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基于VMD-ISSA-LSTM的短期电力负荷预测研究.docx

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基于VMD-ISSA-LSTM的短期电力负荷预测研究

一、引言

随着经济的持续发展和人民生活水平的不断提高，电力负荷预测在电力系统的运行和规划中扮演着至关重要的角色。准确预测短期电力负荷，不仅有助于电力公司的运营优化，还能有效减少能源浪费和提升供电可靠性。近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的研究者开始探索基于新型算法的电力负荷预测方法。本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）、改进的互信息谱分析（ISSA）和长短期记忆网络（LSTM）的短期电力负荷预测模型，旨在提高预测的准确性和可靠性。

二、相关技术背景

1.变分模态分解（VMD）：是一种新型的信号处理方法，能够有效地将复

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