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内短路算法

安装​

pip install thinkenergy-2.1.0-py3-none-any.whl
#执行激活脚本

使用方法​

1.导入引擎工厂类​

from thinkenergy.thinkengine import ThinkEngineFactory

2.使用 app_key 和 app_secret 初始化引擎工厂​

Tip:用户需要申请app_key 和 app_secret,否则算法无法使用

tef = ThinkEngineFactory(app_key, app_secret)

3.根据算法编码获取具体的算法引擎​

Tip:每一个算法都有对应的算法编号码,针对不同的算法请传入正确的算法编号,本例中A100160代表内短路算法

alg_code = 'A1001153'
te1 = tef.get_engine(alg_code)

4.给算法引擎设置参数(可选)​

Tip:算法参数可以通过两种方式实现:

通过算法配置文件

通过set_params方法实现

不配置参数会使用默认的参数

te1.set_params(params=params)   # 设置参数

5.调用算法​

Tip:run()函数接收的数据为DataFarme,用户可以将自己的数据构建成符合算法的DataFarme,本例采用的是读取.csv格式文件中的数据转为DataFarme.

data = pd.read_csv(r'/tmp/sample_data_A100160.csv')
te1.run(data)

算法的使用参数说明如下:​

参数类型示例说明
app_keystr123456用户申请的app_key
app_secretstr'I2NEWMBQFW7IMSD7XFZNHFARCVJAK7IZDK23BGABSWNU5QLBBCWLRFTL6QDAHDM32ZDA5ITFR6JPPJT3JHCBHZC77ZXNYSE4NUPHAEA='用户申请的app_secret
alg_codestrA100160算法编码
dataDataFramepandas二维数组
paramsdict算法配置

算法输入数据样例​

算法传入数据DataFarme字段​

#RCC
[' 'timestamp', 'current','single_volt_list'](300条数据)

输入数据样例​

sample_data_A100151.csv文件内容

不支持在 Docs 外粘贴 block

详细实例demo​

import pandas as pd
from thinkenergy.thinkengine import ThinkEngineFactory

app_key      = '123456' # 用户申请的 app_key
app_secret = 'I2NEWMBQFW7IMSD7XFZNHFARCVJAK7IZD' \
            'K23BGABSWNU5QLBBCWLRFTL6QDAHDM32Z' \
            'DA5ITFR6JPPJT3JHCBHZC77ZXNYSE4NUP' \
            'HAEA='  # 用户申请的 app_secret
tef = ThinkEngineFactory(app_key, app_secret)  # 初始化引擎工厂
# 实例化
alg_code = 'A100160' # 算法编号.本例为内短路算法编号
data = pd.read_csv(r'/tmp/charge_trip.csv', encoding = 'gbk')  # 读取 CSV

te1 = tef.get_engine(alg_code)  # 获取内短路算法引擎

print(te1.run(data))            # 调用内短路算法

算法结果​

[6.879222317222221, 
 4.584527845277777,
 6.879222317222221,
 4.584527845277777,
 7.063555650555556,
 7.063555650555556,
 7.063555650555556,
 7.063555650555556,
 6.879222317222221,
 6.879222317222221,
 7.063555650555556,
.....]