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전력 부하 예측을 위해 Django Prophet을 사용하는 방법은 무엇입니까?

PHPz
PHPz원래의
2023-09-26 14:25:521531검색

如何使用Django Prophet进行电力负荷预测?

전력 부하 예측을 위해 Django Prophet을 어떻게 사용하나요?

전력 산업의 급속한 발전과 함께 전력 부하 예측이 점점 더 중요해지고 있습니다. 정확한 전력 부하 예측은 전력회사가 전력 공급 용량을 계획하고, 발전 장비를 합리적으로 파견하며, 전력 시스템 운영을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

이 글에서는 전력 부하 예측을 위해 Django Prophet 라이브러리를 사용하는 방법을 소개하겠습니다. Django Prophet은 Python 기반의 오픈 소스 예측 라이브러리로 통계와 기계 학습 방법을 결합하여 시계열 데이터를 정확하게 예측합니다.

먼저 Django Prophet 라이브러리를 설치해야 합니다. pip 명령을 통해 설치할 수 있습니다. 구체적인 명령은 다음과 같습니다.

pip install django-prophet

설치가 완료된 후 Django 프로젝트의 settings.py 파일에 다음 내용을 추가해야 합니다.

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'prophet',
]

다음으로 필요합니다. 전력부하 예측을 위한 데이터를 준비합니다. 시간 및 전력 부하 데이터가 포함된 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 데이터는 pandas 라이브러리를 사용하여 읽을 수 있습니다.

import pandas as pd

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

데이터를 읽은 후 데이터를 전처리해야 합니다. 먼저 시간 열을 날짜 형식으로 변환하고 인덱스로 설정합니다.

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

다음으로 전력 부하 예측을 위한 Django Prophet 모델을 만들어야 합니다. views.py 파일에 다음 코드를 추가할 수 있습니다.

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)

위 코드에서는 Prophet 모델을 생성하고 fit 메소드를 사용하여 데이터를 피팅합니다. 그런 다음 make_future_dataframe 메서드를 사용하여 미래 시간을 포함하는 DataFrame을 만듭니다. 여기서는 다음 30일 동안의 로드를 예측합니다. 마지막으로 예측 방법을 사용하여 예측을 수행합니다.

다음으로 urls.py 파일에 다음 코드를 추가하여 URL 라우팅을 설정할 수 있습니다.

from django.urls import path
from . import views

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

이제 Django 서비스를 시작하고 http://localhost:8000/load_forecast/에 액세스하여 전력 부하 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

위는 전력 부하 예측을 위해 Django Prophet을 사용하는 전체 과정입니다. Django의 웹 프레임워크와 Prophet의 예측 기능을 결합함으로써 우리는 쉽게 전력 부하 예측을 수행하고 웹 인터페이스에 결과를 표시할 수 있습니다. 물론 실제 적용에서는 모델의 매개변수를 더욱 최적화하여 보다 정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

이 기사가 독자들이 Django Prophet을 사용하여 전력 부하 예측을 하는 방법을 이해하고 실제 응용 분야에서 유용한 응용 프로그램을 찾는 데 도움이 되기를 바랍니다. 읽어 주셔서 감사합니다!

위 내용은 전력 부하 예측을 위해 Django Prophet을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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