基于负荷信号分解与BiGRU-Attention-MLR的负荷预测方法研究

一、引言

随着电力系统的日益复杂化和智能化，负荷预测作为电力系统运行与优化的关键环节，其准确性和实时性显得尤为重要。传统的负荷预测方法往往依赖于统计模型和经验公式，难以应对复杂多变的实际场景。近年来，随着深度学习技术的发展，基于数据驱动的负荷预测方法逐渐成为研究热点。本文提出了一种基于负荷信号分解与BiGRU-Attention-MLR的负荷预测方法，旨在提高负荷预测的准确性和鲁棒性。

二、负荷信号分解

负荷信号分解是本方法的核心步骤之一。通过对负荷信号进行分解，可以更好地捕捉到负荷的时变特性和周期性，从而提高预测精度