### 数据处理与分析方案 以下是基于 Jupyter Notebook 的 Python 实现，用于计算综合转换效率、电流、电压和功率，并筛选特定条件下数据以及分析发电量与其他变量的关系。 --- #### 1. 创建 Jupyter Notebook 文件 启动 Jupyter Notebook 并新建文件，命名为 `SolarPanel_Analysis.ipynb`。 --- #### 2. 导入必要库 在第一个代码单元格中导入所需库： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import r2_score import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') ``` --- #### 3. 定义综合值计算函数 定义一个函数 `calculate_comprehensive_metrics` 来计算综合转换效率、电流、电压和功率。此函数扩展了之前的版本，增加了对板温和发电量的支持。 ```python def calculate_comprehensive_metrics(dataframe): """ 计算综合转换效率、电流、电压和功率。 参数: dataframe (pd.DataFrame): 包含列 ['efficiency', 'current', 'voltage', 'power'] 的 DataFrame。 返回: dict: 包含综合转换效率、电流、电压和功率的结果字典。 """ efficiencies = dataframe['efficiency'].values currents = dataframe['current'].values voltages = dataframe['voltage'].values powers = dataframe['power'].values # 总输出功率 total_output_power = np.sum(efficiencies * currents * voltages) # 总输入功率 total_input_power = np.sum(powers) # 综合转换效率 comprehensive_efficiency = total_output_power / total_input_power if total_input_power != 0 else 0 # 综合电流 comprehensive_current = np.mean(currents) # 综合电压 comprehensive_voltage = np.mean(voltages) return { "comprehensive_efficiency": comprehensive_efficiency, "comprehensive_current": comprehensive_current, "comprehensive_voltage": comprehensive_voltage, "total_output_power": total_output_power } ``` --- #### 4. 加载与预处理数据 假设数据存储在一个 CSV 文件中，加载并清理数据。 ```python # 假设数据存储在 solar_data.csv 中 data = pd.read_csv('solar_data.csv') # 查看数据结构 print(data.head()) # 清洗数据：删除缺失值和异常值 data.dropna(inplace=True) data = data[(data['temperature'] >= 10) & (data['temperature'] <= 30)] # 筛选板温范围 ``` --- #### 5. 筛选发电量排名前10的数据 按发电量排序并选取前10条记录。 ```python top_10_by_generation = data.sort_values(by='generation', ascending=False).head(10) print(top_10_by_generation[['temperature', 'light_intensity', 'efficiency', 'wind_speed', 'generation']]) ``` --- #### 6. 分析发电量与各因素的关系 构建线性回归模型以分析发电量与板温、光照强度、转换效率、风速之间的关系。 ```python # 提取特征和目标变量 X = data[['temperature', 'light_intensity', 'efficiency', 'wind_speed']] y = data['generation'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建线性回归模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测与评估 predictions = model.predict(X_test) r2 = r2_score(y_test, predictions) print(f"R² Score: {r2:.4f}") # 显示系数 coefficients = pd.Series(model.coef_, index=X.columns) print(coefficients) ``` --- #### 7. 可视化分析结果 绘制散点图展示发电量与各个因子的相关性。 ```python fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) axes = axes.flatten() for i, feature in enumerate(['temperature', 'light_intensity', 'efficiency', 'wind_speed']): axes[i].scatter(data[feature], data['generation'], alpha=0.5) axes[i].set_title(f'Generation vs {feature.capitalize()}') axes[i].set_xlabel(feature.capitalize()) axes[i].set_ylabel('Generation') plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ###