Raxxian电力负荷预测中的气象特征工程实战：从文本解析到模型优化
电力负荷预测一直是能源管理领域的核心课题。每当夏季用电高峰来临，或是寒冬供暖季启动，电网调度员们总会紧盯着那些不断跳动的数字——它们不仅代表着千家万户的用电需求，更关乎整个电力系统的稳定运行。而在这些数字背后，气象条件的变化往往扮演着关键角色。一场突如其来的高温天气可能让空调负荷激增30%，而连续的阴雨天气则可能使工业用电出现明显波动。
1. 气象数据预处理：从原始文本到结构化特征
当我们拿到原始气象数据时，往往会遇到各种非结构化的文本描述。"小雨-中雨/中雨-大雨"这样的天气状况，"无持续风向<3级"这样的风力描述，对人类来说易于理解，但对机器学习模型却如同天书。我们需要将这些文本信息转化为模型能够处理的数值特征。
1.1 温度数据的标准化处理
温度数据看似简单，但原始数据中常常混杂着单位符号和异常值。在Python中，我们可以使用pandas进行高效清洗：
python复制# 温度数据清洗示例
tianqi['最高温度'] = tianqi['最高温度'].str.replace('℃', '').astype(float)
tianqi['最低温度'] = tianqi['最低温度'].str.replace('℃', '').astype(float)
# 处理可能的异常值
tianqi['最高温度'] = tianqi['最高温度'].apply(lambda x: x if -30 <= x <= 50 else np.nan)
tianqi['最低温度'] = tianqi['最低温度'].apply(lambda x: x if -30 <= x <= 50 else np.nan)
# 计算日均温度与温差
tianqi['日均温度'] = (tianqi['最高温度'] + tianqi['最低温度']) / 2
tianqi['昼夜温差'] = tianqi['最高温度'] - tianqi['最低温度']
温度衍生特征对负荷预测尤为重要，特别是以下几种：
- 累积温度效应：连续高温或低温天数
- 温度变化趋势：最近3天温度变化率
- 体感温度：结合湿度、风速计算的综合指标
1.2 天气状况的语义解析
天气文本通常包含白天和夜间两个时段的描述，用"/"分隔。我们需要先将其拆解：
python复制# 拆分白天和夜间天气
weather_split = tianqi['天气状况'].str.split('/', expand=True)
tianqi['白天天气'] = weather_split[0]
tianqi['夜间天气'] = weather_split[1]
对于"小雨-中雨"这样的复合描述，可以考虑两种处理方式：
- 取最严重的天气状态（中雨）
- 拆分为两个二元特征（是否小雨、是否中雨）
1.3 风向风力信息的结构化
风向风力数据通常包含方向和强度信息。我们可以使用正则表达式进行提取：
python复制import re
# 提取风力等级
def extract_wind_level(text):
match = re.search(r'(\d+)～(\d+)级', text)
if match:
return (int(match.group(1)) + int(match.group(2))) / 2
match = re.search(r'<(\d+)级', text)
if match:
return int(match.group(1)) - 0.5
return 0
tianqi['白天风力'] = tianqi['白天风力风向'].apply(extract_wind_level)
tianqi['夜间风力'] = tianqi['夜晚风力风向'].apply(extract_wind_level)
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2. 分类特征的编码策略对比
天气、风向等分类特征的编码方式直接影响模型效果。不同编码方法有各自的适用场景。