基于机器学习的区域能源生产与消费的分析与预测系统实现，前端layui，后端flask，可视化echarts

1 绪论

1.1选题的意义

基于机器学习的区域能源生产与消费的分析与预测研究具有重要意义。随着能源需求不断增长和资源供给压力加大，能源生产与消费的合理规划和管理成为当务之急。通过机器学习技术，可以对大规模的能源数据进行深入挖掘和分析，揭示能源生产与消费的潜在模式和规律。这种研究有助于精准预测能源需求趋势，优化能源配置和利用，提高能源利用效率，降低能源生产成本，推动能源产业转型升级和可持续发展。同时，基于机器学习的能源分析还能为政府决策提供科学依据，制定更有效的能源政策和节能措施，推动绿色能源和清洁生产的发展，促进经济可持续增长和环境保护。这项研究的意义在于为能源领域的可持续发展和能源安全提供技术支持和战略指导，为构建低碳环保的社会和经济体系作出积极贡献。

1.2研究现状分析

1.3研究内容

基于机器学习的区域能源生产与消费的分析与预测研究的内容，包括以下方面：首先，收集能源生产与消费的大量数据，包括能源生产量、消费量、能源类型、能源市场价格等信息[4]。其次，利用机器学习算法对数据进行处理和分析，建立能源生产与消费的预测模型，探索影响能源生产与消费的关键因素和趋势。进一步，优化能源生产与消费模式，提高能源利用效率，降低能源消耗成本，推动能源产业可持续发展[5]。同时，通过模型预测能源需求，制定合理的能源供给计划，确保能源安全和稳定供应。最后，根据预测结果提出相应的政策建议和节能措施，促进能源消费结构调整，推动绿色能源的发展和应用，实现能源生产与消费的智能化管理和可持续发展[6]。通过这些课题任务，能够深入探讨能源领域的关键问题，为实现能源产业的智能化、清洁化和可持续发展提供理论和实践支持。

2 系统开发工具与相关技术

2.1开发平台

基于机器学习的能源区域生产与消费的分析与预测研究通常选择Python作为主要开发平台。Python具有丰富的数据处理库（如Pandas、NumPy）、机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）和数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn），能够支持数据处理、模型训练和结果可视化。Jupyter Notebook作为交互式编程环境，有利于快速实验和结果展示。对于大规模数据处理，可借助基于Python的分布式计算框架，如Dask和Apache Spark，提高处理效率。此外，针对能源领域的特殊需求，可使用专门的能源数据分析平台或工具，如EnergyPlus、RETScreen、HOMER等，这些工具提供了丰富的能源数据和模型库，有助于深入分析能源生产与消费情况。综合利用Python及相关库、Jupyter Notebook、分布式计算框架和专门的能源分析工具，研究人员能够进行全面的数据处理、特征工程、模型训练和预测分析，为能源领域的决策制定和可持续发展提供强大的技术支持。

2.2 前台框架介绍

2.2.1 Layui的简介

2.3 后台框架介绍

2.3.1 Flask框架的介绍

2.4 算法介绍

2.4.1 线性回归算法

线性回归是一种用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间线性关系的统计模型。其数学表达形式为：给定特征变量 ( X = {x_1, x_2, ..., x_n} ) 和目标变量 ( Y )，线性回归模型可以表示为：

  （1）

其中：

( Y ) 是目标变量（要预测的值）；

( x_1, x_2, ..., x_n ) 是特征变量（自变量）；

( \beta_0 ) 是截距（模型的偏移量）；

( \beta_1, \beta_2, ..., \beta_n ) 是特征变量的系数（斜率）；

( \varepsilon ) 是误差项，表示模型无法解释的随机误差。

线性回归模型的目标是找到最佳的系数 ( \beta_0, \beta_1, ..., \beta_n ) 来使预测值 ( \hat{Y} ) 与实际观测值 ( Y ) 之间的误差最小化。这通常通过最小化残差平方和（最小二乘法）来实现，即使得残差 ( \varepsilon = Y - \hat{Y} ) 的平方和最小化。最常见的方法是使用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）来估计系数 ( \beta )。

