基于深度学习的电力负荷预测研究

电力负荷预测是电力系统调度和优化的核心任务。传统的预测方法已逐渐无法满足精确性和实时性的要求，深度学习技术通过自动特征提取和高效的非线性建模能力，成为电力负荷预测领域的重要工具。本文综述了基于深度学习的电力负荷预测方法，详细介绍常用的深度学习模型（如DNN、CNN、RNN、LSTM、DRL），以及数据预处理、特征工程和模型训练优化的关键步骤。通过分析深度学习模型的选择依据和评估指标，旨在为电力负荷预测的精确度和效率提升提供理论支持。