乍一看，总的累计能耗似乎与时间呈线性关系，所以我建议先尝试线性回归。您可以使用几个库对其进行编码。我建议你用pandas和sklearn 来做，这里有一个与此相关的答案：answer。

如果关系不是线性的，那么我可以尝试使用更复杂的模型（但我建议首先保持简单）。由于您正在尝试预测时间序列，因此我会尝试使用LSTM模型。这是使用keras实现 LSTM 神经网络的教程。

当你是一把锤子时，每个问题看起来都像钉子。

这是时间序列分析中的教科书问题，自 1970 年代以来，使用自回归方法 (ARIMA...) 等方法取得了一定程度的成功。

您如何处理数据取决于数据的性质。里程不同。没有银弹。

以下是一些涉及其变体的示例。

• R 和 sql 分析电力设施
• 住宅能源的高分辨率统计模型
• 住宅用电需求自下而上模型
• 基于活动的能源需求