为了更好地了解电网未来一段时间里全社会口径的供电能力和未来一段时间里各个用户的用电需求，针对电网整体出力的预测已有大量文献研究并相对成熟但是对单个用户的电力需求预测较少这一问题，本文采用深度学习算法对用电行为不规律、偶然性大的工商业用户负荷进行短期预测。面对单个工商业用户用电行为波动性强和偶然性大的特征，传统的时间序列类预测方法不太适用，本文提出了基于改进VGG16(Visual Geometry Group 16)网络结构的卷积神经网络工商业用户用电短期预测方法，通过构建电力负荷热度图，与图像领域的前沿算法相结合，实现了对各个工商业用户电力需求的短期预测。
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