[Datawhale AI春训营] 发电功率预测（AI+新能源）

加个特征

# 构建特征
def feature_combine(df):
    df_copy = df.copy()
    # 经纬度两个方向的风速进行向量计算 获取实际风速
    df_copy["wind_speed"] = np.sqrt(df_copy['u100']**2 + df_copy['v100']**2)
    # 添加小时特征 捕捉数据的时间周期性
    df_copy["h"] = df_copy.index % 24
    # 特征组合
    
    # 计算ghi(水平面总辐照度)与poai(光伏面板辐照度)的比值
    # 反映光伏组件的效率
    df_copy["ghi/poai"] = df_copy["ghi"] / (df_copy["poai"] + 0.0000001)
    # 同上
    df_copy["ghi_poai"] = df_copy["ghi"] - df_copy["poai"]
    # 计算总风速与sp(气压)的比值。有助于捕捉风速与气压之间的关系
    df_copy["wind_speed/sp"] = df_copy["wind_speed"] / (df_copy["sp"] + 0.0000001)
    
    return df_copy```

### 最近有点忙，其它特征和模型选择后续优化