现代时间序列分析方法在电力负荷预测中发挥着越来越重要的作用。随着电力系统规模扩大和可再生能源占比提高，传统预测方法已难以满足精度要求。现代时间序列分析方法结合了统计学、机器学习和深度学习技术，能够有效处理电力负荷数据中的非线性、非平稳性和多季节性特征。这些方法包括但不限于ARIMA改进模型、状态空间模型、支持向量回归、随机森林、长短期记忆网络(LSTM)和Transformer等。通过引入特征工程、集成学习和概率预测等技术，现代时间序列分析方法显著提高了预测精度，为电力系统调度、市场交易和需求侧管理提供了可靠依据。同时，这些方法还能有效处理异常值、缺失数据和外部因素影响，使预测结果更具鲁棒性和实用性。