2.4.2 决策树算法

决策树算法是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。决策树通过一系列规则和条件将数据集分割成不同的区域，从而构建一个树状结构的模型，用于预测目标变量的取值。决策树算法的基本原理是根据特征的属性值将数据集分割成不纯度更低的子集，直到满足停止条件。常见的决策树算法包括ID3、C4.5、CART等。

决策树算法的公式可以表示为：对于分类问题，决策树的节点通过特征选择将数据划分为不同的类别。在每个节点 ( t )，通过特征 ( X_i ) 的取值 ( x_i ) 进行划分，生成子节点 ( t_{left} ) 和 ( t_{right} )：

  （2）

其中， ( C ) 是类别的数量， ( p(i|t) ) 是节点 ( t ) 中类别 ( i ) 的比例。

对于回归问题，决策树的节点通过特征选择将数据划分为不同的数值区间。在每个节点 ( t )，通过特征 ( X_i ) 的取值 ( x_i ) 进行划分，生成子节点 ( t_{left} ) 和 ( t_{right} )：

其中， ( N_t ) 是节点 ( t ) 的样本数量， ( y_i ) 是样本的真实值， ( \bar{y}_t ) 是节点 ( t ) 中样本的平均值。决策树算法通过不断选择最优的特征进行划分，生成一个树形结构，用于预测分类或回归任务。

2.4.3 随机森林算法

随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行分类和回归。随机森林通过对训练数据进行有放回抽样（bootstrap抽样），并对每棵决策树的节点划分时随机选择特征，以降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。随机森林算法的基本原理是通过构建多棵决策树，并将每棵决策树的预测结果进行整合，通常采用投票（分类）或平均（回归）的方式得到最终的预测结果[8]。

随机森林算法的公式如下：对于分类问题，随机森林的预测结果通过多棵决策树的投票得到：

其中，( \hat{y} ) 是最终的预测结果，( y_1, y_2, ..., y_n ) 是每棵决策树的预测结果。

对于回归问题，随机森林的预测结果通过多棵决策树的平均得到：

其中，( \hat{y} ) 是最终的预测结果，( y_1, y_2, ..., y_n ) 是每棵决策树的预测结果。随机森林算法通过并行训练多棵决策树，结合每棵决策树的预测结果，提高了模型的鲁棒性和准确性，适用于各种分类和回归问题。

2.4.4 SVM向量机算法

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，其基本原理是找到一个最优超平面来将不同类别的数据点进行分隔。SVM通过最大化间隔（margin）来找到最优超平面，使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化，从而提高分类的准确性和泛化能力。SVM的目标是找到一个决策边界，即超平面，可以表示为：

其中 w 是法向量（权重），b 是偏置项。对于输入样本x，其类别标签 y 可以表示为：

SVM的优化目标是最大化间隔，即最小化 ∣∣w∣∣，同时满足约束条件：y(w * x + b) 其中 x 是样本数据，y 是对应的类别标签。这可以转化为求解凸二次规划问题，通过拉格朗日乘子法得到对偶问题，并使用核函数将数据映射到高维特征空间，从而处理线性不可分的情况。

SVM具有较强的泛化能力和鲁棒性，在处理高维数据和非线性问题时表现优秀。通过调整超参数和选择合适的核函数，SVM可以适用于不同的场景，是一种重要的机器学习算法。

2.4.5 多项式回归算法

多项式回归是一种回归分析方法，通过拟合数据点到一个多项式函数来建立模型，以预测连续型变量的取值。其基本原理是利用多项式函数来逼近数据点之间的关系，可以更灵活地拟合非线性关系的数据。多项式回归模型可以表示为：

