【摘 要】
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1电力负荷序列易受多重外部因素影响而呈现复杂性，不利于精准预测。为此，提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）的卷积神经网络和长短期记忆网络（convolutional neural network and long short-term memory network,CNN-LSTM）相结合的短期电力负荷并行预测方法。先采用VMD将负荷数据
【基金项目】
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四川省科技计划资助项目（2021YFG0026）；
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1电力负荷序列易受多重外部因素影响而呈现复杂性，不利于精准预测。为此，提出一种基于变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）的卷积神经网络和长短期记忆网络（convolutional neural network and long short-term memory network,CNN-LSTM）相结合的短期电力负荷并行预测方法。先采用VMD将负荷数据分解为规律性强的各本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）及残差；再将各分量分别输入到各自对应的CNN-LSTM混合预测网络获得各初始预测值，并将该值与由气候、日期类型等组合得到的相关因素特征集相结合进一步得出修正预测值；最终叠加各分量修正预测值即得到完整预测结果。在实际负荷数据上做验证分析，结果表明，考虑相关外部因素特征集后日负荷预测平均相对误差均值可降低2.18%。与几种常规负荷预测方法进行效果对比，验证了该方法的有效性和可行性。
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