摘要
本发明涉及智能电网调度技术领域,尤其涉及电网调度方法及系统,其方法包括:收集环境数据、设备健康数据及经济与市场数据,利用边缘计算设备生成融合数据;采用多模型集成的深度学习模型预测电力需求和供应,结合强化学习算法对电网调度情景进行模拟,生成最优调度策略;动态调整发电站输出功率及电网节点负载分布,并实时更新调度策略。本发明通过多模型集成提高预测精度,利用强化学习优化情景模拟策略,并结合多层次反馈分析实现全局和局部状态的协调优化,显著提升了电网运行的稳定性和经济性,同时降低了碳排放,适用于现代智能电网调度的复杂场景。
技术关键词
电网调度方法
电力需求预测
数据
集成算法
强化学习算法
多模型
长短期记忆网络
时间序列特征
门控循环单元
发电站
加权优化算法
深度学习模型
策略
情景
集成深度学习
智能电网调度技术
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生成电力
预测电力需求
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