J'organisais un séminaire sur les prévisions de consommation d'énergie, et j'ai entendu dire qu'il était difficile de l'obtenir car le format de la consommation d'énergie passée publiée par chaque compagnie d'électricité est différent. Par conséquent, je vais résumer la méthode d'acquisition des données pour chaque compagnie d'électricité.
À propos, les compagnies d'électricité cibles sont Hokkaido power, Tohoku power, Tokyo power, Hokuriku power, Chubu power, Kansai power, Chugoku power, Shikoku power, Kyushu power, Okinawa power, et cette fois je traiterai avec la Chine. ..
Remarque: la répétition d'un grand nombre de téléchargements met le serveur à rude épreuve, veuillez donc essayer de télécharger une seule fois ou pour une période limitée.
Cela fonctionne dans un environnement appelé Colaboratory par Google.
Il semble que vous puissiez télécharger les données à partir du site Web suivant.
China Electric Power Network Denki Forecast
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
En septembre 2020, il semble que les données d'avril 2018 aient été publiées lors de leur exécution.
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))
l'a fait!
Étant donné que les résultats de la consommation d'électricité passée peuvent ne pas être publiés, il est nécessaire de collecter en permanence des données.
En regardant la quantité d'électricité utilisée, vous remarquez de nombreuses choses. C'est tout pour Kimura de la scène.
La personne qui a lu l'article m'a demandé: "Cela prend trop de temps, alors que dois-je faire si je veux les données rapidement?", J'ai donc décidé de vendre les données pendant un certain temps. Si vous êtes intéressé par les données, veuillez consulter l'URL suivante.
https://ticket.tsuku2.jp/eventsDetail.php?ecd=16260900020422
Recommended Posts