首先,简要介绍了深度学习算法的有关内容,包括深度学习与神经网络的比较和深度学习的训练过程。其次,从负荷的日属性、负荷的周属性、温度因素、节假日因素这几个方面对负荷的特性进行了研究。最后,根据负荷的历史数据,应用深度学习算法进行了短期负荷预测,并将其预测结果与BP神经网络的预测结果做了比较。
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