MATLAB
实现基于
LSTM-GRU
长短期记忆网络（
LSTM
）结合门控循环单元（
GRU）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的不断优化与清洁能源的普及使用，电力负荷预测作为智能电网中的重要环节，越来越受到电力企业与科研机构的高度关注。电力负荷预测不仅在保障电网稳定运行、合理调配电能和优化发电计划中发挥着关键作用，还直接关乎能源的高效利用和电力市场的经济效益。精确的负荷预测能够有效减少备用容量，提高设备利用率，提升电网经济性与安全性，从而推动可持续能源的发展和社会的进步。
现代社会中，用户对用电负荷的需求愈加多样化，受气候、季节、节假日和社会经济活动等多种复杂因素影响，具有典型的非线性和时序性特点。传统的统计学方法、时间序列模型，如自回归模型、移动平均模型等，虽然在早期实现了对负荷的初步预测，但在面对大规模复杂负荷数据时，尤其难以捕捉非线性和长期依赖特性，导致预测精度受限。为应对这一挑战，基于深度学习的智能负荷预测方法 ...