[PYTHON] Erfassung des früheren Stromverbrauchs China Electric Power Edition

Einführung

Ich habe ein Seminar zur Stromverbrauchsprognose abgehalten und gehört, dass es schwierig ist, diese zu erhalten, da die von den einzelnen Energieversorgungsunternehmen angekündigten früheren Stromverbrauchsformate unterschiedlich sind. Daher werde ich die Datenerfassungsmethode für jedes Energieunternehmen zusammenfassen.

Die Zielstromversorgungsunternehmen sind übrigens Hokkaido-Macht, Tohoku-Macht, Tokio-Macht, Hokuriku-Macht, Chubu-Macht, Kansai-Macht, Chugoku-Macht, Shikoku-Macht, Kyushu-Macht, Okinawa-Macht, und dieses Mal werde ich mich mit China-Macht befassen. ..

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Betriebsumgebung

Es funktioniert in einer Umgebung namens Colaboratory von Google.

Colaboratory

Webseite

Es scheint, dass Sie die Daten von der folgenden Website herunterladen können.

China Electric Power Network Denki-Prognose

herunterladen

python

for y in range(2016, 2020):
  url = "https://www.energia.co.jp/nw/jukyuu/sys/juyo-{:04}.csv".format(y)
  print(url)
  !wget $url

Ab September 2020 scheinen die Daten vom April 2018 bei ihrer Ausführung veröffentlicht worden zu sein.

Lesen und visualisieren

python

from glob import glob
import pandas as pd

files = glob("j*.csv")
files.sort()
print(files)

df_juyo = pd.DataFrame()

for f in files:
  df = pd.read_csv(f, skiprows=2, encoding="Shift_JIS")
  df_juyo = pd.concat([df_juyo, df])

print(df_juyo.shape)
print(df_juyo.columns)

df_juyo.index = pd.to_datetime(df_juyo["DATE"] + " " + df_juyo["TIME"])

df_juyo["Performance(10.000 kW)"].plot(figsize=(15,5))

erledigt!

Da die bisherigen Stromverbrauchsergebnisse möglicherweise nicht veröffentlicht werden, müssen kontinuierlich Daten erfasst werden.

Wenn man die Menge an verbrauchtem Strom betrachtet, fällt Ihnen vieles auf. Das ist alles für Kimura aus der Szene.

Ergänzung

Die Person, die den Artikel las, fragte mich: "Es dauert zu lange. Was soll ich also tun, wenn ich die Daten schnell haben möchte?" Also beschloss ich, die Daten für eine Weile zu verkaufen. Wenn Sie an den Daten interessiert sind, lesen Sie bitte die folgende URL.

https://ticket.tsuku2.jp/eventsDetail.php?ecd=16260900020422