Django Prophet を使用して電力負荷を予測するにはどうすればよいですか?
電力業界の急速な発展に伴い、電力負荷予測の重要性がますます高まっています。電力会社にとって、電力供給能力を計画し、発電設備を合理的に派遣し、電力システム運用を最適化するためには、正確な電力負荷予測が不可欠です。
この記事では、Django Prophet ライブラリを使用して電力負荷を予測する方法を紹介します。 Django Prophet は、Python をベースとしたオープンソースの予測ライブラリであり、統計と機械学習の手法を組み合わせて時系列データを正確に予測します。
まず、Django Prophet ライブラリをインストールする必要があります。 pip コマンドを使用してインストールできます。具体的なコマンドは次のとおりです:
pip install django-prophet
インストールが完了したら、次の内容を Django プロジェクトの settings.py ファイルに追加する必要があります:
INSTALLED_APPS = [ ... 'prophet', ]
次に、電力負荷予測に使用するデータを準備する必要があります。時間と電力負荷のデータを含む CSV ファイルがあるとします。このデータは、pandas ライブラリを使用して読み取ることができます。
import pandas as pd data = pd.read_csv('load_data.csv')
データを読み取った後、データを前処理する必要があります。まず、時刻列を日付形式に変換し、インデックスとして設定します。
data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) data.set_index('time', inplace=True)
次に、電力負荷予測用の Django Prophet モデルを作成する必要があります。次のコードを views.py ファイルに追加できます。
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)
上記のコードでは、Prophet モデルを作成し、fit メソッドを使用してデータを近似します。次に、make_future_dataframe メソッドを使用して、将来の時間を含む DataFrame を作成します。ここでは、今後 30 日間の負荷を予測します。最後に、predict メソッドを使用して予測を行います。
次に、次のコードを urls.py ファイルに追加して、URL ルーティングを設定します。
from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ ... path('load_forecast/', views.load_forecast, name='load_forecast'), ]
これで、Django サービスを開始し、http にアクセスしてアクセスできるようになります。 ://localhost :8000/load_forecast/
にアクセスして、電力負荷予測結果を取得します。
上記は、Django Prophet を使用して電力負荷を予測するプロセス全体です。 Django の Web フレームワークと Prophet の予測機能を組み合わせることで、電力負荷予測を簡単に実行し、その結果を Web インターフェイスに表示できます。もちろん、実際のアプリケーションでは、モデルのパラメーターをさらに最適化して、より正確な予測結果を得ることができます。
この記事が、読者が電力負荷予測に Django Prophet を使用する方法を理解し、実際のアプリケーションで役立つアプリケーションを見つけるのに役立つことを願っています。読んでくれてありがとう!
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