2024DCIC海上风电出力预测Top方案 + 光伏发电出力高分方案学习记录

本文主要是介绍2024DCIC海上风电出力预测Top方案 + 光伏发电出力高分方案学习记录,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

海上风电出力预测

赛题数据

海上风电出力预测的用电数据分为训练组和测试组两大类,主要包括风电场基本信息、气象变量数据和实际功率数据三个部分。风电场基本信息主要是各风电场的装机容量等信息;气象变量数据是从2022年1月到2024年1月份,各风电场每间隔15分钟的气象数据;实际功率数据是各风电场每间隔15分钟的发电出力数据。
在这里插入图片描述

方案

1.特征构建

for col in tqdm.tqdm(num_cols):# 历史平移 + 差分特征 + 二阶差分特征for i in [1,2,3,4,5,6,7,15,30,50] + [1*96,2*96,3*96,4*96,5*96]:df[f'{col}_shift{i}'] = df.groupby('stationId')[col].shift(i)df[f'{col}_feture_shift{i}'] = df.groupby('stationId')[col].shift(-i)df[f'{col}_diff{i}'] = df[f'{col}_shift{i}'] - df[col]df[f'{col}_feture_diff{i}'] = df[f'{col}_feture_shift{i}'] - df[col]df[f'{col}_2diff{i}'] = df.groupby('stationId')[f'{col}_diff{i}'].diff(1)df[f'{col}_feture_2diff{i}'] = df.groupby('stationId')[f'{col}_feture_diff{i}'].diff(1)# 均值相关df[f'{col}_3mean'] = (df[f'{col}'] + df[f'{col}_feture_shift1'] + df[f'{col}_shift1'])/3df[f'{col}_5mean'] = (df[f'{col}_3mean']*3 + df[f'{col}_feture_shift2'] + df[f'{col}_shift2'])/5df[f'{col}_7mean'] = (df[f'{col}_5mean']*5 + df[f'{col}_feture_shift3'] + df[f'{col}_shift3'])/7df[f'{col}_9mean'] = (df[f'{col}_7mean']*7 + df[f'{col}_feture_shift4'] + df[f'{col}_shift4'])/9df[f'{col}_11mean'] = (df[f'{col}_9mean']*9 + df[f'{col}_feture_shift5'] + df[f'{col}_shift5'])/11df[f'{col}_shift_3_96_mean'] = (df[f'{col}_shift{1*96}'] + df[f'{col}_shift{2*96}'] + df[f'{col}_shift{3*96}'])/3df[f'{col}_shift_5_96_mean'] = (df[f'{col}_shift_3_96_mean']*3 + df[f'{col}_shift{4*96}'] + df[f'{col}_shift{5*96}'])/5df[f'{col}_future_shift_3_96_mean'] = (df[f'{col}_feture_shift{1*96}'] + df[f'{col}_feture_shift{2*96}'] + df[f'{col}_feture_shift{3*96}'])/3df[f'{col}_future_shift_5_96_mean'] = (df[f'{col}_future_shift_3_96_mean']*3 + df[f'{col}_feture_shift{4*96}'] + df[f'{col}_feture_shift{5*96}'])/3# 窗口统计for win in [3,5,7,14,28]:df[f'{col}_win{win}_mean'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').mean().valuesdf[f'{col}_win{win}_max'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').max().valuesdf[f'{col}_win{win}_min'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').min().valuesdf[f'{col}_win{win}_std'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').std().valuesdf[f'{col}_win{win}_skew'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').skew().valuesdf[f'{col}_win{win}_kurt'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').kurt().valuesdf[f'{col}_win{win}_median'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').median().values# 逆序df = df.sort_values(['stationId','time'], ascending=False)df[f'{col}_future_win{win}_mean'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').mean().valuesdf[f'{col}_future_win{win}_max'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').max().valuesdf[f'{col}_future_win{win}_min'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').min().valuesdf[f'{col}_future_win{win}_std'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').std().valuesdf[f'{col}_future_win{win}_skew'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').skew().valuesdf[f'{col}_future_win{win}_kurt'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').kurt().valuesdf[f'{col}_future_win{win}_median'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').median().values# 恢复正序df = df.sort_values(['stationId','time'], ascending=True)# 二阶特征df[f'{col}_win{win}_mean_loc_diff'] = df[col] - df[f'{col}_win{win}_mean']df[f'{col}_win{win}_max_loc_diff'] = df[col] - df[f'{col}_win{win}_max']df[f'{col}_win{win}_min_loc_diff'] = df[col] - df[f'{col}_win{win}_min']df[f'{col}_win{win}_median_loc_diff'] = df[col] - df[f'{col}_win{win}_median']df[f'{col}_future_win{win}_mean_loc_diff'] = df[col] - df[f'{col}_future_win{win}_mean']df[f'{col}_future_win{win}_max_loc_diff'] = df[col] - df[f'{col}_future_win{win}_max']df[f'{col}_future_win{win}_min_loc_diff'] = df[col] - df[f'{col}_future_win{win}_min']df[f'{col}_future_win{win}_median_loc_diff'] = df[col] - df[f'{col}_future_win{win}_median']for col in ['is_precipitation']:for win in [4,8,12,20,48,96]:df[f'{col}_win{win}_mean'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').mean().valuesdf[f'{col}_win{win}_sum'] = df.groupby('stationId')[col].rolling(window=win, min_periods=3, closed='left').sum().values