其中y 是预测值，b 是偏置项，wi是多项式的系数，x 是输入特征。通过调整系数 w i的取值，可以拟合不同次数的多项式函数，从而适应不同形状的数据分布。多项式回归的目标是通过最小化损失函数（如均方误差）来找到最优的多项式函数，使其与数据点的拟合误差最小化。通常使用最小二乘法来求解最优系数wi，以使预测值与实际观测值的残差平方和最小化。

在实际应用中，需要根据数据的特点和拟合效果选择合适的多项式次数，避免过拟合或欠拟合的情况。通过交叉验证等方法可以评估模型的泛化能力和准确性，从而选择最佳的多项式回归模型。多项式回归方法在处理非线性关系的数据拟合和预测中具有一定的灵活性和适用性。

3 数据清洗与处理

3.1数据源介绍

    数据包含了有关2022年广西能源生产和消费总量的信息，通过广西统计局下载进行汇总。数据集包含了45行数据和21列字段。数据集中包含的字段如下：年份、能源生产总量、原煤、原油、电力及其他源、能源消费总量、煤炭、石油、电力及其他能源

生活用能合计（万吨标准煤）、液化石油气（万吨）、电力（亿千瓦时）、每人每年平均用能（千克标准煤）、每人每年平均用电（千瓦小时）、每人每年平均生活用能（千克标准煤）、每人每年生活用电（千瓦小时）、能源消费比上年增长（％）、电力消费比上年增长（％）、地区生产总值比上年增长（％）、能源消费弹性系数、电力消费弹性系数。数据集包含了多个关于能源生产和消费的指标，以及与能源消费相关的增长率和弹性系数等信息。这些数据可以用于进行能源产业的分析、建模和预测，以便更好地了解广西地区的能源生产和消费情况。数据集信息如下表3.1所示。

表3.1  数据集信息（部分）

3.2 数据清洗与处理

3.2.1数据加载

   使用 pandas 的 read_excel 方法加载名为“广西能源生产、消费总量.xls”的Excel文件，将数据存储在名为 data 的 DataFrame 中。如图3-1所示：

图3-1数据加载

3.2.2数据探索

（1）输出数据集内容：通过查看数据的内容，以便了解数据的结构和格式。

（2）输出数据列名：通过 查看数据集的列名，列出了数据集中包含的各个字段.

（3）输出数据信息：通过查看数据集的信息，包括每列的数据类型和非空值数量等。

（4）输出描述性统计信息：通过 查看数据的描述性统计信息，包括均值、标准差、最小值、最大值等。 数据探索如图3-2所示：

图3-2数据探索

3.2.3数据处理

缺失值处理：使用 fillna方法将数据集中的缺失值填充为0，以确保数据完整性和准确性。且使用 Seaborn 库绘制了能源消费总量的频率分布直方图，对数据的分布情况进行了可视化展示。图3-2数据分布图

图3-4数据分布图

3.2.4特征重要性分析

计算特征重要性：使用随机森林回归模型计算了特征的重要性，并将结果存储在 feature_importance_df 中。通过绘制条形图展示了特征的重要性排序情况，以便直观地了解各个特征对目标变量的重要程度。如图3-5所示

图3-5特征重要性分析

4 模型设计与实现

4.1模型选择

选择线性回归、决策树和随机森林进行建模的原因如下：

（1）线性回归：作为最简单和经典的回归模型之一，线性回归适用于探索特征与目标变量之间的线性关系。它提供了对特征的线性组合进行建模的简单而直接的方法，同时能够快速地为问题提供基准性能。此外，线性回归的结果具有直观的解释性，有助于理解变量之间的关系。

（2）决策树：决策树模型能够处理非线性关系，并且具有很好的解释性和可解释性。它能够自动选择重要的特征并进行特征交互，同时对异常值具有一定的鲁棒性，因此适合探索能源生产与消费中可能存在的非线性关系和交互作用。

（3）随机森林：随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，能够有效地应对过拟合，并具有较高的预测准确性。它能够处理高维数据和大规模数据集，同时对特征的重要性进行评估，因此适用于对复杂问题进行建模和预测。

