超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据，
预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前
预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据
资源，提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆网络超
短期预测方法，该方法包括输入数据的预处理、深度长短时
记忆(long short-term memory，LSTM)网络的构建以及模型
的训练和超参数的寻找等步骤。其中采用随机搜索的方法寻
找最优超参数，并在该超参数下选择泛化能力最优的模型，与前沿机器学习预测算法进行对比。实验结果证实，深度
LSTM 网络可以取得更好的预测效果，适合于离线训练实时
预测。此外，通过对隐藏层激活向量的可视化
