随着新能源高比例接入，电力负荷不确定性剧增，传统预测方法难以满足智能电网需求。本文系统探究AI在负荷预测中的应用，重点解决精度不足、多源数据融合难及极端场景泛化弱等问题。梳理了LSTM、CNN、Transformer、GNN及混合模型等主流算法，结合南网、国网实践进行实证。研究表明，深度学习模型能有效捕捉负荷时序依赖与非线性和空间特征，混合模型可将误差降低15 %以上。南网建成超300 TB高质量数据集及网省地一体化AI模型；国网山东教师+学生双AI系统在极端天气下将负荷偏差减少404万千瓦。研究为高精度负荷预测提供技术路径，助力电网调度从经验向AI辅助决策转型。