基于循环神经网络的电力负荷预测的功能需求、相关技术以及预期成果

功能需求：

1. 数据采集：能够采集历史电力负荷数据，并实时获取当前电力负荷数据。
2. 数据预处理：能够对采集到的数据进行去噪、归一化等预处理操作，以便于后续的建模和训练。
3. 模型建立：能够基于循环神经网络（RNN）算法，建立电力负荷预测模型。
4. 模型训练：能够对建立的模型进行训练，以提高预测准确度。
5. 预测输出：能够根据当前的电力负荷数据，输出未来一段时间内的电力负荷预测结果。

相关技术：

1. 循环神经网络（RNN）：RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，能够通过记忆之前的信息，对当前的输入进行预测。
2. 长短时记忆网络（LSTM）：LSTM是一种RNN的变种，能够更好地处理长序列数据，具有记忆单元和门控机制等特点。
3. 机器学习算法：机器学习算法能够对历史数据进行学习和建模，从而提高预测准确度。
4. 数据预处理技术：包括去噪、归一化、特征提取等技术，能够提高数据的质量和模型的准确度。

预期成果：

1. 提高电力负荷预测的准确度和稳定性，为电力调度和运营提供参考。
2. 实现对历史数据的分析和挖掘，为电力市场调研和决策提供支持。
3. 实现对电力负荷变化的实时监测和预测，为电力企业的生产和经营提供参考