时间序列分析是一种用来分析和预测一系列时间上连续的数据点的方法。在电力领域，时间序列分析常被用于发电量预测。发电量预测是通过分析过去的发电数据来预测未来的发电量。

　　在上述引用中提到了使用1D CNN模型进行多步时间序列预测的方法。这种方法可以用于单变量数据，多变量数据以及多头多步预测。1D CNN具有自动学习特征的能力，并且在序列预测问题上表现出色。

　　因此，你可以使用1D CNN模型来进行时间序列分析，以预测发电量。这种方法可以利用历史发电数据来训练模型，并根据模型的预测能力来预测未来的发电量。123

　　#### 引用[.reference_title]

　　- *1* *2* *3* [时间序列预测14：CNN 实现用电量/发电量预测](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/105422337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]

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