基于AI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. 数据采集和处理：能够采集和处理电力系统的历史负荷数据、天气数据、节假日等相关数据。
2. 模型训练和优化：能够基于历史数据，训练和优化负荷预测模型，提高预测准确度。
3. 负荷预测：能够根据历史数据和实时数据，预测未来一段时间的电力负荷。
4. 预测结果可视化：能够将预测结果以图表等形式展示，方便用户查看和分析。
5. 实时监测和调整：能够实时监测负荷预测结果，根据实际情况调整预测模型和参数。

相关技术：

1. 机器学习算法：包括神经网络、支持向量机、决策树等算法，用于训练和优化负荷预测模型。
2. 数据挖掘技术：用于从历史数据中提取有用的特征和模式，以提高负荷预测的准确度。
3. 大数据处理技术：用于处理大规模的历史数据和实时数据，提高数据处理效率。
4. 前端可视化技术：用于将预测结果以图表等形式呈现给用户。

预期成果：

1. 提高电力系统的负荷预测准确度，减少负荷预测误差。
2. 优化电力系统的运行计划，提高电力系统的运行效率。
3. 降低电力系统的运行成本，提高电力系统的经济效益。
4. 为电力系统的规划和设计提供参考依据，促进电力系统的可持续发展。