基于PyTorch和一维卷积的短期电力负荷预测

近年来，随着电力系统的规模不断扩大和能源消耗的增加，准确预测电力负荷成为了电力系统运营和调度的关键任务之一。在短期电力负荷预测中，借助机器学习和深度学习的方法已经取得了显著的成果。本文将介绍如何使用PyTorch和一维卷积神经网络（CNN）实现短期电力负荷预测，并提供相应的源代码。

1. 数据集准备

首先，我们需要准备用于训练和测试的电力负荷数据集。这些数据集通常包含电力负荷的历史记录，以及与之相关的一些影响因素，比如时间、日期、天气等。在本文中，我们将使用一个简化的数据集作为示例。

import numpy as np

# 生成示例数据集
def generate_dataset():
    # 生成电力负荷数据