基于VMD与BiLSTM的短期负荷预测方法及系统

本发明公开了基于VMD与BiLSTM的短期负荷预测方法及系统，涉及电力技术领域，其技术方案要点是：对原始电力负荷数据进行预处理，得到初始数据；利用AWPSO算法对VMD中的参数进行优化处理，并通过优化后的VMD对初始数据进行分解，得到多个模态分量；采用BiLSTM模型对各个模态分量进行预测，并将各个模态分量的预测值相加，得到原始电力负荷数据的最终预测值。本发明对原始电力负荷序列进行模态分解，挖掘其中蕴含的周期性特征和趋势特征，最终利用BiLSTM实现短期电力负荷预测，并融合各模态预测结果，以减轻负荷波动，降低噪声干扰，进而提高负荷预测精度和稳定性。