基于VMD-BiLSTM的短期电力负荷预测

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摘要：有效的电力负荷预测对提升电网稳定性至关重要。为提高负荷预测的准确性和可靠性，提出一种结合变分模态分解（VMD）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的短期电力负荷预测方法。首先，采用VMD对负荷数据进行多尺度分解，将复杂的负荷序列分解为多个具有不同频率特征的模态分量；其次，利用BiLSTM网络对每个模态分量进行预测，充分挖掘其历史依赖关系和序列特征。（剩余4279字）

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