一种基于深度学习的配电柜智能控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的配电柜智能控制方法，涉及智能配电技术领域，本发明，基于传感器采集的新能源发电输出、电网运行状态和环境信息，构建深层递归神经网络模型，结合历史和实时数据提取配电参数的时序特性，预测短期负载需求和变化趋势，并引入逐步细化的误差量化和优化算法，保障模型快速收敛和高预测精度；在负载预测结果基础上，采用深度强化学习算法生成最优控制策略，通过定义状态空间、动作空间和奖励函数，最大化配电效率和稳定性，同时动态调整各分路输出功率，保障负载分配的一致性；实际执行过程中，通过分解并验证输出参数的总功率，结合迭代调整进一步提升分配逻辑的合理性，并在必要时优化功率因数来平衡无功功率。