第⼗届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛【B题：电⼒系统负荷预测分析】完整解题代码
Python，共三套
第⼗届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题完整解题代码（共三套）
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⼀、问题背景
电⼒系统负荷（电⼒需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济状况、⽓象条件和社会事件等因素的影响，对未来⼀段时间的系统负荷做出预测。负荷预测是电⼒系统规划与调度的⼀项重要内容。短期（两周以内）预测是电⽹内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数⽉）预测可为保障企业⽣产和社会⽣活⽤电，合理安排电⽹的运营与检修决策提供⽀持；长期（未来数年）预测可为电⽹改造、扩建等计划的制定提供参考，以提⾼电⼒系统的经济效益和社会效益。
复杂多变的⽓象条件和社会事件等不确定因素都会对电⼒系统负荷造成⼀定的影响，使得传统负荷预测模型的应⽤存在⼀定的局限性。同时，随着电⼒系统负荷结构的多元化，也使得模型应⽤的效果有所降低，因此电⼒系统负荷预测问题亟待进⼀步研究。
⼆、解决问题
odbc api 错误代码
1．地区负荷的中短期预测分析
根据附件中提供的某地区电⽹间隔15分钟的负荷数据，建⽴中短期负荷预测模型：
stringbuilder的常用方法（1）给出该地区电⽹未来10天间隔15分钟的负荷预测结果，并分析其预测精度；
（2）给出该地区电⽹未来3个⽉⽇负荷的最⼤值和最⼩值预测结果，以及相应达到负荷最⼤值和最⼩值的时间，并分析其预测精度。
2．⾏业负荷的中期预测分析
对不同⾏业的⽤电负荷进⾏中期预测分析，能够为电⽹运营与调度决策提供重要依据。特别是在新冠疫情、国家“双碳”⽬标等背景下，通过对⼤⼯业、⾮普⼯业、普通⼯业和商业等⾏业的⽤电负荷进⾏预测，有助于掌握各⾏业的⽣产和经营状况、复⼯复产和后续发展⾛势，进⽽指导和辅助⾏业的发展决策。请根据附件中提供的各⾏业每天⽤电负荷相关数据，建⽴数学模型研究下⾯问题：
（1）挖掘分析各⾏业⽤电负荷突变的时间、量级和可能的原因。
（2）给出该地区各⾏业未来3个⽉⽇负荷最⼤值和最⼩值的预测结果，并对其预测精度做出分析。
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（3）根据各⾏业的实际情况，研究国家“双碳”⽬标对各⾏业未来⽤电负荷可能产⽣的影响，并对相关⾏业提出有针对性的建议。
三、代码详细描述（共3套，点击链接可查看具体描述）
1、第⼀套完整解题代码
①数据清洗处理代码+数据可视化代码+特征⼯程代码+模型预测代码+后期优化策略
please select是什么意思本次赛题为长序列时间序列预测任务，该Baseline对数据进⾏了处理与特征提取，基于5折LightGBM全流程运⾏时间⼀般在2分钟内。本次代码⾸先对数据进⾏可视化，其次对数据进⾏特征⼯程，最后通过机器学习catboost、xgboost、lightgbm进⾏预测，⽂中包括数据清洗、特征⼯程、模型预测以及后期优化策略（后期将提供神经⽹络代码(CNN，LSTM)以及时序prophet模型）。
包含不同类型变电站电站和母线出线端负荷等数据，对每15分钟为⼀个时间间隔的负荷数据进⾏数据处理与建模，预测未来多天的负荷数据。电⽹线路连接情况复杂，需预测结果数量⾮常多。
代码操作介绍：
气象python零基础入门教程只需导⼊数据，安装机器学习catboost、xgboost、lightgbm三个模型的包即可跑通
②第⼆⼤问第⼀⼩问：突变时间确定代码
通过MK突变检验以及Pettitt检验确定突变时间，包括检验的资料以及完整代码，导⼊数据直接运⾏即可。
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2、第⼆套完整解题代码git克隆项目中部分
全套Python解题⽅案Baseline代码
①数据分析处理+特征提取代码
具体包含：数据读取、温度特征处理、天⽓状况特征处理、风向特征处理、天⽓进⾏有序编码、连着两张表、时序特征提取(后期直接加⼊测试集数据)
②模型训练+模型评价代码
具体包含：⾃定义训练集、模型训练、模型评价(MAE，RMSE)
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3、进阶版完整解题代码
①时序模型ARIMA、prophet以及神经⽹络模型
其中包括单变量时序模型和多变量时序模型，作图更加完善，时序问题可视化+统计学模型：
②第⼀问：LSTM神经⽹络代码
电⼒系统负荷预测包含不同类型变电站电站和母线出线端负荷等数据，对每15分钟为⼀个时间间隔的负荷数据进⾏数据处理与建模，预测未来多天的负荷数据。电⽹线路连接情况复杂，需预测结果数量⾮常多。
③第⼆问：时间突变检测
包括MK突变检验，统计学检验，t检验等多种检验⽅式。
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