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本发明涉及一种面向电网的售电量预测与偏差闭环修正方法与装置，属于电力系统经营侧数据分析与人工智能应用技术领域。所述方法，包括：首先构建融合气象、行业经济与电网业务干扰的多源特征，并使用时变权重门控的自适应基线分解模型生成基线预测。进而，通过图神经网络（GNN）建模“行业‑区域”空间关联，并利用Transformer编码器捕捉多变量非线性耦合特征，输出精细预测。最后，引入基于深度残差策略梯度的闭环反馈机制，利用GRU网络记忆历史误差演化惯性，驱动策略网络生成动态修正量，对集成开环预测结果进行实时补偿。该方法显著提升了在复杂场景下的预测精度与鲁棒性，有效降低了电力现货市场中的偏差考核风险。

本发明公开了一种面向电力业务承载的混合无线网络接入选择方法及系统。该方法获取电力业务的通信需求和多维安全需求以及多个候选无线网络的通信属性和安全能力；将业务安全需求与各候选网络安全能力逐项比较，确定各安全能力维度的缺口；对可补偿缺口配置对应的附加安全措施，由候选无线网络及安全措施共同形成候选安全接入路径；验证各候选安全接入路径是否满足业务通信需求，并在满足安全和通信需求的候选路径中综合评价确定目标安全接入路径；生成与终端、业务、目标网络、安全策略和有效期绑定的接入授权信息，执行业务接入；接入后持续监测网络状态，不满足要求时动态重选。本发明实现了安全能力与通信性能的协同优化及接入路径的动态更新。