基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)

基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)一、本文概述隨著電力系統(tǒng)的快速發(fā)展和智能化水平的持續(xù)提高，短期負(fù)荷預(yù)測(cè)在能源管理、電力市場(chǎng)交易、系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化等方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。準(zhǔn)確的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)不僅有助于保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，還能有效促進(jìn)能源的高效利用和節(jié)能減排。然而，短期負(fù)荷預(yù)測(cè)面臨著諸多挑戰(zhàn)，如負(fù)荷數(shù)據(jù)的非線性、非平穩(wěn)性、不確定性等，這些問(wèn)題都增加了預(yù)測(cè)的難度。本文提出了一種基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。該方法旨在通過(guò)分析歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)誤差的分布特性，建立更為精確的預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)負(fù)荷的概率性預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)誤差的深入研究，可以更好地理解負(fù)荷變化的內(nèi)在規(guī)律，進(jìn)而提升預(yù)測(cè)精度和可靠性。本文首先介紹了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要性和研究現(xiàn)狀，然后詳細(xì)闡述了預(yù)測(cè)誤差分布特性的統(tǒng)計(jì)分析方法，包括誤差數(shù)據(jù)的收集、處理、分布擬合等步驟。在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于預(yù)測(cè)誤差分布特性的概率性預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)實(shí)例分析驗(yàn)證了該模型的有效性和優(yōu)越性。對(duì)本文的研究結(jié)果進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行了展望。本文的研究不僅為短期負(fù)荷預(yù)測(cè)提供了一種新的方法，也為電力系統(tǒng)規(guī)劃、運(yùn)行和控制提供了新的思路和工具。通過(guò)不斷提高預(yù)測(cè)精度和可靠性，可以更好地應(yīng)對(duì)電力系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性，為實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的智能化和可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。二、預(yù)測(cè)誤差分布特性分析在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)誤差是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，其分布特性對(duì)于評(píng)估預(yù)測(cè)模型的性能以及優(yōu)化預(yù)測(cè)方法具有重要意義。預(yù)測(cè)誤差的分布特性不僅反映了預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性，還揭示了預(yù)測(cè)過(guò)程中可能存在的系統(tǒng)性和隨機(jī)性偏差。通過(guò)對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)比分析，我們發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)誤差的分布往往呈現(xiàn)出一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。這些規(guī)律包括但不限于正態(tài)分布、偏態(tài)分布、以及混合分布等。例如，在某些情況下，預(yù)測(cè)誤差可能服從正態(tài)分布，這意味著誤差值在平均值附近呈對(duì)稱分布，大部分誤差值集中在平均值附近，而極端誤差值出現(xiàn)的概率較低。然而，在實(shí)際情況中，由于負(fù)荷數(shù)據(jù)受到多種因素的影響，如天氣變化、節(jié)假日、用戶行為等，預(yù)測(cè)誤差的分布可能呈現(xiàn)出偏態(tài)或混合分布的特性。這要求我們?cè)谶M(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)，需要綜合考慮多種因素，選擇合適的預(yù)測(cè)模型和算法，以提高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。為了更好地分析預(yù)測(cè)誤差的分布特性，我們可以采用統(tǒng)計(jì)分析的方法，如計(jì)算誤差的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等指標(biāo)，以及繪制誤差分布的直方圖、概率密度函數(shù)圖等。這些分析方法和工具可以幫助我們更深入地了解預(yù)測(cè)誤差的分布特性，為優(yōu)化預(yù)測(cè)模型和算法提供有力支持。預(yù)測(cè)誤差的分布特性分析是短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)誤差分布特性的深入研究，我們可以更好地評(píng)估預(yù)測(cè)模型的性能，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)過(guò)程中存在的問(wèn)題，進(jìn)而提出改進(jìn)措施，提高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。這對(duì)于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和電力市場(chǎng)的健康發(fā)展具有重要意義。三、概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型在概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中，我們的目標(biāo)不僅僅是預(yù)測(cè)未來(lái)的負(fù)荷值，更重要的是刻畫(huà)這些預(yù)測(cè)值的不確定性。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們構(gòu)建了一個(gè)基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型主要包括三個(gè)核心組件：負(fù)荷預(yù)測(cè)、誤差分析以及概率分布建模。