摘要
电力负荷预测作为电力系统规划和运行中的一项关键任务，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
传统的电力负荷预测方法难以有效应对电力负荷数据非线性、非平稳性的特点。
深度学习作为一种新兴的机器学习方法，具有强大的特征提取和非线性拟合能力，为电力负荷预测提供了新的解决方案。
本文首先介绍了电力负荷预测和深度学习的相关概念，然后梳理了国内外基于深度学习的电力负荷预测研究现状，包括常见深度学习模型、数据预处理方法、模型评估指标等方面。
接着，重点探讨了不同深度学习模型在电力负荷预测中的应用，分析了各种方法的优缺点。
最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：电力负荷预测；深度学习；时间序列分析；预测模型
电力负荷预测是指利用历史负荷数据和相关影响因素，对未来一段时间内的电力负荷进行预测，它是电力系统规划、调度和运行的重要依据[1]。
准确的负荷预测可以帮助电力部门优化电力资源配置、提高电力系统运行效率、降低电力供应成本，并为用户提供更可靠的电力服务。
传统的电力负荷预测方法主要包括统计学方法和机器学习方法。
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