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《工程技术论坛》是一本关注工程技术最新研究进展的国际开源中文期刊，刊登的内容主要面向工程管理跟工程技术，反映国内外工程建设领域的高新技术应用模式和工程管理的新理论、新方法，服务于工程建设各阶段的管理工作，提升工程建设管理水平和从业人员素质。
期刊范围:建设经济与管理、城乡建设管理、项目管理、技术创新、施工技术、电力技术、工程技术、预算与造价，房地产经济与管理、建设工程研究施工组织与管理，工程项目招投标与合同管理，工程建设监理等。
本刊是一本由同行评审的高要求、高水准的学术期刊出版物，编者鼓励与本刊相关的、有理论和实践贡献的来稿
文稿严禁抄袭，一律文责自负。
中电豫能电力有限公司，河南省郑州市，450001；
摘要：随着电力需求增长和能源结构优化，电力系统稳定运行与科学规划愈发重要。中长期负荷预测是电力系统规划与调度核心，其准确性影响电网安全、经济与可持续发展。但传统预测方法处理复杂非线性关系和多源数据融合有局限，难以满足高精度预测需求。所以，探索先进预测技术成研究重点。近年来，深度学习技术凭借强大特征提取能力和学习复杂模式优势，在多领域表现卓越，为电力负荷预测提供新思路与方案。
关键词：深度学习；注意力机制；电力系统；长期负荷；预测模型构建；验证
参考文献
[1]王晓峰．基于深度学习与注意力机制的电力系统中长期负荷预测模型构建[J]．电力系统自动化，2023，47（3）：45-52．
[2]孙立新．注意力机制在电力负荷预测中的改进与应用[J]．智能电网，2023，11（2）：23-30．
[3]赵文博．深度学习在能源预测中的研究进展[J]．人工智能与电力系统，2023，12（4）：89-96．
