光伏发电预测（GRU模型，Python代码）

 

 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