

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

Seterusnya, kita perlu mencipta model Django Prophet untuk ramalan beban kuasa. Kod berikut boleh ditambah pada fail 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)

Dalam kod di atas, kami mencipta model Nabi dan menggunakan kaedah muat untuk memuatkan data. Kemudian, gunakan kaedah make_future_dataframe untuk mencipta DataFrame yang mengandungi masa hadapan, di sini kami meramalkan beban untuk 30 hari seterusnya. Akhir sekali, gunakan kaedah ramalan untuk membuat ramalan.

Seterusnya, kita boleh menambah kod berikut dalam fail urls.py untuk menyediakan penghalaan URL:

from django.urls import path
from . import views

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

Kini, kita boleh memulakan perkhidmatan Django dan mendapatkan hasil ramalan beban kuasa dengan mengakses http://localhost:8000/load_forecast/.

Di atas adalah keseluruhan proses menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa. Dengan menggabungkan rangka kerja web Django dan keupayaan ramalan Nabi, kami boleh melakukan ramalan beban kuasa dengan mudah dan memaparkan hasilnya pada antara muka web. Sudah tentu, dalam aplikasi praktikal, kita boleh mengoptimumkan lagi parameter model untuk mendapatkan hasil ramalan yang lebih tepat.

Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca memahami cara menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa dan mencari aplikasi berguna dalam aplikasi praktikal. Terima kasih kerana membaca!

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan Django Prophet untuk ramalan beban kuasa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!