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作者研究：
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本科计算机专业，研究生电气学硕
。
主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
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博主优势：
🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者，方便大家进行学习！亲民！！！还有我开了一个专栏给女朋友的，很浪漫的喔，代码学累的时候去瞧一瞧，看一看：
女朋友的浪漫邂逅
。有问题可以私密博主，博主看到会在第一时间回复。
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目前更新：
🌟🌟🌟电力系统相关知识，期刊论文，算法，机器学习和人工智能学习。
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支持：
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博主课外兴趣：
中西方哲学，送予读者：👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：
科研和哲思。
建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。或许，雨过云收，神驰的天地更清朗…….🔎🔎🔎
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本文目录如下：
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目录
1 概述
电能负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。其中粗度预测则是将整个时间段的电能负荷数据进行训练，进而进行预测。而细度预测这是要考虑电能负荷季节，时间周期影响因子。
在进行城市居民电能负荷粗度预测时需要考虑比较如下三种情况的准确率：
- 利用上一时刻的电能负荷（power），温度（温度），湿度（湿度），风速（speed）预测此刻的电能负荷
- 利用上一时刻的电能负荷（power）和此刻的温度（温度），湿度（湿度），风速（speed）预测此刻的电能负荷
- 利用上一若干时刻的电能负荷（power），温度（温度），湿度（湿度），风速（speed）预测此刻的电能负荷
在进行城市居民电能负荷细度预测时，除了要考虑如上问题时，还需要考虑季节，时间周期等影响因子：- 电力负荷往往具有周期性，夏季，冬季，过渡季（春季和秋季）用户用电量往往差距很大，因此在预测是可以考虑分开预测
- 在各个季节进行预测是，我们还可以按天，周，月进行划分，
2 结果展现
部分代码：
# invert scaling for forecast
inv_yhat = concatenate((yhat, test_X[:, 1:]), axis=1)
inv_yhat = scaler.inverse_transform(inv_yhat)
inv_yhat = inv_yhat[:, 0]
# invert scaling for actual
test_y = test_y.reshape((len(test_y), 1))
inv_y = concatenate((test_y, test_X[:, 1:]), axis=1)
inv_y = scaler.inverse_transform(inv_y)
inv_y = inv_y[:, 0]
# calculate RMSE
rmse = sqrt(mean_squared_error(inv_y, inv_yhat))
print('Test RMSE: %.3f' % rmse)
# calculate MAPE
mape = mean_absolute_percentage_error(inv_y, inv_yhat)
print('Test mape: %.3f' % mape)
3 Python代码实现