1. 研究目的
电力负荷预测是电力系统规划和运行中至关重要的环节。
准确预测电力负荷，可以优化电力资源配置，提高电力系统运行效率，保障电力系统安全稳定运行。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解电力负荷预测方法的研究现状，特别是深度学习在电力负荷预测中的应用情况，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与预处理阶段：收集历史电力负荷数据，并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以满足深度学习模型的输入要求。
3.模型构建与训练阶段：选择合适的深度学习模型，根据电力负荷数据的特征设计模型结构，并利用预处理后的数据对模型进行训练。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将深度学习方法应用于电力负荷预测，探索深度学习模型在处理电力负荷数据方面的优势和局限性，为提高电力负荷预测精度提供新的思路和方法。
2.结合电力负荷数据的特点，对深度学习模型进行改进和优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。
3.将构建的深度学习模型应用于实际电力负荷预测场景，并对预测结果进行分析，为电力系统规划和运行提供决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张建华,张宁,丁明,等.基于深度学习的电力系统短期负荷预测综述[J].电力系统自动化,2018,42(16):1-12.
[2]杨萌,王秀丽,王成山.基于深度学习的电力负荷预测方法综述[J].电力系统保护与控制,2019,47(17):176-186.
[3]刘威,谢开贵,江雨航,等.基于深度学习的短期电力负荷预测方法综述[J].电网技术,2019,43(08):2689-2700.
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