面向智能电网的备自投风险预测方法及系统

本发明提供一种面向智能电网的备自投风险预测方法及系统，涉及智能电网技术领域，包括采集智能电网的初始特征集并进行筛选，生成动态特征集；通过随机森林模型基于时序特征输出常规风险概率，以及通过XGBoost模型基于频域特征识别突发异常模式，同步生成特征重要性矩阵；结合时序特征和频域特征确定电网状态，根据由电网状态确定的各模型的融合权重动态融合各模型的输出结果，生成综合风险等级；将综合风险等级与动态特征集输入强化学习环境模型，并求解模型生成的多目标函数，得到备自投执行策略；执行备自投执行策略，并动态调整特征采集的滑动窗口直至执行结果满足预设条件，本发明显著提升了备自投风险预测的精准度与策略的适应性。