摘要
电力系统短期负荷预测是电力系统安全稳定运行和电力市场经济化运作的重要基础。
准确预测短期电力负荷对优化电力调度、降低发电成本、提高电力系统运行效率具有重要意义。
本文首先介绍了电力系统短期负荷预测和数据挖掘的基本概念，阐述了短期负荷预测的研究意义和数据挖掘技术在其中的应用价值。
其次，回顾了国内外电力系统短期负荷预测的研究现状，详细分析了各种预测方法的优缺点，包括传统统计学方法、机器学习方法和深度学习方法。
着重探讨了基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测的关键技术，包括负荷影响因素分析、数据预处理、特征选择与提取、预测模型构建与评估等方面。
最后，对基于数据挖掘的电力系统短期负荷预测未来的发展方向进行了展望，指出该领域未来研究的重点和难点。
关键词：电力系统；短期负荷预测；数据挖掘；机器学习；深度学习
##1.1电力系统短期负荷预测电力系统短期负荷预测是指利用历史负荷数据和相关影响因素，对未来几小时到几周的电力负荷进行预测。
准确的短期负荷预测是电力系统安全稳定运行和电力市场经济化运作的重要前提，可以为电力调度、发电计划制定、电网规划等提供重要依据。
##1.2数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、先前未知的、潜在有用的知识和信息的过程。
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