光伏发电预测（GRU模型，Python代码）

深度学习的奋斗者2023-10-09 14:00

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