【机器学习应用】基于集成学习的电力负荷预测系统实战案例

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一、系统概述

本系统是一个基于Python3.11.9+机器学习算法+Celery异步队列调度模型的电力负荷预测系统实战案例，支持用户认证、电力数据管理、异步负荷预测任务调度及模型预测结果查询。系统通过整合Flask框架、Celery异步任务队列及机器学习模型，实现了高可用、可扩展的电力负荷预测服务。读者可以自行扩展成其他的预测系统，只需要将数据源修改即可。

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二、系统架构

2.1 整体架构图

前端用户

Flask Web服务

MySQL数据库

Redis消息队列

Celery Worker

机器学习模型

2.2 架构分层说明

层次	组件/技术	功能描述
接口层	Flask路由/蓝图	处理HTTP请求（用户认证、数据操作、任务提交等），返回JSON响应。
服务层	各Service类（如ForecastService）	封装业务逻辑（任务创建、数据导入导出、模型调用等），协调仓库层与任务队列。
数据层	SQLAlchemy ORM + MySQL	存储用户数据、电力历史数据、预测任务状态及结果，通过Repository类封装数据库操作。
任务队列	Celery + Redis	处理异步预测任务（如async_forecast_task），解耦Web服务与耗时计算。
模型层	Scikit-learn模型	提供负荷预测能力（随机森林、梯度提升树等），通过predict_api接口调用。

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2.3 系统各个模块之间的调用流程