介绍电力负荷预测的背景和意义
明确本文的研究目标和意义
阐述短期电力负荷预测的实际应用意义和社会经济效益
概述本文的研究内容和重点
阐明本文的研究思路和方法
介绍本文所采用的研究方法和数据来源
概述本文的章节安排和内容概要
阐述本研究相对于现有研究的创新之处
介绍传统的电力负荷预测方法及其特点
介绍基于数据驱动的电力负荷预测方法及其应用
介绍基于数学模型的电力负荷预测方法及其优势和局限
探讨人工智能、大数据等新技术在电力负荷预测中的应用
比较不同电力负荷预测方法的优缺点及适用场景
分析电力负荷的短期变化规律和周期性特征
探讨影响电力负荷的主要因素及其对负荷预测的影响
介绍提取电力负荷特征的方法和技术
通过实证研究验证不同特征提取方法的有效性和适用性
阐述短期电力负荷预测模型建立的基本原理和假设
介绍传统的经典预测模型,如ARIMA、BP神经网络等
介绍机器学习在短期电力负荷预测中的应用,如SVM、决策树等
介绍深度学习在短期电力负荷预测中的应用,如LSTM、CNN等
介绍评价短期电力负荷预测模型性能的常用指标和方法
介绍短期电力负荷预测案例的选择和相关数据的获取
应用研究中所建立的模型,并对应用效果进行定量和定性评估
分析案例研究的实证结果,讨论模型的适用性和局限性
总结案例研究对电力负荷预测方法的启示和经验教训
总结论文的主要研究结论和发现
对本研究的不足之处进行分析,并对未来研究方向进行展望