时间序列预测|基于多元线性回归算法负荷预测（Python代码实现）

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🎁专栏目录：

目录

💥1 概述

📚2 数据

🎉3 运行结果

👨‍💻4 Python代码

💥写在最后

💥1 概述

       其实家庭用电量预测仅仅是个“引子”，如果有电网数据的话，可以开发适合业务需求的模型，比如通过预测各时段各区域的用电量来协助电网更好地实现电能调度；除此之外，还可以用于发电量预测，比如光伏电站、风力发电站、水电站发电量预测…等等。模型一般不是问题，关键在数据和数据处理。

📚2 数据

       本文数据集是一个多变量时间序列数据集，采集了法国巴黎一个家庭近四年（2006年12月至2010年11月）的用电量，采样周期为1分钟。数据集的属性信息如下：

date：格式dd/mm/yyyy；

time：格式hh:mm:ss；

global_active_power：每分钟的有功功率（千瓦）；

global_reactive_power：每分钟的无功功率（千瓦）；

voltage：每分钟的平均电压（伏特）；

global_intensity：每分钟的平均电流强度（安培）；

sub_metering_1：厨房有功电能（瓦时），主要包含洗碗机，烤箱和微波炉；

sub_metering_2：于洗衣房有功电能（瓦时），包含洗衣机，滚筒式烘干机，冰箱和电灯；

sub_metering_3：电热水器和空调有功电能（瓦时）。

🎉3 运行结果

👨‍💻4 Python代码

💥写在最后

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