基于多源数据分析与迁移学习的新能源场站智能排程方法

本发明提供了一种基于多源数据分析与迁移学习的新能源场站智能排程方法，涉及新能源发电场站智能调度技术领域，方法包括采集气象、设备状态和电力负荷数据生成多源融合数据集；对发电设备编码形成设备标识组；通过时空关联分析生成运行特征图谱；结合迁移学习模型生成原始排程策略；获取设备模型信息对原始策略进行约束注入，得到目标排程策略；控制场站执行排程后，采集实际运行数据进行策略校验，若偏差超阈值则触发策略修正。本发明可以实现新能源场站排程策略的自适应优化，提升发电设备调度精度与场站运行效率，通过闭环校验机制确保策略的持续可靠性。