短期光伏发电量短期预测（Python代码，基于LSTM模型）

一.代码流程（运行视频：短期光伏发电量短期预测（Python代码，基于LSTM模型）_哔哩哔哩_bilibili）

1. 数据预处理：

   • 读取CSV文件，并使用Pandas库将数据加载到DataFrame中。
   • 将时间列转换为日期时间格式。
   • 对数据进行重采样和插值，将数据转换为每分钟的数据。
   • 将数据保存到CSV文件中，并重新读取为新的DataFrame。

2. 数据预处理和模型训练：

   • 使用MinMaxScaler进行数据归一化。
   • 将数据分为训练集和测试集，并创建时间序列数据的输入序列和输出标签。
   • 使用LSTM模型进行序列建模，训练模型并评估损失。

3. 预测和评估：

   • 对测试数据进行预测，并将预测结果逆转换为原始数据的范围。
   • 绘制实际数据和预测结果的图形，以比较它们之间的差异。

二.数据集（68779条数据）

这些数据是在印度的两个太阳能发电厂收集的，时间跨度为34天。每对文件包含一个电力发电数据集和一个传感器读数数据集。电力发电数据集是在逆变器级别收集的，每个逆变器都连接着多行太阳能电池板。传感器数据是在发电厂级别收集的，是单个传感器阵列在发电厂中的最佳放置。

• DATE_TIME: 表示日期和时间的时间戳，记录数据采集的具体时间点。
• PLANT_ID: 发电厂的唯一标识符，用于区分不同的太阳能发电厂。
• SOURCE_KEY: 太阳能发电设备的唯一标识符，用于区分不同的发电设备。
• DC_POWER: 直流功率的测量值，表示从太阳能电池板产生的直流电功率。
• AC_POWER: 交流功率的测量值，表示从逆变器转换后的交流电功率。
• DAILY_YIELD: 每天的发电量，表示在给定日期内生成的总电量。
• TOTAL_YIELD: 总发电量，表示从安装以来生成的总电量。

这些列提供了关于太阳能发电厂的重要信息，包括发电设备的功率输出、每天的发电量以及总发电量。通过这些数据，可以进行发电量的分析、设备性能的评估以及故障检测等任务。

开始时间

中期时间段数据展示

截止时间的数据展示

三.效果图

原有数据集展示（所有光伏板的展示）

红色的为预测 ，与历史数据放在一个图像

真实值与预测值的对比