Django+C3.js 可视化看板：快速实现电力负荷预测曲线实时展示的完整指南

DjangoC3.js 可视化看板快速实现电力负荷预测曲线实时展示的完整指南【免费下载链接】load_forecastingForecasting electric power load of Delhi using ARIMA, RNN, LSTM, and GRU models项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/load_forecastingload_forecasting是一个电力负荷预测开源项目用 Django 搭建后端 API结合 C3.js 前端图表库将 Delhi 的实时用电负荷与 ARIMA、RNN、LSTM、GRU 等 7 种模型的预测曲线画在同一张看板上并自动计算 RMSE、MAPE 精度指标。无论你是时序预测新手还是 Web 可视化爱好者都能从这个项目中学到「数据采集 → 模型预测 → 曲线展示」的完整链路 。️ 整体架构Django 后端 C3.js 前端项目把「数据、模型、展示」三层清晰拆开层次技术关键文件数据层MySQL Django ORMserver/swag/models.py、server/swag/load_data.py接口层Django ViewsJSON APIserver/swag/views.py展示层C3.js基于 D3 v3server/static/c3-0.4.18/c3.min.js、server/tamplates/Home_page.html预测层ARIMA / LSTM / GRU / RNN / SMA / WMA / SESmodels/ARIMA.ipynb、models/LSTM-v3.ipynb、models/GRU.ipynb、models/RNN.ipynb调度层Celery Redisserver/website/for_celery.py、celery.sh其中 C3.js 的核心优势是数据以二维数组列 序列行 时间点组织后一条c3.generate()就能渲染多序列时序曲线非常适合负荷这种高频时间序列场景。 数据层5 分钟粒度的负荷数据入库Delhi 的用电数据由爬虫models/load_scrap.py按天抓取为 CSV再由server/swag/load_data.py逐行写入数据库。数据模型极其简洁见server/swag/models.py的CSV模型timestamp时间每 5 分钟一个点一天 288 个点load_value负荷值MWdate日期用于按天快速检索数据库连接配置在server/website/settings.py的DATABASES中指向 MySQL 的配置文件db.cnf部署步骤参考 server/README.md。 接口层两个 JSON API 驱动全部曲线看板上的图表完全由两个轻量接口供数路由定义在server/website/urls.py/show_data/→graph_plotserver/swag/views.pyL25-L58 接收起止日期从数据库取出该区间每天 288 个 5 分钟负荷点返回 JSON 供前端画「按日期区间的实际负荷曲线」。/show_forecasted_smavg_data/→forecasted_plotserver/swag/views.pyL61-L168 接收某一天把当日 7 个模型的预测 CSV存于predictions/目录与真实负荷拼成 8 条序列同时顺手算出每个模型的RMSEMW和 MAPE%一并返回——指标表格和曲线图一次请求全部搞定。这种「后端拼好二维数组、前端零加工」的设计让前端代码非常薄也方便换成任何图表库。 前端实现三步生成多曲线时序看板页面模板server/tamplates/Home_page.html的加载顺序是d3.v3.min.js→c3.min.js→jquery→ 业务脚本然后按区域初始化三块内容首屏实时看板页面加载时自动以「当天日期」POST 请求forecasted_plot接口成功后用c3.generate()把 8 条曲线7 个模型 真实负荷画进#ope容器并填充 RMSE/MAPE 表格按日期查询server/static/main.js监听起止日期选择器提交后请求graph_plot并渲染到#d单模型对比server/static/main1.js监听单日选择器复用预测接口渲染到#Forecasting。曲线绘制的关键配置只需三行data: { x: x, xFormat: %H:%M, columns: load.forecasted_Load }, axis: { x: { type: timeseries, tick: { format: %H:%M } } }, color: { pattern: [#1f77b4, #FF0000, ...] } // 8 条序列各配一个颜色配合grid网格和隐藏的point288 个点/天的高密度曲线依然清晰易读。 自动化Celery 定时任务让曲线每天自动更新预测结果不是一次性跑出来的。models/aws.py中的定时任务每天 00:30IST自动运行三个预测脚本models/aws_arima.py用近 1 个月数据拟合 ARIMA预测未来每天负荷models/aws_rnn.py用近 2 个月数据训练 RNN / LSTM / GRUmodels/aws_smoothing.py拟合 SMA / WMA / SES 平滑模型服务端则通过server/website/for_celery.py接入 CeleryBroker 为 Redis见server/website/settings.py的BROKER_URL启动脚本celery.sh一键拉起 worker 与 beatcelery -A website worker -c1 -l info celery -A website beat -l info此外还内置了用户体系server/users/views.py提供注册 / 登录 / 登出让看板支持多用户访问。✅ 快速上手git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/load_forecasting cd load_forecasting/server pip install -r requirements.txt python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py runserver打开首页即可看到实时负荷看板在models/目录下打开EDA.ipynb、LSTM-eda.ipynb等 Notebook可以完整复现数据探索与模型训练过程。小结load_forecasting 用不到几百行的 Web 代码演示了一套可复用的电力负荷预测可视化方案Django 负责数据查询与指标计算C3.js 负责把 7 种模型的预测曲线与真实负荷叠加展示Celery 保证曲线每天自动刷新。如果你正在做时序预测类项目这个「JSON 二维数组 c3.generate()」的极简模式非常值得借鉴 。【免费下载链接】load_forecastingForecasting electric power load of Delhi using ARIMA, RNN, LSTM, and GRU models项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/load_forecasting创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考