一种基于预测优化融合学习的配电网日前低碳调度方法

一种基于预测优化融合学习的配电网日前低碳调度方法，包括：通过数据采集与预处理步骤收集并清洗多源数据，形成训练数据集；利用序列神经网络模型预测节点碳势，该模型采用Seq2Seq结构和GRU单元处理时间序列数据；构建可调负荷低碳调度模型，以最小化碳排放并满足电网运行约束；预测优化融合学习与模型训练，通过构造混合决策损失函数并利用反向传播算法进行优化，实现预测与调度决策的协同优化；生成可调负荷优化调度策略，并通过参数调优确保满足实际需求，从而实现配电网的低碳、高效调度。该方法基于预测优化融合学习，实现低碳排放和电力系统的高效运行。