因此，选择这三个模型进行建模可以全面地探索能源生产与消费数据中的线性关系、非线性关系和特征重要性，为能源产业的分析与预测提供多方面的视角和深入的理解。

4.2特征选择

特征选择是通过两种方法来进行的：相关性分析和特征重要性分析。首先，通过相关性分析找出与目标变量（能源消费总量）之间相关性最高的特征，然后使用随机森林等模型的特征重要性分析来评估每个特征对于模型预测的贡献程度。接着，将这两种方法得到的结果进行交集操作，选取出的特征用于构建模型数据集。相关性分析热力图如图4-1所示：

图4-1相关性热力图

特征选择的作用主要体现在以下几个方面：

（1）提高模型性能：通过选择与目标变量高度相关且重要性较高的特征，可以提高模型的预测性能和泛化能力，避免模型过拟合或欠拟合的情况。

（2）减少计算成本：精心选择特征可以减少模型的复杂度，提高训练和预测的效率，降低计算成本。

（3）增强解释性：剔除无关特征可以使模型更易于解释，帮助深入理解问题的本质，为业务决策提供更有价值的信息。

（4）改善模型稳定性：排除无关或冗余的特征，可以降低数据噪声对模型的影响，提升模型的稳定性和鲁棒性。特征选择结果如图4-2所示：

图4-2特征选择结果

4.3划分数据集

本次研究使用 train_test_split 方法将数据集划分为训练集（X_train, y_train）和测试集（X_test, y_test），其中参数 test_size=0.2 表示测试集占总数据集的20%，random_state=42 用于设置随机种子以确保每次划分的一致性。划分数据集可以将数据用于模型训练和模型评估两个不同的阶段。训练集用于拟合模型，测试集用于评估模型的泛化能力和预测性能。通过将部分数据保留为测试集，可以在不同的数据子集上验证模型的稳定性，检验模型对于不同数据的适应能力，帮助发现模型是否过度拟合训练数据，从而提高模型的泛化能力。

4.4模型参数选择

本研究尝试了多种回归模型，并对这些模型进行了参数设置和选择。以下是各个模型的参数设置和选择：

（1）线性回归模型：

参数设置：线性回归模型没有设置太多参数，默认使用最小二乘法进行拟合。

参数选择：在训练集上拟合模型后，评估模型性能并获得均方误差和决定系数。参数设置如图所示：

（2）决策树回归模型：

参数设置：决策树回归模型的参数包括最大深度、最小样本分割数等。

参数选择：通过 GridSearchCV 搜索最佳参数组合，以获得最佳模型性能。

（3）随机森林回归模型：

参数设置：随机森林回归模型的参数包括决策树数量、最大深度等。本研究设置参数随机森林中树的数量，尝试了 100、200 和 300 三种取值。树的最大深度，尝试了不设定最大深度（None）、最大深度为 5 和 10 三种取值。所需的最小样本数，尝试了 2、5 和 10 三种取值。通过 3 折交叉验证来搜索最佳参数组合，以最小化均方误差（neg_mean_squared_error）来作为评分指标，优化目标是使均方误差最小化，对训练集数据 X_train 和目标值 y_train 进行网格搜索调优，找到最佳参数组合{'max_depth': None, 'min_samples_split': 2, 'n_estimators': 100}。如下图所示：

图4-4随机森林参数设置

（4）支持向量回归（SVR）模型：

参数设置：SVR 模型的主要参数包括 C（正则化参数）和 gamma（核函数系数）等。其中正则化参数，控制误差项的惩罚力度，尝试了0.1、1 和 10 三种取值。核函数系数，用于控制数据点的影响范围，尝试了 0.001、0.01 和 0.1 三种取值。核函数类型，包括线性核函数（'linear'）和径向基核函数（'rbf'）。通过使用了 3 折交叉验证来搜索最佳参数组合，以最小化均方误差作为评分指标，优化目标是使均方误差最小化。最优参数组合为{'C': 1, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'linear'}。Svm参数设置如下图：

