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摘要

在电力系统中，负荷预测不仅关系到电网的稳定性，还影响到电力资源的优化配置，

准确地预测短期电力负荷对电网运营商至关重要，其将深远的影响电力系统的可持续发展。

目前，将人工智能技术融合于短期电力负荷预测是一种新趋势，但传统的机器学习在处理

非线性负荷数据时，预测结果可能会偏向于局部区域的最优解，且准确度仍存在较大的提

升空间。因此，如何在保证预测精度的同时，通过调整网络参数以获得全局最优化的预测

结果，成为该领域未来研究的重要方向。

在对电力负荷数据及相关影响因素统计后进行分析，面对其存在