本文的主要作者是Yavuz Eren和Ibrahim Küçükdemiral，分别来自土耳其伊斯坦布尔的Yıldız Technical University电气与电子工程学院的控制与自动化工程系，以及英国格拉斯哥的Glasgow Caledonian University应用科学学院。该研究发表于《Renewable and Sustainable Energy Reviews》期刊，2024年第189卷，文章编号114031。
本文的研究领域是短期负荷预测（Short-Term Load Forecasting, STLF），特别是基于深度学习（Deep Learning, DL）的方法。随着可再生能源和数据驱动方法的兴起，电力系统中的供需平衡问题变得愈发重要。短期负荷预测在电力系统的经济调度、基础设施规划和预算制定中起着决定性作用。深度学习因其在处理复杂非线性关系和高维数据方面的优势，逐渐成为负荷预测的主流方法之一。
本文的研究背景源于智能电网（Smart Grid, SG）的发展，尤其是微电网和可再生能源的广泛应用。电力消费数据的波动性和不确定性使得传统的负荷预测方法难以应对，而深度学习模型能够更好地捕捉这些复杂模式。本文旨在通过综述现有的基于深度学习的STLF研究，揭示该领域的研究方向，并为未来的研究提供指导。
本文的研究流程可以分为以下几个步骤：
文献综述与分类：作者首先通过关键词“STLF”和“DL”在学术搜索引擎（如Web of Science和Google Scholar）中检索相关文献，筛选出符合条件的研究。随后，对这些研究进行分类，主要依据其提出的方法、数据集特征、不确定性处理方法、在线预测方案以及实际应用扩展等方面。
数据集分析：本文详细分析了不同研究中使用的数据集，包括数据集来源、时间分辨率（如每小时、每分钟等）以及负荷类型（如居民负荷、工业负荷等）。这些数据集为深度学习模型的训练和验证提供了基础。
深度学习技术综述：本文重点介绍了在STLF问题中常用的深度学习技术，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）和自编码器（Autoencoder）等。作者对这些技术的优缺点进行了详细比较，并讨论了它们在负荷预测中的应用场景。
在线预测与不确定性处理：本文还探讨了在线负荷预测模型和不确定性感知模型。在线预测模型能够实时更新模型参数，适应数据流的变化，而不确定性感知模型则通过概率方法或自适应机制来处理负荷预测中的不确定性。
实际应用与需求响应（DR）：本文还讨论了深度学习模型在需求响应（Demand Response, DR）中的应用。通过结合负荷预测和DR策略，电力公司可以更好地管理供需平衡，减少峰值负荷，提高电网的稳定性和经济性。
本文通过对大量文献的综述，得出了以下主要结果：
深度学习技术在STLF中的广泛应用：LSTM、GRU、CNN等深度学习模型在负荷预测中表现出色，尤其是在处理非线性、高维数据时，能够显著提高预测精度。
数据集的重要性：不同数据集的特征（如时间分辨率、负荷类型等）对模型的性能有显著影响。高质量、细粒度的历史数据是提高负荷预测精度的关键。
在线预测与不确定性处理的潜力：在线预测模型能够实时更新，适应数据流的变化，而不确定性感知模型则通过概率方法或自适应机制来处理负荷预测中的不确定性。这些方法在未来的智能电网中将发挥重要作用。
深度学习模型在需求响应中的应用：通过结合负荷预测和DR策略，电力公司可以更好地管理供需平衡，减少峰值负荷，提高电网的稳定性和经济性。
本文通过对基于深度学习的STLF研究的全面综述，揭示了该领域的研究现状和未来方向。深度学习模型在负荷预测中的广泛应用表明，其在处理复杂非线性关系和高维数据方面具有显著优势。未来的研究应重点关注在线预测、不确定性处理以及深度学习模型在实际电力系统中的应用。
本文的科学价值在于为研究人员提供了关于STLF问题的全面视角，特别是深度学习技术在该领域的应用。其应用价值则体现在为电力系统的供需平衡、需求响应和可再生能源集成提供了新的解决方案。
本文还提供了大量关于数据集、深度学习技术和实际应用的详细信息，为未来的研究提供了丰富的参考。特别是对在线预测和不确定性处理的讨论，为研究人员提供了新的思路和方法。
总的来说，本文通过对基于深度学习的STLF研究的全面综述，为该领域的研究人员提供了宝贵的参考和指导。