基于深度学习的光储充站多策略运营方法、装置及设备

本发明公开了一种基于深度学习的光储充站多策略运营方法、装置及设备，方法包括：获取光储充综合能源站为多源异构的运营数据；基于改进的时空异构图融合模型并利用改进的门控图卷积网络对运营数据进行数据融合，得到融合后的数据；对融合后的数据进行特征提取操作，得到高维特征向量；通过改进的稀疏自编码器对所述高维特征向量进行降维和关键信息提取，生成低维表示，并通过改进的混合进化算法对低维表示进行全局搜索，生成最优运营策略；将所述最优运营策略实时应用于所述光储充综合能源站的运营。本发明能够有效提高光储充综合能源站运营管理效率和运营管理效果。