我們采用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或隨機(jī)森林，對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。這個(gè)模型能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的負(fù)荷值。我們對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行深入分析。預(yù)測(cè)誤差是指實(shí)際負(fù)荷值與預(yù)測(cè)負(fù)荷值之間的差值。通過(guò)對(duì)大量預(yù)測(cè)誤差的統(tǒng)計(jì)分析，我們可以揭示出預(yù)測(cè)誤差的分布特性，如均值、方差、偏度等。我們根據(jù)預(yù)測(cè)誤差的分布特性，建立相應(yīng)的概率分布模型。這個(gè)模型能夠描述預(yù)測(cè)值的不確定性，給出預(yù)測(cè)值的概率分布，而不僅僅是單一的預(yù)測(cè)值。例如，如果預(yù)測(cè)誤差服從正態(tài)分布，那么我們可以構(gòu)建一個(gè)基于正態(tài)分布的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出良好的性能。它不僅提供了準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)值，而且能夠刻畫(huà)預(yù)測(cè)值的不確定性，為電力系統(tǒng)的決策提供更加全面和可靠的信息。例如，在電力調(diào)度中，決策者可以根據(jù)概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型給出的預(yù)測(cè)值及其概率分布，制定更加合理的調(diào)度計(jì)劃，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性?；陬A(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型是一種有效的預(yù)測(cè)方法。它通過(guò)深入挖掘預(yù)測(cè)誤差的分布特性，構(gòu)建概率分布模型，為電力系統(tǒng)提供了更加全面和可靠的預(yù)測(cè)信息，有助于提升電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。四、案例分析為了驗(yàn)證本文提出的基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的有效性，我們選取了一個(gè)實(shí)際電網(wǎng)進(jìn)行案例分析。該電網(wǎng)位于我國(guó)東部沿海地區(qū)，具有一定的代表性，其負(fù)荷數(shù)據(jù)包含了多種影響因素，如天氣、節(jié)假日、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等。我們收集了該電網(wǎng)過(guò)去一年的每小時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充和異常值處理等。然后，我們利用本文提出的方法對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了概率性短期預(yù)測(cè)。在預(yù)測(cè)過(guò)程中，我們首先根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)計(jì)算了預(yù)測(cè)誤差的分布特性，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度等指標(biāo)。然后，我們利用這些指標(biāo)構(gòu)建了概率性預(yù)測(cè)模型，并采用了蒙特卡洛模擬方法生成了預(yù)測(cè)區(qū)間。為了評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，我們采用了平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）和覆蓋率（Coverage）等指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明，本文提出的預(yù)測(cè)方法具有較高的預(yù)測(cè)精度和可靠性，能夠較好地反映負(fù)荷數(shù)據(jù)的概率性特征。具體來(lái)說(shuō)，與傳統(tǒng)的點(diǎn)預(yù)測(cè)方法相比，本文提出的概率性預(yù)測(cè)方法能夠更好地捕捉負(fù)荷數(shù)據(jù)的不確定性，并提供了更加全面的預(yù)測(cè)信息。通過(guò)對(duì)比不同預(yù)測(cè)區(qū)間的覆蓋率，我們發(fā)現(xiàn)本文方法生成的預(yù)測(cè)區(qū)間具有較高的覆蓋率和較小的誤差范圍，能夠?yàn)殡娋W(wǎng)調(diào)度和運(yùn)行提供更加可靠的決策支持。本文提出的基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在實(shí)際應(yīng)用中具有較好的效果，對(duì)于提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。五、結(jié)論與展望本文深入研究了基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。通過(guò)構(gòu)建誤差分布模型，結(jié)合歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和多種影響因素，實(shí)現(xiàn)了對(duì)未來(lái)短期負(fù)荷的精確預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明，該方法不僅能有效捕捉負(fù)荷變化的趨勢(shì)，還能對(duì)預(yù)測(cè)的不確定性進(jìn)行量化，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了有力支持。具體而言，本文首先分析了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要性和挑戰(zhàn)，明確了研究的必要性和意義。接著，詳細(xì)介紹了預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的基本原理和方法，包括誤差分布的建模、參數(shù)估計(jì)以及預(yù)測(cè)區(qū)間的構(gòu)建等。在實(shí)證分析部分，本文選取了實(shí)際電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明所提方法具有較高的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。然而，盡管本文取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處和需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。