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短期电力负荷预测关键问题与方法的研究的综述报告
短期电力负荷预测是电力系统中重要的问题之一，它涉及到电力系统的能源调度、电网规划以及能源供应和需求之间的平衡问题。短期电力负荷预测是指对未来较短时间范围内（通常为1个小时到1周）的电力负荷进行预测，以便调度员制定相应的调度方案，实现电力系统的稳定运行。
在短期电力负荷预测中，有几个关键问题需要解决：数据采集与处理、负荷特征分析、预测模型的选择以及预测精度的评估。
首先是数据采集与处理问题。短期电力负荷预测需要大量的历史负荷数据，为了提高预测的精度和准确性，必须确保数据的完备性、可靠性和精度。数据采集和处理过程中需要考虑数据来源、数据格式、数据清洗、数据平滑和数据噪声的处理等问题。
其次是负荷特征分析问题。预测模型需要基于历史负荷数据的特征来训练，而这些特征可能涉及到各种因素，如时间、天气、季节性、工业生产等等，因此需要进行负荷特征分析，找出哪些因素对负荷变化有影响，以便在模型训练中进行考量。
第三个问题是模型选择。目前短期电力负荷预测模型有许多种，如传统的时间序列模型（如ARIMA、ARMA等）、机器学习模型（如支持向量机、人工神经网络、随机森林等）以及深度学习模型（如卷积神经网络、长短时记忆网络等）。因此，在选择预测模型时需要综合考虑模型的可解释性、训练效率、计算复杂度和预测精度等因素进行综合评估。
最后一个问题是预测精度评估问题。预测精度是非常重要的指标，它能够反映出预测模型的准确性和可靠性，因此需要采用适当的评估指标，如均方误差、平均绝对误差、相关系数等等，来评价预测模型的精度。
总之，短期电力负荷预测是一个复杂的问题，需要克服数据采集与处理、负荷特征分析、模型选择以及预测精度评估等关键问题。随着机器学习和深度学习技术的快速发展，我们可以期待更加高效、准确和可靠的短期电力负荷预测模型的出现。