人工智能在智慧能源中的大数据用电量预测

智慧能源系统通过整合人工智能和大数据技术，显著提升了用电量预测的准确性和效率。人工智能算法能够处理海量历史用电数据、天气信息、经济指标等多源异构数据，挖掘潜在规律，为电网调度、能源分配提供决策支持。

数据采集与预处理

用电量预测依赖于高质量的数据。智能电表、传感器网络和SCADA系统实时采集用户用电数据，包括时间戳、功率、电压等信息。气象数据如温度、湿度、风速等也会影响用电行为，需从气象部门API获取。

数据预处理是关键步骤。常见操作包括缺失值填充、异常值检测、数据归一化。Pandas库提供了强大的数据处理功能：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('power_consumption.csv')

# 处理缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['consumption', 'temperature']])

特征工程构建

有效的特征工程能提升模型性能。时间特征如小时、星期、节假日标志需提取。滑动窗口统计量如过去24小时均值可捕捉短期趋势。傅里叶变换可识别周期性模式：

# 创建时间特征
data['hour'] = data['timestamp'].dt.hour
data['day_of_week'] = data['timestamp'].dt.dayofweek
data['is_weekend'] = data['day_of_week'].apply(lambda x: 1 if x >=5 else 0)

# 滑动窗口特征
data['rolling_24h_mean'] = data['consumption'].rolling(window=24).mean()

# 傅里叶变换
from scipy.fft import fft
fft_values = fft(data['consumption'].values)
frequencies = np.fft.fftfreq(len(fft_values))

机器学习模型训练

线性回归、随机森林等传统算法适用于基础预测。XGBoost因其优秀的处理能力常被选用：

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data[features]
y = data['consumption']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = xgb.XGBRegressor(
    n_estimators=100,
    max_depth=6,
    learning_rate=0.1
)
model.fit(X_train, y_train)

# 评估
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
preds = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, preds)
print(f"MAE: {mae:.2f}")

深度学习模型应用

LSTM神经网络擅长处理时间序列数据。Keras框架可实现多层LSTM网络构建：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 重塑数据为3D格式 [样本数, 时间步长, 特征数]
X_train_3d = X_train.values.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(1, X_train.shape[1])))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

history = model.fit(X_train_3d, y_train, epochs=50, batch_size=32)

模型优化与集成

贝叶斯优化可自动搜索最佳超参数。模型集成如Stacking能结合多个基模型优势：

from sklearn.ensemble import StackingRegressor
from sklearn.linear_model import RidgeCV

estimators = [
    ('xgb', xgb.XGBRegressor()),
    ('lstm', KerasRegressor(build_fn=create_lstm, epochs=20, batch_size=32))
]

stacking_model = StackingRegressor(
    estimators=estimators,
    final_estimator=RidgeCV()
)

实时预测系统部署

预测系统需与能源管理系统集成。Flask框架可构建REST API接口：

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

app = Flask(__name__)
model = joblib.load('final_model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    features = preprocess(data)
    prediction = model.predict([features])
    return jsonify({'prediction': prediction[0]})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

预测结果可视化

Plotly库可生成交互式图表展示预测趋势：

import plotly.express as px

fig = px.line(
    x=test_dates,
    y=[actual_values, predicted_values],
    labels={'x': 'Date', 'y': 'Consumption'},
    title='Actual vs Predicted Consumption'
)
fig.show()

持续学习与模型更新

在线学习机制使模型能适应用电模式变化。增量学习算法可定期更新模型参数：

from river import linear_model
from river import preprocessing

scaler = preprocessing.StandardScaler()
model = linear_model.LinearRegression()

for x, y in stream:
    x_scaled = scaler.learn_one(x).transform_one(x)
    y_pred = model.predict_one(x_scaled)
    model.learn_one(x_scaled, y)

该方法通过人工智能与大数据技术的深度整合，实现了用电量的高精度预测，为智慧能源系统提供了核心技术支持。实际应用中需根据具体场景调整模型架构和数据处理流程，并持续监控预测性能。