☆2.目标转化

在这里插入图片描述
这里的处理应该是最终获TOP的trick。之前在砍老师的文章中也提到了这个处理,例如预测房价时,转换为预测单位面积下的房价。

光伏发电

本题海上风力很类似。

方案

特征


df["年"] = df["时间"].dt.yeardf["季节"] = df["时间"].dt.quarter
df["月"] = df["时间"].dt.monthdf["日"] = df["时间"].dt.day
df["周"] = df["时间"].dt.weekdf["分"] = df["时间"].dt.minute // 15 + df["时间"].dt.hour * 4
df["分"] = df["分"].astype("category")df['100m风速(100m/s)'] = df['100m风速(100m/s)'] * np.sin(np.pi * df['100m风向(°)'] / 180)
df['10米风速(10m/s)'] = df['10米风速(10m/s)'] * np.sin(np.pi * df['10米风向(°)'] / 180)
df["光照/温度"] = df["辐照强度(J/m2)"] / df["温度(K)"]# 这里做平移 + 差分
dfs = []
for site, df_site in df.groupby("光伏用户编号"):df_site = df_site.sort_values("时间")df_site["辐照强度(J/m2) - 1"] = df_site["辐照强度(J/m2)"].shift(1) - df_site["辐照强度(J/m2)"]df_site["辐照强度(J/m2) - 8"] = df_site["辐照强度(J/m2)"].shift(8) - df_site["辐照强度(J/m2)"]dfs.append(df_site)
df = pd.concat(dfs, axis=0)# 这里是提取一个辐照强度和当天最强辐照强度的比值特征(因为夏天和冬天的辐照强度不同,比值特征会更加合理)
df["日期"] = df["时间"].dt.date
day_max_values = df[["光伏用户编号", "日期", "辐照强度(J/m2)"]].groupby(by=["光伏用户编号", "日期"]).max()
day_max_values = day_max_values.rename(columns={x: x + "_max" for x in day_max_values.columns}).reset_index()
df = pd.merge(df, day_max_values, on=["光伏用户编号", "日期"], how="left").drop(columns=["日期"])
df["辐照强度(J/m2)_max"] = df["辐照强度(J/m2)"] / df["辐照强度(J/m2)_max"]# 温差特征
df["日期"] = df["时间"].dt.date
day_max_values = df[["光伏用户编号", "日期", "温度(K)"]].groupby(by=["光伏用户编号", "日期"]).max()
day_min_values = df[["光伏用户编号", "日期", "温度(K)"]].groupby(by=["光伏用户编号", "日期"]).min()
day_max_values = day_max_values.rename(columns={x: x + "_max" for x in day_max_values.columns}).reset_index()
day_min_values = day_min_values.rename(columns={x: x + "_min" for x in day_min_values.columns}).reset_index()
df = pd.merge(df, day_max_values, on=["光伏用户编号", "日期"], how="left")
df = pd.merge(df, day_min_values, on=["光伏用户编号", "日期"], how="left").drop(columns=["日期"])
df["温度(K)_max"] = df["温度(K)_max"] - df["温度(K)"]
df["温度(K)_min"] = df["温度(K)"] - df["温度(K)_min"]
df = df.rename(columns={"辐照强度(J/m2)_max": "光照/当天最强光照","温度(K)_max": "与当天最高温度之差","温度(K)_min": "与当天最低温度之差"
})

