基于PyTorch和一维卷积的短期电力负荷预测

最新推荐文章于 2024-09-05 22:57:27 发布

loop_syntax648

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文章标签： pytorch 人工智能 python 机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/loop_syntax648/article/details/133312613

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本文详细阐述了利用PyTorch和一维卷积神经网络进行短期电力负荷预测的过程，包括数据集准备、预处理、模型构建与训练、模型评估与预测。通过一维CNN模型，实现了对电力负荷的准确预测，为电力系统调度提供决策支持。

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。

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
    load_data = np

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