摘要
本发明公开一种基于因果推理的虚拟电厂负荷精准评估方法及系统,通过引入因果推理机制,结合负荷特性、设备运行状态、外部环境变量等多维因素,建立因果推理深度模型,实现对各类因素间因果关系的量化建模与分析,提升负荷评估的解释性与准确性。本发明不仅提升了虚拟电厂负荷精准评估的科学性和可信度,也为后续的调控优化提供了理论依据与量化标准。与传统统计分析方法相比,本发明方法更适用于复杂耦合、多源异构的电力系统环境,增强了虚拟电厂在市场参与和协同调度中的竞争力和智能化水平。
技术关键词
结构学习方法
多层感知机
结构方程模型
负荷预测误差
有向无环图
模型训练模块
电力系统环境
参数
记忆单元
数据生成模型
编码器
历史负荷数据
统计分析方法
变分贝叶斯
设备运行状态
输入解码器
系统为您推荐了相关专利信息
应力场反演
深度神经网络模型
随机梯度下降
长短期记忆网络
表达式
驾驶员状态识别
决策
道路标志
双通道模型
驾驶员疲劳状态
风险预测模型
风险预测方法
胃癌手术
患者
周期性
文本检测模型
中文识别方法
识别文档图像
文本识别模型
特征提取模块