图4-5svm模型参数设置

（5）多项式回归模型：

参数设置：多项式回归模型的参数主要是多项式次数。多项式的次数选择范围为 1 到 5。参数网格包括多项式特征转换器的次数参数。使用 GridSearchCV 对多项式回归模型进行参数搜索，以找到最佳的多项式次数，最佳多项式次数等于1。多项式回归模型参数设置如下图。

图4-6多项式模型参数设置

4.5模型评估指标

模型评估指标包括均方误差（MSE）和决定系数（R^2）。均方误差是预测值与真实值之间差异的平方和的平均值，用于衡量模型的预测精度，MSE 值越小表示模型的预测越准确。决定系数是模型拟合数据的程度，表示因变量方差中能被自变量解释的比例，R^2 值越接近1表示模型拟合效果越好。在预测精度评估方面，均方误差能够直观地衡量模型的预测精度，通过衡量预测值与真实值之间的差异来评估模型的预测准确性。在拟合效果评估方面，决定系数能够评估模型对观测数据的拟合程度，通过比较模型拟合数据方差中能被自变量解释的比例来评估模型的拟合效果。

4.6模型评估指标结果分析

模型运行结果如下表4.1所示。

表4.1  模型运行结果

SVM 模型的性能相对较差，具有极高的均方误差（2294162.10）和负的决定系数（-0.3628），这表明模型未能很好地拟合数据，存在欠拟合或模型选择不当的问题。线性回归模型表现出较低的均方误差（MSE）和接近于1的决定系数（R^2），表明该模型在对能源消费总量进行预测时具有较高的准确性和拟合度。决策树回归模型的均方误差较高，且决定系数较低，这可能表明模型存在过拟合的情况，对训练数据的拟合效果较差。随机森林回归模型表现出较低的均方误差和较高的决定系数，显示出对能源消费总量的良好预测能力和较强的拟合效果。最佳参数组合的随机森林模型在测试集上的表现也相对稳定，均方误差较低，决定系数接近1，表明该模型具有较高的预测准确性和拟合度。多项式回归模型的表现接近随机森林模型，均方误差为22652.40，决定系数为0.9865，多项式的项次数为1，说明模型能够较好地拟合非线性关系。

综合考虑，线性回归模型在这个问题上表现出了较高的预测准确性和拟合度，而决策树模型可能存在过拟合的问题，随机森林模型在预测能源消费总量方面具有较强的性能。最终的随机森林模型通过参数调优后，取得了较好的预测效果，能够稳健地对能源消费总量进行预测。

因此，选择随机森林模型作为最终的预测模型，以其较低的均方误差和接近1的决定系数，表明其在能源生产与消费数据预测方面具有较高的准确性和可靠性，能够为能源生产与消费的分析与预测提供有力支持。

5 可视化展示

5.1 登录注册

登录注册是基于 Flask 的后端服务，提供了用户注册、登录、密码修改等功能。用户可以通过 /addUser 路由注册用户，通过 /loginByPassword 路由登录用户，通过 /updatePass 路由修改密码。在注册用户时，后端会检查用户名是否已存在，如果存在则返回相应提示，否则将用户信息插入数据库中。登录时，后端会根据用户名和密码检查用户是否存在并匹配，返回相应的登录结果。密码修改功能会验证原密码的正确性，然后更新用户的密码信息。这些功能都是通过接收前端发送的 JSON 数据，然后进行数据库交互实现的。最后在前端可视化展示。如图5-1所示登录界面，图5-2所示注册界面：

图5-1登录界面图

图5-2注册界面图

5.2 不同年份能源生产总量分析

通过获取不同年份能源消费总量数据的后端接口。用户可以通过 /hot_wyss 路由获取不同年份的能源消费总量数据，后端会从数据库中读取相应的数据并返回给前端。在实现过程中，首先通过连接到数据库，执行 SQL 查询语句来获取不同年份的能源消费总量数据。然后将这些数据转换为 JSON 格式，以便于通过 API 接口返回给前端。最终，前端可以根据这些数据来展示不同年份的能源消费总量情况，最后前端渲染成柱状图等数据可视化展示，为数据展示和分析提供了基础支持。如图5-3不同年份能源消费总量分析所示

