一种基于模型预测控制的大电网运行实时调度方法

本发明公开了一种基于模型预测控制的大电网运行实时调度方法，涉及智能控制技术领域，包括，对电网历史运行数据和气象预测信息进行特征提取，生成融合特征数据，并通过深度学习预测模型，生成电网负荷预测数据；基于预处理电网运行数据，计算电网节点的电压相量、线路功率流和频率偏差，生成电网状态估计结果；利用电网状态估计结果，通过机器学习算法识别潜在异常模式，生成电网预警信号；根据电网预警信号和电网状态估计结果，评估调度问题的复杂性和约束紧张程度，生成优化器选择结果；通过融合多源数据预处理、深度学习负荷预测、高精度状态估计与模型预测控制，能快速生成可靠控制指令，实现了安全性、实时性与适应性的全面提升。