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   帮我开发一个新能源发电量预测分析系统，用于电力行业从业者进行光伏/风电功率预测。系统交互细节：1.支持上传GEFCom历史数据 2.可视化展示负荷曲线与气象关联 3.集成LSTM/XGBoost预测模型 4.生成预测报告。注意事项：需处理数据缺失值，提供MAE/RMSE评估指标。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

一、GEFCom数据集核心价值

1. 行业基准地位：作为IEEE官方竞赛数据集，包含2004-2023年跨度为20年的电力行业真实数据，覆盖负荷、风电、光伏、电价四大预测场景
2. 多维度数据关联：独特整合气象站温度（11个站点）、节假日标记、区域负荷（20个区域）等跨界数据，支持多维特征工程
3. 标准化评估体系：配套benchmark文件明确预测精度评估标准，内置MAE/RMSE等指标计算逻辑

二、典型应用场景解析

1. 风电功率预测：利用WF1-WF7风电场数据+48小时风速预报，可构建时空注意力预测模型
2. 光伏发电预测：ECMWF提供的12种气象变量（辐照度、云量等）与发电量形成映射关系
3. 电价波动分析：2.5年LMP数据与系统负荷的滞后相关性分析

三、数据处理关键要点

1. 缺失值处理：原始数据存在8个特定周的数据空白，需采用KNN或线性插值补全
2. 特征工程技巧：将温度数据按气象站地理位置加权聚合，构建区域特征向量
3. 时间序列处理：需特别注意夏令时转换导致的时区跳变问题

四、模型优化方向

1. 概率预测改进：采用Quantile Regression替代传统点预测，应对新能源波动性
2. 多任务学习：联合训练负荷+电价预测模型，利用任务相关性提升精度
3. 在线学习机制：适应ISONE数据集持续更新的特性

平台体验建议

在InsCode(快马)平台直接上传GEFCom的CSV文件，通过可视化编辑器快速构建预测流水线。实际测试发现其Jupyter环境预装了sklearn、pandas等数据分析库，处理大型时间序列数据时内存分配合理，适合快速验证预测模型效果。