1. 本选题研究的目的及意义
电力系统稳定运行的关键因素之一是准确预测电力负荷。
准确的电力负荷预测可以优化电力系统调度，提高能源利用效率，降低电力成本，同时对电网的安全运行也至关重要。
本课题旨在研究基于深度学习的电力负荷预测方法，以提高预测精度和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
电力负荷预测一直是电力系统领域的研究热点，随着机器学习和深度学习的快速发展，国内外学者对基于深度学习的电力负荷预测方法进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在基于深度学习的电力负荷预测方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对电力负荷预测问题，研究基于深度学习的预测模型构建方法，主要研究内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理:收集历史电力负荷数据、气象数据等相关数据。
对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高数据质量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和比较分析相结合的方法，具体研究步骤如下：
1.收集并整理相关文献资料，了解电力负荷预测的研究现状、发展趋势以及深度学习的相关理论和技术。
2.收集电力负荷数据、气象数据等相关数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据标准化等，以构建高质量的数据集。
3.研究和分析不同深度学习模型在电力负荷预测中的应用，包括CNN、RNN、LSTM、GRU等，比较它们的优缺点和适用场景，选择合适的深度学习模型进行电力负荷预测模型的构建。
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.数据驱动型预测模型:不同于传统的基于数学模型的电力负荷预测方法，本研究将利用深度学习技术构建数据驱动型预测模型，直接从历史数据中学习电力负荷的变化规律，从而提高预测精度。
2.深度学习模型优化:本研究将针对电力负荷数据的特点，对现有的深度学习模型进行优化，例如，通过引入注意力机制、多任务学习等技术，提高模型的预测精度和泛化能力。
3.多源数据融合:本研究将尝试融合电力负荷数据、气象数据、社会经济数据等多源数据，构建更全面、更准确的电力负荷预测模型。
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,胡文,李欣然,等.基于深度学习的电力系统短期负荷预测方法综述[J].电力系统自动化,2022,46(16):1-17.
2.王晓丹,李庚银,文福拴,等.考虑多源数据特征融合的短期电力负荷多步预测[J].中国电机工程学报,2021,41(07):2356-2366 2457.
3.陈宁,张伯明,李鹏.短期电力负荷多步预测的深度学习混合模型[J].电力系统自动化,2021,45(03):85-94.
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