阐述变电站台区负荷预测在电力系统中的重要性，讨论深度学习技术在负荷预测中的应用及其优势，明确本研究的目的与动机
介绍文献综述的目标：梳理深度学习在变电站台区负荷预测中的研究现状与发展趋势，界定文献综述的范围：涵盖相关理论、方法、技术及应用案例，概述本综述的组织结构与内容安排
概述深度学习的基础理论与算法，阐述负荷预测模型的基本原理与构建方法，探讨深度学习在负荷预测中的应用理论
按照时间顺序梳理深度学习在负荷预测中的重要研究成果，分析不同研究之间的关联性与差异性，总结研究成果的主要观点与结论
介绍负荷预测模型中常用的深度学习算法：卷积神经网络、循环神经网络等，阐述模型评估与优化的方法：交叉验证、超参数调整等
通过具体案例展示不同深度学习算法在负荷预测中的应用效果，比较不同方法的性能、优缺点及适用场景
总结当前深度学习在负荷预测中的研究热点与趋势，评述现有研究的贡献与局限性
分析负荷预测模型在实际应用中遇到的问题与挑战，探讨深度学习技术在负荷预测领域的潜在限制与不足
预测深度学习在负荷预测中的未来发展方向，提出潜在的研究课题与改进策略
归纳本综述的主要发现与观点，阐述深度学习在负荷预测中的重要作用与贡献
提出对未来研究的期望与建议，探讨深度学习技术在负荷预测领域的发展前景与实际应用价值