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为实现电网运行中的自动发电控制以及经济调度控制,首先应该进行的工作即为电力系统负荷预测,并且精确的短期负荷预测有利于电力系统的稳定性运行,因此,学者们针对短期电力负荷预测投入了大量的研究,旨在寻找合适的方法提高负荷预测精度。但随着智能电网技术的发展,电网监测数据的规模明显增大,使得传统负荷预测模型局限性显著。针对此现状,本文将机器学习的方法应用到短期负荷预测中,并且通过某一地区的负荷及相关数据进行实验仿真,具体研究内容如下:1.对该地区电力负荷的日周期性、负荷与部分气象因素之间的关系以及负荷在不同日