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文献综述
一．课题研究意义电力系统短期负荷预测主要是根据历史电力负荷、天气温度、日期类型等因素对未来几个小时至几天的电力负荷进行预估。
由于目前的技术还无法实现电能的大量存储，要想保证电力系统的安全稳定运行，提高经济效益，就需要对电力负荷进行预测。
高精度的短期负荷预测对实现电力系统的供求平衡[1-3]，减少资源浪费具有重要的指导意义。
母线负荷可以定义为由变电站的主变压器供给一个相对较小的供电区域的终端负荷的总和，是系统负荷的细化[4]。
通俗来讲，母线负荷预测就是变电站的下网负荷，为电网节点负荷。
因此母线负荷预测以节点负荷为预测对象[5]，一般只进行短期负荷预测，预测结果为电网提供假想潮流数据[6-9]，是动态状态估计、安全稳定分析、无功优化、厂站局部控制等的基础。
综上所述，准确、有效、多样的电力负荷预测有助于电力系统做出满意的机组组合决策，提高发电设备的利用率，降低发电成本，减少能源的浪费，为了维持电力系统的稳定运行，奠定智能电网规划设计的基础[10]，电力负荷预测问题具有深远的研究意义。
二．电力系统短期负荷预测研究现状从当前的研究角度来看，在电力负荷预测中的应用主要使用 DBN（深度置信网络）模型和 RNN[11]（循环神经网络又称循环神经网络）模型[12]。
在过去的三十年中，国内外有关负荷预测的数千篇相关文献已在各种顶级期刊或会议上发表。
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