深度学习驱动的电网线损动态预测与优化控制方法

本发明公开了深度学习驱动的电网线损动态预测与优化控制方法，涉及电力系统优化技术领域，本发明包括以下步骤；数据收集与预处理：收集电网的历史运行数据、实时数据、气象数据和地理信息数据，对收集的数据进行清洗、标准化和特征工程；本发明，通过采用深度学习技术，能够从历史和实时数据中学习电网运行的内在规律，自动识别影响线损的关键因素，与传统的基于经验公式和静态模型的预测方法相比，本发明的深度学习模型可以更准确地捕捉电网运行的动态特性，显著提高了线损预测的精度，通过自适应网络结构调整和元学习技术，模型能够快速适应电网运行状态的变化，实现实时更新，从而增强了模型的适应性和预测准确性。