电力系统短期负荷预测文献综述

电力系统短期负荷预测是电力系统安全稳定运行和电力市场经济效益最大化的重要前提，准确预测电力负荷对电力系统的规划、调度和控制至关重要。

本文首先阐述了电力系统短期负荷预测的概念和意义，接着对传统预测方法（时间序列分析、回归分析等）和近年来兴起的机器学习方法（支持向量机、人工神经网络等）以及深度学习方法（循环神经网络、长短期记忆网络等）进行了详细的综述，并分析比较了各种方法的优缺点。

最后，对电力系统短期负荷预测未来的发展方向进行了展望，包括：1）加强数据挖掘和特征工程研究以提高预测精度；2）探索混合预测模型以融合不同模型的优点；3）关注负荷预测的可解释性研究以增强预测结果的可信度。

关键词：电力系统；短期负荷预测；机器学习；深度学习；预测精度

电力系统短期负荷预测是指对未来几小时、几天甚至几周内的电力负荷进行预测。

准确的负荷预测是电力系统安全稳定运行和电力市场经济效益最大化的重要前提，因为它可以为电力系统的发电计划制定、电网调度运行、电力市场交易决策等提供重要依据。

若短期负荷预测不准确，会导致电力系统供需失衡，造成电力资源浪费或电力供应不足。

预测精度过低会导致：
发电计划安排不当，造成电力资源浪费或不足，影响电力系统运行的经济性和可靠性。

电网调度困难，无法及时根据负荷变化调整电网运行方式，容易引发电网安全事故。

电力市场交易风险增加，电价波动剧烈，影响电力市场的稳定性和公平性。