短期电力负荷预测方法、装置和计算机设备

本申请涉及一种短期电力负荷预测方法、装置和计算机设备，通过利用WOA的全局搜索能力和GA的快速收敛特性，使得CNN‑LSTM模型的优化过程更加高效，进而提高了CNN‑LSTM模型的预测精度和泛化能力，确保了电力负荷预测结果的准确性。同时，通过采用SSA对VMD的参数进行优化，使得数据流更加清晰，有效减少了数据冗余，进而提升了内存管理的效率和计算速度，提高了电力负荷预测的效率。