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基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测
一、引言
随着社会的快速发展，电力系统的规模不断扩大，负荷预测作为电力系统运行与优化的重要手段，其准确性直接关系到电力系统的稳定性和经济效益。传统的负荷预测方法主要依赖于经验模型和统计方法，但在面对复杂多变的电力负荷时，其预测精度往往难以满足实际需求。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测方法受到了广泛关注。本文将详细探讨基于数据驱动与负荷特征提取的短期负荷预测方法，旨在提高预测精度和系统运行的稳定性。
二、短期负荷预测的背景与意义
短期负荷预测是指在短时间内对电力负荷进行预测，对于电力系统的调度、运行和优化具
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