根据提供的文件信息，我们可以提炼出以下几个与深度学习在负荷预测中的应用相关的知识点：
1. 负荷预测的重要性与挑战：负荷预测在电力系统的运行和规划中扮演着关键角色，尤其短期负荷预测对于指导电力系统运行具有重要意义。由于短期负荷波动性大、受多种因素影响，因此预测难度较大，准确度要求也高。
2. 深度学习在负荷预测中的应用：深度学习框架被提出用于开发精确高效的智能型负荷预测方法。通过分析历史数据，深度学习技术能够有效捕捉和学习负荷变化的特征，并提高预测的准确率。
3. 影响负荷预测精度的因素：负荷预测的精度受到多种因素的影响，包括国民经济发展趋势、用户用电行为、季节性变化、节假日信息等。因此，有效的预测方法需要考虑这些因素。
4. 深度学习方法与传统方法的比较：传统的负荷预测方法，如回归分析法、时间序列法、神经网络法、灰色预测法、支持向量机、随机森林、小波分析、聚类算法和马尔可夫链等，虽然各有优势，但也存在局限性。例如，回归分析法模型简单，时间序列法忽略外界因素影响，支持向量机不适合多分类问题等。
5. 核范数聚类算法的引入：在深度学习框架中，核范数聚类算法被引入用于对负荷样本进行聚类处理。聚类能够揭示负荷数据中的隐含结构，有助于提高预测模型的准确度。
6. GRU与Seq2Seq框架的结合：GRU（门控循环单元）与Seq2Seq（序列到序列模型）框架的结合用于搭建技术框架。GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，适合处理和预测时间序列数据。Seq2Seq模型能够有效地处理序列数据之间的映射关系，对于时间序列的预测有较好的效果。
7. 实验验证与结果：文档提到的智能型负荷预测方法是基于实际历史负荷数据进行验证的。实验结果表明，该方法考虑了多种影响负荷变化的因素，具有较强的适应性，并能显著提升负荷预测的准确率。
8. 电力系统的资源优化：通过对负荷的精确预测，可以减少为应对不确定性的资源浪费。例如，避免设置过多的备用发电机组和调峰调频机组，从而优化电力系统资源的配置。
9. 基金项目支持：本研究得到了国家自然科学基金的资助，项目编号为***，这表明该研究在国家层面得到了认可与支持，属于科学前沿领域的研究项目。
总结来说，文档提供的内容主要关注于利用深度学习技术提高负荷预测的精确度，并通过分析和讨论现有的各种预测方法的优缺点，强调了深度学习在这一领域中所展现出的优势和潜力。同时，也指出了未来可能的研究方向和方法的优化空间。
