基于6G与深度学习的电力网资源智能管理方法及系统

本申请涉及电力网资源管理技术领域，公开了一种基于6G与深度学习的电力网资源智能管理方法及系统。该方法包括：通过6G技术采集节点数据获取拓扑映射表，预处理数据获得特征张量，采用时空图卷积与长短期记忆网络混合架构训练模型集群，基于模型分析网络状态，生成调度方案，通过6G网络分片下发控制指令，实现电力网络智能管理。本申请通过6G通信定位一体化技术与时空图卷积网络和长短期记忆网络混合架构的结合，提高了电力网络的实时数据采集精度和智能分析能力。基于多源数据融合和深度学习模型集群的协同优化机制，增强了电网状态评估的全面性和资源调度的精准性。