基于机器学习模型的电厂优化调度方法及虚拟控制系统

本发明提供一种基于机器学习模型的电厂优化调度方法及虚拟控制系统，涉及电网技术领域，包括：获取历史电网负荷需求，生成数据集，划分为训练集和验证集，建立记忆网络模型，确定记忆网络模型的结构并定义超参数网格，调整记忆网络模型的超参数取值范围，交叉验证并确定超参数，部署记忆网络模型；确定记忆网络模型中的输入参数，设定概率分布，生成随机样本，对于每个输入参数，根据概率分布随机抽取样本并对模型进行求解，得到不确定性，评估电网失荷风险，构建目标函数；生成果蝇群体并设置个体数量，基于果蝇算法重复迭代，得到最优个体，通过模拟退火算法确定当前最优个体是否被接受，若是，根据目标函数确定调度优化方案。