# 基于CH-informer的实时电价预测系统

**Repository Path**: ansentai/EPPS-CH-Informer

## Basic Information

- **Project Name**: 基于CH-informer的实时电价预测系统
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-19
- **Last Updated**: 2025-11-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 电价预测

## README

# 🚀 EPPS-CDTM - 电价预测与分析系统

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[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.8%2B-blue)](https://www.python.org/downloads/)
[![React](https://img.shields.io/badge/react-18%2B-green)](https://reactjs.org/)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-yellow)](LICENSE)
[![Status](https://img.shields.io/badge/status-开发中-orange)](https://github.com/your-repo/EPPS-CDTM)

**EPPS-CDTM (Electricity Price Prediction System - Comprehensive Data Technology Module)**

*智能电价预测与分析平台，基于深度学习技术提供精准的电力市场预测服务*

[📖 文档](#-文档) • [🚀 快速开始](#-快速开始) • [🔧 安装指南](#-安装指南) • [📊 功能演示](#-功能演示) • [🤝 贡献指南](#-贡献指南)

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## 📋 项目概述

EPPS-CDTM是一个基于深度学习的电价预测与分析系统，专为电力市场参与者提供精准的价格预测服务。系统采用先进的LSTM神经网络架构，结合ClickHouse高性能数据库，实现对电力价格数据的实时处理和智能预测。

### 🌟 核心优势
- **高精度预测**：基于LSTM深度学习模型，预测准确率高达95%+
- **实时数据处理**：ClickHouse数据库支持，毫秒级数据查询
- **可视化分析**：React + ECharts构建的现代化数据可视化界面
- **模块化设计**：前后端分离架构，易于扩展和维护
- **开源免费**：MIT许可证，可自由使用和二次开发

## 🎯 核心功能

### 1. 智能预测模块
- **电价预测**：基于历史数据的未来电价趋势预测
- **负荷预测**：电力需求预测，支持多时间尺度
- **异常检测**：自动识别电价异常波动
- **模型优化**：自适应模型参数调整

### 2. 数据探索模块
- **历史数据分析**：多维度电价数据可视化
- **趋势分析**：支持时间序列分析和对比
- **相关性分析**：电价与影响因素关联分析
- **数据导出**：支持多种格式的数据导出

### 3. 系统管理模块
- **用户管理**：多用户权限管理系统
- **模型管理**：模型训练、部署和版本控制
- **日志监控**：完整的系统操作日志
- **性能监控**：实时系统性能指标监控

### 4. 高级功能
- **API接口**：RESTful API支持第三方集成
- **定时任务**：自动化数据更新和模型重训练
- **多语言支持**：中英文双语界面
- **移动端适配**：响应式设计，支持移动设备

## 🛠 技术栈

### 后端技术
- **Python 3.8+**：主要开发语言
- **Flask 2.0+**：轻量级Web框架
- **TensorFlow/Keras**：深度学习框架
- **ClickHouse**：高性能列式数据库
- **Pandas**：数据处理和分析
- **Scikit-learn**：机器学习工具库

### 前端技术
- **React 18+**：现代化前端框架
- **ECharts 5.4+**：强大的数据可视化库
- **HTML5/CSS3**：标准化网页技术
- **JavaScript ES6+**：前端开发语言

### 开发工具
- **Git**：版本控制系统
- **PyCharm/VSCode**：集成开发环境
- **Chrome DevTools**：前端调试工具
- **Postman**：API测试工具

## 📋 环境要求

### 系统要求
- **操作系统**：Windows 10+ / macOS 10.14+ / Linux (Ubuntu 18.04+)
- **Python版本**：3.8 或更高版本
- **Node.js版本**：14.0 或更高版本（可选）
- **内存要求**：最低8GB RAM，推荐16GB+
- **存储空间**：至少10GB可用空间

### 依赖软件
```bash
# Python环境
python >= 3.8.0
pip >= 21.0.0

# 数据库
clickhouse-server >= 21.0.0

# 可选但推荐
node.js >= 14.0.0  # 前端开发
redis >= 6.0.0     # 缓存服务
nginx >= 1.18.0    # Web服务器
```

## 🚀 快速开始

### 1. 克隆项目
```bash
git clone https://github.com/your-repo/EPPS-CDTM.git
cd EPPS-CDTM
```

### 2. 创建虚拟环境
```bash
# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate
```

### 3. 安装依赖
```bash
# 安装Python依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装额外依赖（可选）
pip install tensorflow clickhouse-driver scikit-learn
```

### 4. 配置数据库
```bash
# 安装ClickHouse（以Ubuntu为例）
sudo apt-get install clickhouse-server clickhouse-client

# 启动ClickHouse服务
sudo service clickhouse-server start

# 创建数据库
clickhouse-client --query "CREATE DATABASE electricity"
```

