负荷预测基于VMD-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的负荷预测方法，通过Python代码实现，旨在提升电力系统中负荷预测的精度与稳定性。文中详细阐述了VMD对原始负荷数据进行分解以降低复杂性和噪声干扰，再利用LSTM模型对各分量进行时序预测，最后将预测结果重构得到最终负荷预测值。该方法有效融合了信号分解与深度学习的优势，适用于非平稳、非线性负荷序列的预测场景，并通过实验验证其优于传统单一模型的预测性能。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习背景，从事电力系统分析、能源管理或相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期或中期负荷预测，支持电网调度、需求响应和能源优化决策；②为研究VMD与深度学习模型融合策略提供可复现的技术路径和代码参考；③帮助理解信号预处理在时间序列预测中的关键作用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码逐步实践，重点关注VMD参数设置、LSTM网络结构设计及模型评估流程，同时可尝试在不同数据集上对比其他预测模型以深化理解。【负荷预测】基于VMD-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）