基于CEEMDAN-VMD-BiGRU模型的印刷园区电力负荷预测

摘要： 为确保印刷园区绿色低碳运行，充分了解和预测电力负荷需求至关重要。然而，电力负荷预测面临数据复杂性、噪声干扰等问题，导致难以捕捉信号的非线性特征。为解决这一问题，本研究提出了基于CEEMDAN-VMD-BiGRU模型的印刷园区电力负荷预测方法。首先，使用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）对印刷园区电力负荷数据进行分解，并计算各模态分量的排列熵（PE）。其次，利用变分...