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电力交易量化实战|全网最全 Python 环境库详解(用途 + 安装命令 + 场景应用)

  • 2026-10-11 07:41:59
电力交易量化实战|全网最全 Python 环境库详解(用途 + 安装命令 + 场景应用)

电力现货交易、新能源出力预测、风光偏差量化、数据分析的时候,如果环境乱配、库乱分,调起来就麻烦。

基于电力交易量化专用 Python 环境(就是我日常做现货报价、风光预测、偏差分析的完整依赖库),给你总结了用途 + 安装指令,复制就能安装,但这只是工具。这篇文章没有策略,策略后面慢慢写吧。


包含:时序预测、机器学习、数据处理、可视化、数据库、爬、Web 服务,我是 24 年开始用的,目前没啥问题。大家有建议的库也可以说一下。


一、核心库

用途:处理负荷、风光出力、电价、等结构化数据

场景:负荷 / 出力数据清洗、偏差计算、供需比统计、火电成本核算等等

库名称
版本
核心用途
安装命令
numpy
1.26.4
数值计算、波动计算
pip install numpy==1.26.4
pandas
2.2.2
电力表格数据核心处理
pip install pandas==2.2.2
scipy
1.15.3
科学计算,电力数据拟合、波动分析
pip install scipy==1.15.3
pytz
2025.2
时间处理,(15 分钟级)
pip install pytz==2025.2
tzdata
2025.2
时区数据补充
pip install tzdata==2025.2
python-dateutil
2.9.0.post0
日期计算,现货交易日、时段统计
pip install python-dateutil==2.9.0.post0

二、新能源时序预测专用库(电力预测核心)

用途:光伏 / 风电出力预测、日前 / 实时预测、偏差量化(我最核心的库)
场景:新能源出力预测、偏差分析、爬坡计算
库名称
版本
核心用途
安装命令
prophet
1.2.1
时序预测,光伏 / 风电日出力曲线预测
pip install prophet==1.2.1
statsforecast
2.0.2
统计时序预测,高精度新能源预测
pip install statsforecast==2.0.2
coreforecast
0.0.16
轻量化预测核心
pip install coreforecast==0.0.16
utilsforecast
0.2.14
预测工具库,辅助偏差评估
pip install utilsforecast==0.2.14

三、机器学习 / 深度学习库

用途:现货电价预测、新能源波动分类、火电成本建模
场景:日前 / 实时电价预测、风光偏差等级分类
库名称
版本
核心用途
安装命令
torch
2.10.0
深度学习框架,AI 电力预测模型
pip install torch==2.10.0
xgboost
3.0.2
梯度提升树,电价 / 出力预测神器
pip install xgboost==3.0.2
scikit-learn
1.7.0
机器学习基础,数据建模、评估
pip install scikit-learn==1.7.0
numba
0.62.1
加速计算,海量电力数据高速运算
pip install numba==0.62.1
llvmlite
0.45.1
numba 依赖库,底层加速支持
pip install llvmlite==0.45.1

四、数据可视化库

用途:绘风光出力曲线、电价趋势、偏差对比图
场景:出力预测 vs 实际、走势图等等
库名称
版本
核心用途
安装命令
matplotlib
3.10.7
静态绘图,电力数据基础可视化
pip install matplotlib==3.10.7
plotly
6.2.0
绘图,网页展示
pip install plotly==6.2.0
contourpy
1.3.3
matplotlib 
pip install contourpy==1.3.3
cycler
0.12.1
绘图配置
pip install cycler==0.12.1
fonttools
4.60.1
字体管理,中文图表正常显示
pip install fonttools==4.60.1
kiwisolver
1.4.9
绘图依赖库
pip install kiwisolver==1.4.9
pyparsing
3.2.5
绘图解析依赖
pip install pyparsing==3.2.5

五、数据库 / 文件操作库

用途:读日报、MySQL 存出力数据、Excel 导报表
场景:日报读、风光数据入库、成本导出
库名称
版本
核心用途
安装命令
PyMySQL
1.1.1
MySQL 数据库连接,存电力数据
pip install PyMySQL==1.1.1
openpyxl
3.1.5
Excel 读写,电力交易报表处理
pip install openpyxl==3.1.5
pyarrow
22.0.0
大数据存储,海量电力时序数据读写
pip install pyarrow==22.0.0
et_xmlfile
2.0.0
Excel 文件依赖
pip install et_xmlfile==2.0.0
cloudpickle
3.1.1
模型序列化,保存预测模型
pip install cloudpickle==3.1.1

六、请求 / 爬

用途:数据、获取气象 / 煤价等数据
场景:日报爬、实时出力数据采集
库名称
版本
核心用途
安装命令
DrissionPage
4.1.1.2
轻量化爬,数据抓
pip install DrissionPage==4.1.1.2
requests
2.32.4
HTTP 请求,获取气象 / 电价数据
pip install requests==2.32.4
httpx
0.28.1
异步网络请求,高速数据抓取
pip install httpx==0.28.1
urllib3
2.5.0
网络请求底层依赖
pip install urllib3==2.5.0
certifi
2025.8.3
SSL 证书,安全网络请求
pip install certifi==2025.8.3

七、Web 服务 / 接口库

用途:搭预测接口、现货自动化报价
场景:出力预测 API、电价实时推送接口
库名称
版本
核心用途
安装命令
fastapi
0.112.2
Web 框架,电力接口开发
pip install fastapi==0.112.2
uvicorn
0.32.1
ASGI 服务,启动 FastAPI 接口
pip install uvicorn==0.32.1
starlette
0.38.6
Web 框架底层依赖
pip install starlette==0.38.6
h11
0.16.0
HTTP 协议依赖
pip install h11==0.16.0

八、统计分析库

用途:电力偏差统计、供需比分析、火电成本统计
场景:四分位数 / 中位数计算、风光偏差统计
库名称
版本
核心用途
安装命令
statsmodels
0.14.5
统计建模,电力数据回归分析
pip install statsmodels==0.14.5
patsy
1.0.2
统计公式依赖
pip install patsy==1.0.2
holidays
0.83
节假日判断,电力负荷节假日修正
pip install holidays==0.83

九、工具辅助库

用途:日志记录、进度条、系统监控、自动化工具
场景:预测脚本日志、数据处理进度监控
库名称
版本
核心用途
安装命令
loguru
0.7.0
日志管理,电力脚本运行记录
pip install loguru==0.7.0
tqdm
4.67.1
进度条,海量电力数据处理进度
pip install tqdm==4.67.1
psutil
7.0.0
系统监控,服务器资源占用查看
pip install psutil==7.0.0
click
8.2.1
命令行工具,电力脚本启动
pip install click==8.2.1
pydantic
2.11.7
数据验证,接口 / 模型参数校验
pip install pydantic==2.11.7

总结

一个一个安装嫌麻烦的话,可以帮三连一下,我给你发整体的安装包,分享不易,希望大家支持下!感谢感谢!!!

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