图5-3不同年份能源消费总量分析图

5.3 不同年份能源生产总量分析

提供了不同年份能源生产总量分析的功能。通过与MySQL数据库交互，实现了从数据库中读取能源生产总量数据，并以JSON格式返回给用户。其中包括了获取不同年份的能源生产总量数据，并通过接口进行展示，生产能源生产总量的柱状图以及原煤生产量的数据。如图5-4不同年份能源生产总量分析所示

图5-4不同年份能源生产总量分析图

5.4 不同年份原煤产量分析

实现不同年份原煤产量分析的功能。通过与MySQL数据库建立连接，从数据库中获取了年份和原煤产量的数据，并将其转化为JSON格式进行返回。在数据处理方面，代码通过使用pandas库将SQL查询结果转换为数据帧，然后将数据帧转换为列表形式，以便于在Web应用中进行展示。如图5-5不同年份原煤产量分析所示

图5-5不同年份原煤产量分析图

5.5 不同年份电力生产与消费分析

实现不同年份电力生产与消费分析的功能。通过与MySQL数据库建立连接，从数据库中获取了年份、电力生产、生活用能合计等数据。然后，利用pandas库进行数据处理和分析，将数据转换为JSON格式，通过echarts渲染在Web应用中进行展示，生成饼图和柱形图。如图5-6不同年份电力生产与消费所示

图5-6不同年份电力生产与消费图

 5.6 预测结果界面

基于机器学习算法的能源消费总量预测功能。通过Flask框架，实现了一个用于接收用户输入并进行预测的接口。用户可以通过传入不同的参数，如煤炭产量、电力消费等，来获取相应的能源消费总量预测结果。在接口内部，利用了机器学习模型对输入的参数进行处理和预测，最终返回预测结果给用户。最后经过echarts渲染，生成预测数据散点图。如图5-7预测结果所示

图5-7预测结果图

结束语

在基于机器学习的能源生产与消费的分析与预测研究中，通过构建线性回归、决策树和随机森林等模型，对广西能源生产与消费总量进行了分析与预测。通过数据预处理、特征重要性分析、模型建立和评估等步骤，取得了一定的研究成果。

在模型评估中，发现随机森林模型表现出较低的均方误差和接近于1的决定系数，显示出对能源消费总量的良好预测能力和较强的拟合效果，相比之下，线性回归模型也表现出了较高的预测准确性和拟合度，而决策树模型可能存在过拟合的问题。因此，选择了随机森林模型作为最终的预测模型，以其较低的均方误差和接近1的决定系数，表明其在能源生产与消费数据预测方面具有较高的准确性和可靠性。

未来，进一步完善研究，包括以下几个方面：

（1）数据挖掘与特征工程：通过挖掘更多的能源生产与消费相关数据，并进行特征工程处理，提取更多有效的特征，以提高模型的预测能力和稳健性。

（2）模型优化与调参：进一步优化随机森林模型的参数，探索更多机器学习模型，如支持向量机、神经网络等，以提高预测精度和鲁棒性。

（3）基于时间序列的预测：针对能源消费总量的时间序列特性，可以尝试引入时间序列预测模型，如ARIMA、Prophet等，进行更精细化的预测分析。

（4）深入领域研究：结合能源政策、经济发展和环境保护等领域知识，深入挖掘能源生产与消费背后的影响因素和规律，为能源产业的发展提供更有针对性的决策支持。

通过不断的研究与实践，我们期待能够为能源生产与消费领域的发展和决策提供更加准确、可靠的数据支持和预测分析，为促进能源产业的高质量发展和可持续发展做出贡献。