摘要
本发明公开了基于人工智能的电网负荷预测与调度优化系统,具体涉及电力系统自动化技术领域,解决传统电网负荷预测精度低、调度策略鲁棒性差及源网荷储协同不足的技术问题。通过构建基于边缘计算的数据采集层实现多源异构数据时空对齐,采用图卷积网络与注意力机制融合的AI预测模块生成负荷预测结果,通过多目标风险对冲优化算法生成源网荷储协同调度方案,并利用数字孪生预校验与增量学习实现闭环优化。最终提升新能源接入环境下负荷预测准确性、调度决策可靠性及系统自适应能力。
技术关键词
电网负荷预测
调度优化系统
数据采集层
电力系统自动化技术
设备状态传感器
双向长短期记忆网络
分布式传感网络
电力通信协议
源网荷储协调
储能系统充放电
约束优化算法
滚动时域优化
并行计算架构
动态
非线性映射关系
深度卷积神经网络
权重分配机制
网络拓扑变化
数字孪生