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文献综述
文 献 综 述1.1研究背景近年来，随着经济不断攀升，产业领域拓宽、基数扩大，人们对电能的需求随之增加，电力事业的重要性日益凸显。
据统计，2020年，全国全社会用电量为75110亿千瓦时。
其中，第二产业占比68.2%，第三产业占比16.1%，城乡居民生活用电占比14.6%，即使在新冠肺炎疫情的影响下，依旧比去年同期增长3.1%。
对电力负荷进行高精度的预测，才能确保大体量下整体用电的稳定性、经济性，使电力系统规划更加合理，从而保障社会的稳步发展。
近年来，计算机预测方式逐步取代传统的人工预测方法，成为负荷预测的主要手段，使采用大量负荷预测方法和预测模型成为可能，也使提高负荷预测精度成为可能[1]。
1.2研究意义电力负荷预测主要是指在考虑社会其他因素的影响下，通过对历史数据的研究，综合性地预测和推算未来时段的电力负荷、用电需求、用电形势和用电量[3]。
电力负荷预测不仅是电力系统规划的重要组成部分，还是维持电力系统稳定的基础，有助于电网的稳定调度，提高电力系统的社会效益和经济效益，节约许多不必要浪费的资源[2]。
电力负荷数据会因多个因素而产生波动，例如季节、温度和天气等因素。
全国的用电高峰期通常集中在酷暑或严寒等天气，即大多数出现在12月和1月、6月和7月。
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