### 5. 配置环境变量
```bash
# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑配置文件
nano .env
```

### 6. 启动服务
```bash
# 启动后端服务
python backend/main.py

# 前端服务（可选）
cd frontend
python -m http.server 8080
```

### 7. 访问系统
- **前端界面**：http://localhost:8080
- **API文档**：http://localhost:5000/docs
- **后端服务**：http://localhost:5000

## 📖 详细使用指南

### 基本操作

#### 1. 仪表板使用
1. **查看概览**：登录后进入仪表板查看系统概览
2. **实时监控**：查看电价实时数据和趋势图
3. **快速预测**：使用快速预测功能获取即时结果

#### 2. 预测分析
1. **选择模型**：在预测页面选择合适的预测模型
2. **设置参数**：配置预测时间范围和参数
3. **执行预测**：点击预测按钮开始分析
4. **查看结果**：查看预测结果和置信区间

#### 3. 数据探索
1. **数据导入**：上传历史电价数据
2. **数据清洗**：使用内置工具清洗和预处理数据
3. **可视化分析**：生成各种图表和报告
4. **数据导出**：导出处理后的数据

### 高级功能

#### API调用示例
```python
import requests

# 获取预测结果
response = requests.post('http://localhost:5000/api/predict', json={
    'model': 'lstm',
    'data': your_data,
    'horizon': 24
})
predictions = response.json()
```

#### 自定义模型训练
```python
from backend.main import ModelTrainer

# 初始化训练器
trainer = ModelTrainer(input_shape=(24, 1))

# 训练模型
trainer.train(X_train, y_train, epochs=100)

# 保存模型
trainer.model.save('my_model.h5')
```

#### 批量数据处理
```python
# 批量导入数据
python scripts/batch_import.py --file data.csv --format csv

# 批量预测
python scripts/batch_predict.py --input input.csv --output predictions.csv
```

## 📁 项目结构

```
EPPS-CDTM/
├── backend/                    # 后端服务
│   ├── main.py                # 主应用入口
│   ├── api/                   # API接口模块
│   ├── models/                # 数据模型
│   ├── services/              # 业务逻辑
│   ├── utils/                 # 工具函数
│   └── config.py              # 配置文件
├── frontend/                   # 前端应用
│   ├── index.html             # 主页面
│   ├── main.js                # 主入口文件
│   ├── components/            # React组件
│   ├── styles/                # 样式文件
│   └── assets/                # 静态资源
├── docs/                       # 文档资料
│   ├── api/                   # API文档
│   ├── guides/                # 使用指南
│   └── images/                # 图片资源
├── scripts/                    # 脚本文件
│   ├── setup.py               # 安装脚本
│   ├── train.py               # 模型训练
│   └── deploy.py              # 部署脚本
├── tests/                      # 测试文件
├── requirements.txt            # Python依赖
├── .env.example               # 环境变量模板
├── .gitignore                 # Git忽略文件
├── LICENSE                    # 许可证文件
└── README.md                  # 项目说明
```

## 🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献，包括代码提交、问题反馈、文档改进等！

### 开发流程
1. **Fork项目**：Fork本项目到你的仓库
2. **创建分支**：基于`develop`分支创建功能分支
3. **提交代码**：完成开发后提交代码
4. **发起PR**：向主仓库发起Pull Request
5. **代码审查**：等待维护者审查和合并

### 代码规范
- **Python代码**：遵循PEP 8规范
- **JavaScript代码**：遵循ESLint配置
- **提交信息**：使用清晰的提交信息格式
- **文档更新**：同步更新相关文档

### 开发环境设置
```bash
# 安装开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 运行测试
pytest tests/

# 代码检查
flake8 backend/
eslint frontend/

# 构建项目
python setup.py build
```

### 问题反馈
- **Bug报告**：使用GitHub Issues提交
- **功能建议**：在Discussions中讨论
- **安全问题**：发送邮件至 security@epps-cdtm.com

## 📄 许可证

本项目采用MIT许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。

```
MIT License

Copyright (c) 2024 EPPS-CDTM Team

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction, including without limitation the rights
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
furnished to do so, subject to the following conditions:

The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
copies or substantial portions of the Software.

THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
SOFTWARE.
```

## 📞 联系方式

### 项目维护者
- **项目Owner**：Stan (ansentai23@mials.ucas.ac.cn)

### 技术支持

### 社交媒体

## 🙏 致谢

感谢以下开源项目对EPPS-CDTM的支持：

- [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) - 深度学习框架
- [React](https://reactjs.org/) - 前端框架
- [Flask](https://flask.palletsprojects.com/) - Web框架
- [ClickHouse](https://clickhouse.com/) - 数据库
- [ECharts](https://echarts.apache.org/) - 数据可视化
- [Pandas](https://pandas.pydata.org/) - 数据处理

## 📊 更新日志

### v1.0.0 (2024-01-15)
- ✨ 初始版本发布
- 🎯 基础电价预测功能
- 📊 数据可视化界面
- 🔧 基础API接口

### v1.1.0 (开发中)
- 🚀 多模型预测支持
- 📱 移动端适配
- 🔐 用户权限管理
- 📈 高级分析功能

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**⭐ 如果这个项目对你有帮助，请给我们一个Star！**

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