誤差分布模型的構(gòu)建仍依賴于大量的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)于數(shù)據(jù)稀缺或變化劇烈的場(chǎng)景，模型的泛化能力可能受限。本文僅考慮了單一時(shí)間尺度的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，未來(lái)可以嘗試將多時(shí)間尺度信息融合到預(yù)測(cè)模型中，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。隨著智能電網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，如何利用這些新技術(shù)進(jìn)一步提升短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的性能也是一個(gè)值得研究的方向。展望未來(lái)，概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)將在電力系統(tǒng)規(guī)劃、調(diào)度和運(yùn)行等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。通過(guò)不斷優(yōu)化預(yù)測(cè)模型和算法，結(jié)合新的數(shù)據(jù)源和技術(shù)手段，有望進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度和可靠性，為電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)和高效運(yùn)行提供有力支撐。隨著和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展，未來(lái)可以探索將這些先進(jìn)技術(shù)與短期負(fù)荷預(yù)測(cè)相結(jié)合，以推動(dòng)預(yù)測(cè)方法的不斷創(chuàng)新和發(fā)展。參考資料：隨著能源市場(chǎng)的日益發(fā)展和電力系統(tǒng)的復(fù)雜性增加，短期負(fù)荷預(yù)測(cè)已成為電力系統(tǒng)運(yùn)行和規(guī)劃的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法主要預(yù)測(cè)的平均值精確性，然而，這并不能全面反映預(yù)測(cè)的不確定性。本文提出了一種基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，以綜合考慮預(yù)測(cè)的精確性和不確定性。我們通過(guò)對(duì)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到負(fù)荷變化的統(tǒng)計(jì)特性。利用這些特性，我們構(gòu)建了一個(gè)概率模型，用于預(yù)測(cè)未來(lái)負(fù)荷的變化范圍。該模型不僅能預(yù)測(cè)負(fù)荷的平均值，還能預(yù)測(cè)在不同概率下的負(fù)荷變化范圍。我們引入了誤差分布特性分析的概念。通過(guò)比較實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的誤差分布，我們可以更好地理解預(yù)測(cè)的不確定性。我們采用了諸如平均絕對(duì)誤差、均方誤差、偏度和峰度等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，以描述預(yù)測(cè)誤差的分布特性。然后，我們將概率模型和誤差分布特性分析結(jié)合起來(lái)，形成了一種基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。該方法通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)的誤差分布特性，對(duì)預(yù)測(cè)模型的不確定性進(jìn)行量化，從而能夠提供更加全面的預(yù)測(cè)信息。我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，無(wú)論是在預(yù)測(cè)精確性還是不確定性上，都優(yōu)于傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)，本文提出了一種基于預(yù)測(cè)誤差分布特性統(tǒng)計(jì)分析的概率性短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。這種方法能夠提供更全面的預(yù)測(cè)信息，包括負(fù)荷的平均值和在不同概率下的變化范圍，從而更好地滿足電力系統(tǒng)的運(yùn)行和規(guī)劃需求。隨著可再生能源的快速發(fā)展，風(fēng)能作為一種重要的清潔能源，在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用。然而，風(fēng)能的不穩(wěn)定性給電網(wǎng)的運(yùn)行帶來(lái)了一定的挑戰(zhàn)。超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是解決這一問(wèn)題的關(guān)鍵，它能夠提前預(yù)測(cè)未來(lái)短時(shí)間內(nèi)的風(fēng)電輸出功率，從而幫助電網(wǎng)調(diào)度部門(mén)進(jìn)行合理的調(diào)度。然而，由于風(fēng)能的隨機(jī)性和不確定性，超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的誤差難以避免。因此，對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行深入分析，探究其數(shù)值特性，對(duì)于提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度和優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度具有重要意義。超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的誤差主要來(lái)源于風(fēng)能的不確定性、預(yù)測(cè)模型的不完美以及數(shù)據(jù)測(cè)量誤差等。這些誤差在數(shù)值上表現(xiàn)出一定的特性，如誤差的分布、大小、相關(guān)性等。對(duì)這些特性進(jìn)行深入分析，有助于理解預(yù)測(cè)誤差的來(lái)源和性質(zhì)，從而為提高預(yù)測(cè)精度提供依據(jù)。為了全面分析超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的數(shù)值特性，我們提出了一種分層分析方法。該方法將預(yù)測(cè)誤差的數(shù)值特性分為三個(gè)層次進(jìn)行分析：全局特性、局部特性和相關(guān)性特性。全局特性分析：主要分析預(yù)測(cè)誤差的整體分布情況，如平均值、方差等統(tǒng)計(jì)特性。這些全局特性能夠反映預(yù)測(cè)誤差的整體趨勢(shì)和穩(wěn)定性。