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摘要：本发明涉及电力系统管理技术领域，具体涉及根据电力负荷预测的电力调度方法及系统，包括以下步骤：S1：从电力系统中采集多源数据，并对所采集的数据进行预处理；S2：采用深度学习算法构建电力负荷预测模型；S3：对未来的电力负荷进行实时预测，生成短期负荷预测结果；S4：生成优化的电力调度策略；S5：将生成的电力调度策略下达至各发电机组和负荷管理单元；S6：对电力负荷预测模型和调度策略生成模型进行自学习和更新。本发明，通过集成先进的数据处理技术、深度学习算法和实时调度策略，显著提高了电力调度的准确性和响应速度，同时通过自学习机制不断优化调度策略，提升电网运行的效率、经济性和可靠性。
主权项：1.根据电力负荷预测的电力调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从电力系统中采集多源数据，包括历史负荷数据、气象数据、用户用电行为数据，并对所采集的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化和数据降噪的处理；S2：基于预处理后的数据，采用深度学习算法构建电力负荷预测模型，用于对未来不同时间段的电力负荷进行预测；S3：利用构建的电力负荷预测模型，结合实时采集的电力系统数据，对未来的电力负荷进行实时预测，生成短期负荷预测结果，预测结果包括未来不同时间段的负荷曲线；S4：根据实时负荷预测结果，结合电网的运行约束条件和电力市场价格信息，生成优化的电力调度策略，所述调度策略包括发电机组的启停安排、功率调节指令、负荷转移方案；S5：将生成的电力调度策略下达至各发电机组和负荷管理单元，并对调度执行情况进行实时监测，根据实际执行情况和反馈信息，动态调整电力调度策略；S6：对电力负荷预测模型和调度策略生成模型进行自学习和更新，利用调度执行过程中的反馈数据，不断优化模型参数，提高模型的预测精度和调度策略的有效性。
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百度查询： 山东能源盛鲁能化鄂尔多斯市新能源有限公司 云鼎科技股份有限公司 根据电力负荷预测的电力调度方法及系统
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