基于机器学习的微电网系统能量需求预测方法及系统

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基于机器学习的微电网系统能量需求预测方法及系统
申请号:CN202510673556
申请日期:2025-05-23
公开号:CN120562788A
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明属于能量需求预测技术领域,公开了一种基于机器学习的微电网系统能量需求预测方法及系统。所述的方法包括如下步骤:使用机器学习算法,构建能量需求预测模型,并使用强化学习算法,构建能量调度策略生成模型;采集微电网系统的实时多源异构数据,并根据实时多源异构数据,使用能量需求预测模型,进行能量需求预测,得到实时能量需求预测结果;根据实时能量需求预测结果,使用能量调度策略生成模型,进行能量调度策略生成,得到实时能量调度策略,并公布至微电网系统。本发明解决了现有技术存在的依赖单一数据源、难以处理多源异构数据以及智能化程度低的问题。
技术关键词
多源异构数据 需求预测方法 需求预测模型 多模态特征 微电网设备 平衡特征 策略 微电网系统 强化学习算法 机器学习算法 模块 GBDT算法 需求预测技术 需求预测系统 储能 集群
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