给出用pytorch编写利用CNN提取电力负荷数据特征的程序

很抱歉，我不是一个代码编辑器，无法提供代码的编写和修改。但是我可以给你一些关于利用CNN提取电力负荷数据特征的建议。你可以使用PyTorch来实现该方法。

你可以调用PyTorch的卷积函数来提取特征。首先，你需要将电力负荷数据转换为张量格式，然后创建一个包含卷积层和池化层的卷积神经网络模型。建议将CNN网络的输出特征转换为1维张量，因此你需要使用全局平均池化层将CNN输出特征降维至1维张量。

下面是一个简单的模型示例：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CNN(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(CNN, self).__init__()
    self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1)
    self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)
    self.pool = nn.AvgPool1d(kernel_size=2)
    self.fc = nn.Linear(64, 1)

  def forward(self, x):
    x = F.relu(self.conv1(x))
    x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
    x = self.fc(x.view(x.size(0), -1))
    return x

在这个模型中，我们首先使用一个卷积层并应用ReLU激活函数，紧接着是一个池化层进行下采样。接下来，我们再次使用卷积层和激活函数。最后，我们将张量展平并使用一个线性层将其降至1维。你可以使用该模型来提取电力负荷数据特征并用于预测任务。

希望能对你有所帮助！