基于表示学习的风光储调度规则挖掘方法与系统

本发明公开一种基于表示学习的风光储调度规则挖掘方法与系统，方法包括以下步骤：基于风光储调度历史数据，构建知识图谱；结合逻辑规则演绎性，利用关系路径编码模型将知识图谱中较长的规则路径递归分解为单个规则头，并输出规则得分；使用路径闭合预测模型衡量推导出的规则头与实际目标关系之间的差距；评估并选择高质量的规则，构建调度规则集。本发明具有规则挖掘效率高、可解释性强等特点，可以为风光储系统的智能调度决策提供有力支持。