python负荷预测

根据提供的引用内容，可以使用Python进行负荷预测。首先，需要进行数据预处理，可以使用pandas库进行数据加载和处理，使用sklearn库中的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，使用LinearRegression线性回归模型进行建模，使用mean_squared_error函数计算均方误差来评估模型的性能。[1]

其次，可以使用LSTM模型进行负荷预测。可以定义一个继承自nn.Module的LSTM类，其中包括LSTM层和线性层，forward函数用于定义模型的前向传播过程。[2]

负荷预测是一种时间序列回归预测任务，对于电力负荷预测来说，它是保证电力供需平衡的基础，并为电网、电源的规划建设以及电网企业、电网使用者的经营决策提供信息和依据。负荷预测可以分为长期、中期、短期和超短期负荷预测，预测对象包括系统负荷和母线负荷。[3]

因此，使用Python可以进行负荷预测，可以选择使用线性回归模型或LSTM模型进行建模和预测。