摘要
电力负荷预测是电力系统规划和运行中的一项重要任务，对保障电力系统的安全稳定运行和提高能源利用效率具有重要意义。
传统的电力负荷预测方法难以有效应对电力负荷数据非线性、非平稳性的问题。
近年来，深度学习以其强大的特征提取和非线性建模能力在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深度学习的相关概念，接着综述了国内外基于深度学习的电力负荷预测研究现状，包括常见的深度学习模型、数据预处理方法、模型优化方法等方面，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对基于深度学习的电力负荷预测未来研究方向进行了展望。
关键词：电力负荷预测；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；长短期记忆网络
1.1电力负荷预测电力负荷预测是指利用历史负荷数据和相关影响因素，对未来一段时间内的电力负荷进行预测。
准确的电力负荷预测可以为电力系统调度、电力市场交易、电网规划等提供重要依据，是保证电力系统安全稳定运行和提高能源利用效率的关键。
1.2深度学习深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，其核心是利用多层神经网络对数据进行特征提取和非线性映射，从而实现对复杂模式的识别和预测。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
