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运行效果:光伏发电预测(GRU模型,Python代码)_哔哩哔哩_bilibili
所有库的版本:
1.数据集(连续10年不间断采集三个光伏电站的发电量及天气情况,每隔半个小时采集一次信息,因此,一共有175296行数据),数据由威普罗有限公司(NYSE:WIT,BSE:507685,NSE:WIPRO)收集
开始位置(2009年1月1日0时0分开始开始)
截止位置(2018年12月31日23点30分结束)
第一行标签解读:
Year | Month | Day | Hour | Minute | Clearsky DHI | Clearsky DNI | Clearsky GHI | Cloud Type | Dew Point | Temperature | Pressure | Relative Humidity | Solar Zenith Angle | Precipitable Water | Wind Direction | Wind Speed | Fill Flag |
数据属性: ‘Year’, 'Month', 'Day', 'Hour', 'Minute'这些是时间。
标签列:
'Clearsky DHI',和 'Clearsky DNI', 'Clearsky GHI'分别为是三个光伏电站的表示。
特征列:Cloud Type Dew Point Temperature Pressure Relative Humidity Solar Zenith Angle Precipitable Water Wind Direction Wind Speed Fill Flag
中文:云类型 露点 温度 压力 相对湿度 太阳天顶角 可降水水分 风向 风速 标志
2.模型(训练集与测试比例为4:1)
3.运行效果
第一个光伏电站的测试集预测值与真实值
MSE:3.5295867391703615
第二个光伏电站的测试集预测值与真实值
MSE:11.993229305492198
第三个光伏电站的测试集预测值与真实值
MSE: 12.992957513834341
对项目感兴趣的,可以关注最后一行
- import pandas as pd
- import numpy as np
- from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
- from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
- from sklearn.model_selection import train_test_split
- import tensorflow as tf
- from tensorflow.keras.models import Sequential
- from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM
- from tensorflow.keras import optimizers
- #数据集:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZWUkphx
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