基于聚类集合的EMD-CNN-BiLSTM自注意力机制短期电力负荷预测

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关键词：短期负荷预测；经验模态分解；CNN-BiLSTM;自注意力机制

中图分类号：TP181 文献标志码：A

0引言（Introduction）

超短期电力负荷预测在智能电网控制、电力安全等领域具有重要作用。电力系统的负荷受多种因素影响，展现出较强的周期性和波动性特征。然而，传统数学统计方法如多元回归算法、指数平滑法、卡尔曼滤波法等，在处理复杂的非线性非平稳序列时，预测效果大打折扣。（剩余4168字）

试读结束

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