在现代能源管理中,优化可再生能源的利用是至关重要的。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个智能可再生能源优化模型,并通过代码示例详细说明该过程。
引言
可再生能源(如太阳能、风能)具有不稳定性和不可预测性。使用深度学习模型可以更好地预测能源生产,并优化能源利用策略,从而提高能源利用效率,降低能源成本。
技术概述
1. 数据收集与预处理
首先,我们需要收集可再生能源的数据,包括气象数据(如温度、风速、阳光强度)和历史能源生产数据。然后进行数据预处理,如数据清洗、归一化处理等。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data
标签:能源,Python,数据,再生能源,智能,import,优化
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