【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及智能电网，具体涉及一种基于人工智能的电网管控方法及相关设备。
技术介绍
1、目前，随着全球能源需求的增长和新能源技术的快速发展，智能电网已成为电力系统现代化的关键。智能电网利用信息通信技术、先进测量技术、自动化技术和人工智能等手段，实现电网的高效、可靠和环境友好运行。然而，尽管智能电网技术取得了显著进展，现有系统在实际应用中仍面临以下技术问题：
2、1.数据处理能力不足：现有的电网管理系统在处理大规模、高频率的能源数据时，往往依赖于传统的数据处理方法，这些方法在处理速度和准确性上难以满足实时优化的需求。
3、2.预测准确性有限：电网负荷预测是优化电力分配的关键，但现有预测模型通常基于历史数据和简单的统计方法，难以适应复杂多变的电网环境，导致预测结果不够准确。
4、3.缺乏自适应能力：现有的电网管理软件往往缺乏足够的自适应能力，无法根据电网运行状态的变化自动调整管理策略，这限制了系统在面对突发事件时的响应能力。
5、4.用户交互体验不佳：用户界面设计不够直观，操作复杂，使...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电网管控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述实时电网数据输入至电网状态预测模型中，预测得到当前电网运行状态之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习网络包括时序预测模块、空间关联预测模块及异常检测模块；其中，时序预测模块包括自注意力机制及CNN-LSTM混合模型中的一个；所述空间关联预测模块包括GNN算法；所述异常检测模块包括变分自编码器；
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述采集电网设备当前时段的实时电网
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电网管控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述实时电网数据输入至电网状态预测模型中，预测得到当前电网运行状态之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习网络包括时序预测模块、空间关联预测模块及异常检测模块；其中，时序预测模块包括自注意力机制及cnn-lstm混合模型中的一个；所述空间关联预测模块包括gnn算法；所述异常检测模块包括变分自编码器；
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述采集电网设备当前时段的实时电网数据，包括：
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述当前电网运行状态及所述实时电网数据输入电网策略动态优化模块，生成新的电力分配策略，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵浩然，赵张锋，张锦昇，陈秋宇，
申请(专利权)人：深圳润世华软件和信息技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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