MATLAB
实现基于
CNN-LSTM
卷积神经网络（
CNN）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行电力负荷预测的详细项目实例
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近年来，随着电力行业的数字化转型和能源互联网的发展，电力负荷预测成为智能电网、能源管理和可再生能源并网等应用中的重要环节。准确的电力负荷预测不仅有助于提升能源利用效率，还能有效降低运维成本，确保电力系统的安全、稳定和高效运行。随着城市化进程加快以及人民生产生活水平的提升，用电负荷呈现逐年上升且变动较为复杂的趋势，传统的负荷预测方法如时间序列方法、回归分析等，难以满足当前电力系统对大规模、高频数据下的预测精度需求。电力负荷的时序特性、周期波动性及多维影响因素，使得负荷数据在时空分布上具备高度非线性和动态变化特点，这给负荷预测提出了更高要求。
数据驱动的智能算法逐渐成为电力负荷预测领域的重要研究方向。尤其是在大数据和人工智能技术的助力下，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）以其强大的 ...