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文献综述
一.研究背景当前我国经济发展处于新常态，电力改革向纵向推进，电力负荷增长存在较大的波动性与不确定性，负荷预测能为电网规划提供可靠决策依据，对电网高效运营十分重要[1]。
电力系统的规划设计阶段是以负荷预测工作为基本依托的，因此，电力负荷预测不仅是电力企业的重要任务之一，还是电力网规划设计的重要组成部分。
电力负荷预测的目的是保证经济合理地安排电力系统内部发电机组的启停与检修计划，尽可能地保持电网安全稳定运行，减少非必要的旋转备用容量，并在合理范围内降低发电成本，为社会正常生产和生活奠定基础，从而提高社会效益与企业经济效益。
电力系统中发电厂装机总量、构成和分布，变电站的规模和布局，电网连接方式和送电线路导线截面积，都与电力负荷预测密切相关[2]。
电力系统安全稳定运行、人类社会正常的生活与生产、科学合理地处理机组启停及检修任务、尽可能减少发电成本，这些电网运行的基本工作都离不开精准的负荷预测[3]。
二、国内外研究现状自 20 世纪 60 年代初，世界经济快速发展对电力的需求不断增加，对电能质量的要求也逐步提高，这就导致了电力系统的快速发展。
负荷预测也就开始向探索研究和应用方向发展。
目前，国外学者大多采取与神经网络和支持向量机有关的一些方法。
有学者提出先选择相似日负荷作为输入负荷，而后应用小波分解将负荷分解成低频分量和高频分量，最后使用单个的神经网络来预测这两个分量未来的负荷[4]。
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