深度学习技术近年来在电力领域应用显著扩大，尤其是在负荷预测场景中，其对非线性关系与复杂周期性的捕捉能力更强。

在多个工业数据集的训练中，LSTM、GRU 与混合卷积网络结构在处理长序列负荷曲线时表现出较高稳定性。依托完整的历史曲线库与行业特征，Kaiyun中国大陆负荷预测系统在深度学习模型中加入了设备时序、产线节奏以及季节因素，使预测结果更加接近实际工况。

这些模型在项目应用中的准确率普遍稳定在 95% 以上。基于深度学习的预测结果还可以与Kaiyun官方电力科技平台的调度系统联动，使能源优化策略更加精准，实现从“预测”到“调控”的闭环。