电力负荷预测：使用LSTM和Seq2Seq模型进行负荷预测

随着电力需求的不断增长，准确预测电力负荷对于电力系统的运行和规划至关重要。在过去的几年里，深度学习模型在电力负荷预测领域取得了显著的进展。本文将介绍如何使用LSTM（长短期记忆网络）和Seq2Seq（序列到序列）模型进行电力负荷预测，并提供相应的源代码。

LSTM是一种递归神经网络（RNN），在序列数据建模中表现出色。它能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，并在预测任务中表现出较好的性能。Seq2Seq模型则是一种用于序列到序列学习的模型，常用于机器翻译和序列生成任务。

下面是使用LSTM和Seq2Seq模型进行电力负荷预测的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.</