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基于VMD-BES-ELM的短期电力负荷预测研究.docx

发布：2025-01-25约4.31千字共9页下载文档

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基于VMD-BES-ELM的短期电力负荷预测研究

一、引言

随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力负荷预测成为了电力系统规划和运营中的重要环节。短期电力负荷预测能够帮助电力部门合理安排电力生产与供应，有效应对电力供需不平衡的问题，提高电力系统的运行效率和稳定性。近年来，随着智能算法和数据处理技术的发展，基于数据驱动的电力负荷预测方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD）与蝙蝠回声状态网络（BatEchoStateNetwork，BES-ELM）相结合的短期电力负荷预测模型，旨在提高预测精度和稳

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