【摘 要】
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“双碳”目标下，可调节负荷成为电网新兴调节资源。为解决经验模态分解（EMD）的模态混叠现象，同时获取负荷序列良好的时间感知能力，提出了一种集合经验模态分解（EEMD）和双向长短期记忆（BiLSTM）组合的可调节负荷预测方法 EEMD-BiLSTM。首先分析了EEMD和BiLSTM的原理，通过将预处理的可调节负荷序列通过EEMD算法进行分解，然后将分解后的分量数据和原始数据分别进行预测建模及重构。试
【基金项目】
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国网综合能源服务集团有限公司科技项目（52789921N00D）；
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“双碳”目标下，可调节负荷成为电网新兴调节资源。为解决经验模态分解（EMD）的模态混叠现象，同时获取负荷序列良好的时间感知能力，提出了一种集合经验模态分解（EEMD）和双向长短期记忆（BiLSTM）组合的可调节负荷预测方法 EEMD-BiLSTM。首先分析了EEMD和BiLSTM的原理，通过将预处理的可调节负荷序列通过EEMD算法进行分解，然后将分解后的分量数据和原始数据分别进行预测建模及重构。试验结果表明EEMDBiLSTM能够有效表达可调节负荷的时序关系，预测精度高。
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