这篇关于2024DCIC海上风电出力预测Top方案 + 光伏发电出力高分方案学习记录的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/968387

相关文章

Spring Boot 配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录

《SpringBoot配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录》SpringBoot的配置文件是灵活且强大的工具,通过合理的配置管理,可以让应用开发和部署更加高效,无论是简单的属性配置,还是复杂... 目录Spring Boot 配置文件详解一、Spring Boot 配置文件类型1.1 applicatio

Java进行文件格式校验的方案详解

《Java进行文件格式校验的方案详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Java中进行文件格式校验的相关方案,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、背景异常现象原因排查用户的无心之过二、解决方案Magandroidic Number判断主流检测库对比Tika的使用区分zip

MySQL INSERT语句实现当记录不存在时插入的几种方法

《MySQLINSERT语句实现当记录不存在时插入的几种方法》MySQL的INSERT语句是用于向数据库表中插入新记录的关键命令,下面:本文主要介绍MySQLINSERT语句实现当记录不存在时... 目录使用 INSERT IGNORE使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE使用 REPLACE

Python 中的异步与同步深度解析(实践记录)

《Python中的异步与同步深度解析(实践记录)》在Python编程世界里,异步和同步的概念是理解程序执行流程和性能优化的关键,这篇文章将带你深入了解它们的差异,以及阻塞和非阻塞的特性,同时通过实际... 目录python中的异步与同步:深度解析与实践异步与同步的定义异步同步阻塞与非阻塞的概念阻塞非阻塞同步

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

IDEA中Git版本回退的两种实现方案

《IDEA中Git版本回退的两种实现方案》作为开发者,代码版本回退是日常高频操作,IntelliJIDEA集成了强大的Git工具链,但面对reset和revert两种核心回退方案,许多开发者仍存在选择... 目录一、版本回退前置知识二、Reset方案:整体改写历史1、IDEA图形化操作(推荐)1.1、查看提

Python实现html转png的完美方案介绍

《Python实现html转png的完美方案介绍》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现html转png功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 1.增强稳定性与错误处理建议使用三层异常捕获结构:try: with sync_playwright(

Java使用多线程处理未知任务数的方案介绍

《Java使用多线程处理未知任务数的方案介绍》这篇文章主要为大家详细介绍了Java如何使用多线程实现处理未知任务数,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 知道任务个数,你可以定义好线程数规则,生成线程数去跑代码说明:1.虚拟线程池:使用 Executors.newVir

MySQL中闪回功能的方案讨论及实现

《MySQL中闪回功能的方案讨论及实现》Oracle有一个闪回(flashback)功能,能够用户恢复误操作的数据,这篇文章主要来和大家讨论一下MySQL中支持闪回功能的方案,有需要的可以了解下... 目录1、 闪回的目标2、 无米无炊一3、 无米无炊二4、 演示5、小结oracle有一个闪回(flashb

Android App安装列表获取方法(实践方案)

《AndroidApp安装列表获取方法(实践方案)》文章介绍了Android11及以上版本获取应用列表的方案调整,包括权限配置、白名单配置和action配置三种方式,并提供了相应的Java和Kotl... 目录前言实现方案         方案概述一、 androidManifest 三种配置方式