基于人工智能的新能源并网灵活性资源预测模型构建方法

本发明涉及新能源并网技术领域，尤其涉及基于人工智能的新能源并网灵活性资源预测模型训练方法，旨在解决传统预测方法在应对新能源并网灵活性资源时精度不足、适应性差的问题。通过采集和处理多维度的历史数据，采用机器学习和深度学习算法，结合人工智能，能够从数据中提取有效特征，并对新能源并网灵活性资源进行精准预测。通过对数据的扩充与优化，有效解决了数据稀缺和分布不均的问题，提升了模型的泛化能力与预测精度，为电力系统调度提供了更科学、准确的决策支持，推动了新能源并网系统的稳定运行与灵活调度。