光伏功率预测实战:用PyTorch搭建LSTM模型,从数据清洗到模型部署保姆级教程

环境准备与数据获取

  工欲善其事，必先利其器。在开始项目前，我们需要搭建合适的开发环境并获取可靠的光伏数据集。

  推荐使用 Anaconda 创建独立的 Python 环境，避免依赖冲突：

conda create -n pv_pred python=3.8
conda activate pv_pred
pip install torch pandas numpy matplotlib scikit-learn

  对于光伏数据，Desert Knowledge Australia Solar Centre 提供了丰富的实测数据，包含辐照度、温度、湿度等多维特征。下载时需注意：

• 选择包含完整气象特征和功率输出的数据集
• 检查数据时间范围和采样频率（通常 15 分钟或 1 小时）
• 确保数据包含足够长的历史周期（建议至少 1 年）

import pandas as pd
# 加载示例数据集
data = pd.read_csv('DKASC_315kW.csv', parse_dates=['Timestamp'], index_col='Timestamp')
print(data.head())

  提示：实际项目中可能遇到数据缺失或格式问题，建议先用 data.info() 和 data.describe() 快速了解数据概况。

数据预处理与特征工程

  原始数据往往存在噪声和缺失，高质量的特征工程能显著提升模型性能。以下是关键处理步骤：

缺失值与异常值处理

  光伏数据常见问题包括传感器故障导致的零值和异常波动。我们采用分层处理策略：

  缺失值处理：

• 短时缺失（<2 小时）：线性插值
• 长时间缺失：标记为特殊值或删除

  异常值检测：

• 物理范围检查（如夜间辐照度应为零）
• 统计方法（3σ 原则或 IQR）

from scipy import stats

# 物理范围过滤
data.loc[data['GHI'] < 0, 'GHI'] = 0
data.loc[data['Temp'] < -20, 'Temp'] = np.nan

# 统计异常值处理
z_scores = stats.zscore(data['Power'])
data = data[(z_scores < 3) & (z_scores > -3)]

特征构建与选择

  除原始特征外，可构造时序特征提升预测能力：

  使用热力图分析特征相关性，筛选关键输入变量：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

corr_matrix = data.corr()
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')