MATLAB
实现基于
LSTM-ANN
长短期记忆网络（
LSTM
）结合人工神经网络（
ANN）进行电力负荷预测的详细项目实例
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在能源领域，电力负荷预测一直扮演着电力系统规划与运行中的核心角色。由于城市化进程和工业化进展的不断加快，电力需求模式日益复杂化，电力负荷受天气、假期、经济活动等多因素影响，呈现典型的非线性、时变性和不确定性。高效、准确的负荷预测对于电力系统的经济运行、电网调度、设备检修和电力市场交易有着不可替代的重要作用。尤其在现代智能电网、分布式能源及新能源并网等场景下，电力负荷的不确定性进一步增强，给负荷预测带来了更为严峻的挑战。
传统负荷预测方法如时间序列分析、灰色模型、回归分析等虽然具有一定的效果，但在面对复杂多变的负荷数据时因其线性基础假设和有限适应性，往往难以建模负荷的非平稳性和潜在的高阶关系。随着深度学习技术的飞速发展，人工智能方法逐渐成为负荷预测的重要研究方向。人工神经网络（ANN）作为一种模仿人脑神经元结构的 ...