摘要
随着电力系统规模的不断扩大和负荷特性的日益复杂化，准确的短期电力负荷预测对于电力系统的安全稳定运行和电力资源的优化配置至关重要。
宽度学习系统（BroadLearningSystem，BLS）作为一种新兴的机器学习方法，具有结构简单、训练速度快、泛化能力强等优点，近年来在短期电力负荷预测领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了电力负荷预测和宽度学习系统的基本概念，然后回顾了近年来国内外学者在基于宽度学习系统的短期电力负荷预测方面的研究进展，详细阐述了宽度学习系统在电力负荷预测中的应用，并分析了不同宽度学习系统模型的结构特点、优缺点和适用场景。
最后，总结了现有研究中存在的问题和挑战，并对未来基于宽度学习系统的短期电力负荷预测研究方向进行了展望。
关键词：短期电力负荷预测；宽度学习系统；机器学习；文献综述
短期电力负荷预测是指对未来几小时、几天甚至几周内的电力负荷进行预测，是电力系统规划、调度和运行的重要依据。
准确的短期电力负荷预测可以提高电力系统的运行效率，降低电力生产成本，保障电力供应的安全可靠性，对电力企业的经济效益和社会效益具有重要意义。
宽度学习系统（BroadLearningSystem，BLS）是一种新兴的机器学习方法，由陈俊龙教授团队于2017年首次提出[18]。
与传统的深度学习方法相比，宽度学习系统采用扁平化的网络结构，通过扩展网络宽度而不是深度来提升模型的学习能力。
宽度学习系统具有结构简单、训练速度快、泛化能力强等优点，在处理大规模数据和复杂问题时具有显著优势。
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