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基于SSA优化CNN-GRU的短期电力负荷预测

一、引言

随着人工智能和深度学习技术的不断发展，电力负荷预测已经成为电力系统中一项至关重要的任务。准确的电力负荷预测对于电力系统调度、运行优化和故障预警具有重要意义。近年来，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）被广泛应用于短期电力负荷预测。本文旨在探讨基于SSA（自我注意力机制）优化CNN-GRU模型的短期电力负荷预测方法，并分析其在实际应用中的效果。

二、相关技术背景

2.1CNN

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，具有强大的特征提取能力，在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著成果。在电力负荷预测中，CNN可以提