使用Python实现深度学习模型进行智能可再生能源优化

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
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