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

2024-05-07 21:04
文章标签 学习 记录 top 预测 光伏 方案 发电 高分 风电 出力 海上 2024dcic

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

Java实现优雅日期处理的方案详解

Java实现优雅日期处理的方案详解

《Java实现优雅日期处理的方案详解》在我们的日常工作中,需要经常处理各种格式,各种类似的的日期或者时间,下面我们就来看看如何使用java处理这样的日期问题吧,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言一、日期的坑1.1 日期格式化陷阱1.2 时区转换二、优雅方案的进阶之路2.1 线程安全重构2
阅读更多...
Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解

Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解

《Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解》SLF4J是一个简单的日志门面,它允许在运行时选择不同的日志实现,这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用SLF4J记录不同级别日志,感兴趣的可以了解下... 目录一、SLF4J简介二、添加依赖三、配置Logback四、记录不同级别的日志五、总结一、SLF4J
阅读更多...
在Spring Boot中浅尝内存泄漏的实战记录

在Spring Boot中浅尝内存泄漏的实战记录

《在SpringBoot中浅尝内存泄漏的实战记录》本文给大家分享在SpringBoot中浅尝内存泄漏的实战记录,结合实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录使用静态集合持有对象引用，阻止GC回收关键点：可执行代码：验证：1，运行程序（启动时添加JVM参数限制堆大小）：2，访问 htt
阅读更多...
MySQL 中查询 VARCHAR 类型 JSON 数据的问题记录

MySQL 中查询 VARCHAR 类型 JSON 数据的问题记录

《MySQL中查询VARCHAR类型JSON数据的问题记录》在数据库设计中,有时我们会将JSON数据存储在VARCHAR或TEXT类型字段中,本文将详细介绍如何在MySQL中有效查询存储为V... 目录一、问题背景二、mysql jsON 函数2.1 常用 JSON 函数三、查询示例3.1 基本查询3.2
阅读更多...
Java图片压缩三种高效压缩方案详细解析

Java图片压缩三种高效压缩方案详细解析

《Java图片压缩三种高效压缩方案详细解析》图片压缩通常涉及减少图片的尺寸缩放、调整图片的质量(针对JPEG、PNG等)、使用特定的算法来减少图片的数据量等,：本文主要介绍Java图片压缩三种高效... 目录一、基于OpenCV的智能尺寸压缩技术亮点：适用场景：二、JPEG质量参数压缩关键技术：压缩效果对比
阅读更多...
SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案

SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案

《SpringBoot首笔交易慢问题排查与优化方案》在我们的微服务项目中,遇到这样的问题：应用启动后,第一笔交易响应耗时高达4、5秒,而后续请求均能在毫秒级完成,这不仅触发监控告警,也极大影响了用户体... 目录问题背景排查步骤1. 日志分析2. 性能工具定位优化方案：提前预热各种资源1. Flowable
阅读更多...
Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢？我尝试一种更为智能的方法：P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验，
阅读更多...
Spring Boot 配置文件之类型、加载顺序与最佳实践记录

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
阅读更多...
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

《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
阅读更多...
MySQL INSERT语句实现当记录不存在时插入的几种方法

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
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2