基于PSO-BiGRU-Attention的短期负荷预测
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负荷预测对维持电网系统稳定运行至关重要。准确的负荷预测不仅可以大幅节省运维成本，提高供电效率，还能为输配电做出合理的未来规划[]短期负荷预测的目标是根据历史负荷（考虑天气、温度和其他因素）预测未来几小时或几天的负荷值[2]。进行短期负荷预测往往会得到很大的直接经济效益，避免资源浪费。随着分布式电源和智能电表在智能电网中的应用，对短期负荷预测的精度和效率提出了新的挑战[3]
电力系统短期负荷预测模型主要分为传统模型、机器学习模型和人工智能模型[4]。（剩余5716字）