一种基于AI的无功补偿优化方法及系统

本发明涉及电网运维技术领域，公开了一种基于AI的无功补偿优化方法及系统，其方法包括以下步骤，集成交通流量、电网负荷、用户偏好及设备健康度四维特征，构建时空关联图模型，通过动态图卷积与注意力机制实现拓扑结构的自适应演化，融合图神经网络时空特征与BiGRU时序建模，注入设备健康度衰减因子，生成带不确定性量化的充电需求预测结果，扩展智能体状态空间并改进奖励函数，在策略网络与近端优化中嵌入设备健康度约束。本发明通过实时感知设备劣化状态，智能调整无功补偿策略，在保障电压稳定的同时延长老旧设备使用寿命，通过前馈‑反馈复合控制与动态再调度，有效抑制偏差累积效应，确保调度指令与实际出力精准匹配。