局部特性分析：針對(duì)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行深入分析，探究誤差的變化規(guī)律和趨勢(shì)。例如，可以分析誤差的峰值、谷值、局部變化等。相關(guān)性特性分析：研究預(yù)測(cè)誤差之間的相關(guān)性，如自相關(guān)性、互相關(guān)性等。這種分析有助于理解誤差之間的內(nèi)在聯(lián)系和相互影響。通過(guò)應(yīng)用數(shù)值特性分層分析方法，我們可以深入理解超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差的來(lái)源和性質(zhì)，為改進(jìn)預(yù)測(cè)模型和提高預(yù)測(cè)精度提供指導(dǎo)。該方法還可以應(yīng)用于其他類型的預(yù)測(cè)誤差分析中，具有廣泛的應(yīng)用前景。然而，數(shù)值特性分層分析方法仍然面臨一些挑戰(zhàn)和限制。例如，對(duì)于某些復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型，可能需要更高級(jí)的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)來(lái)充分揭示其誤差特性。如何將該方法與其他優(yōu)化技術(shù)相結(jié)合，以提高超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性，也是未來(lái)研究的重要方向。超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)是風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，其預(yù)測(cè)精度對(duì)電網(wǎng)調(diào)度和穩(wěn)定性具有重要影響。本文提出的數(shù)值特性分層分析方法為深入理解超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差提供了有效途徑。通過(guò)全局特性、局部特性和相關(guān)性特性的分析，我們可以全面揭示預(yù)測(cè)誤差的來(lái)源和性質(zhì)，為改進(jìn)預(yù)測(cè)模型和提高預(yù)測(cè)精度提供依據(jù)。然而，該方法仍需在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)一步驗(yàn)證和完善，以適應(yīng)不同類型和復(fù)雜度的風(fēng)電功率預(yù)測(cè)問(wèn)題。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，電力負(fù)荷預(yù)測(cè)已成為電力系統(tǒng)運(yùn)行管理的重要環(huán)節(jié)。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)不僅可以提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率，還可以降低運(yùn)營(yíng)成本，對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。然而，由于影響因素的復(fù)雜性和不確定性，負(fù)荷預(yù)測(cè)仍是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在許多領(lǐng)域取得了顯著的成果，尤其在負(fù)荷預(yù)測(cè)領(lǐng)域，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等已被廣泛使用。然而，如何有效地利用多種特征進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)仍是一個(gè)問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出了一種基于TabNetLSTNet的多特征短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。TabNetLSTNet模型是一種結(jié)合了LSTM和CNN的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型能夠同時(shí)處理時(shí)序數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)，并具有強(qiáng)大的特征提取和模式識(shí)別能力。在負(fù)荷預(yù)測(cè)中，TabNetLSTNet可以有效地利用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等多種特征，進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的單一特征預(yù)測(cè)模型相比，TabNetLSTNet在預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性方面均表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。該模型還能夠有效地處理噪聲和異常值等干擾因素，提高了預(yù)測(cè)的魯棒性。TabNetLSTNet還具有較好的泛化能力，能夠適應(yīng)不同環(huán)境和不同數(shù)據(jù)集的負(fù)荷預(yù)測(cè)任務(wù)。TabNetLSTNet模型在多特征短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)，為電力系統(tǒng)的運(yùn)行管理提供了有力的支持。未來(lái)，我們將進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提高模型性能，以更好地服務(wù)于電力行業(yè)和其他相關(guān)領(lǐng)域。標(biāo)題：基于CEEMD-ITS-A-BiLSTM組合模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)隨著能源市場(chǎng)的不斷發(fā)展和電力系統(tǒng)的日益復(fù)雜化，短期負(fù)荷預(yù)測(cè)成為了電力行業(yè)中的重要問(wèn)題。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)短期負(fù)荷有助于電力企業(yè)進(jìn)行合理的電力調(diào)度和能源管理，對(duì)于保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法得到了廣泛和應(yīng)用。本文提出了一種基于互補(bǔ)集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMD）、改進(jìn)小波閾值去噪（ITSABiLSTM）和雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）組合模型的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。我們使用互補(bǔ)集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMD）對(duì)負(fù)