简介：摘要:本论文旨在探讨智能电网中的电力负荷预测算法，并研究其在实际应用中的效果。电力负荷预测在电能管理和资源规划中起着至关重要的作用。我们综合考察了多种电力负荷预测方法，包括基于统计学、机器学习和深度学习的技术。研究结果表明，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在电力负荷预测中表现出色，能够更准确地捕捉负荷的时空特性。此外，我们还讨论了数据预处理、特征工程和模型优化等关键问题，以提高预测性能。最后，我们强调了电力负荷预测对于智能电网的可靠性和可持续性的重要性，并提出了未来研究方向的建议。
智能电网中的电力负荷预测算法研究
