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一种基于深度学习的电网灵活性潜力预测与评价系统

本发明公开了一种基于深度学习的电网灵活性潜力预测与评价系统，属于电力系统调度与人工智能交叉技术领域。该系统包括硬件层、软件层及应用层，硬件层通过多源终端、边缘节点及GPU集群实现数据采集与计算支撑；软件层中，数据预处理子系统采用自适应特征选择机制处理多源异构数据，时空融合预测子系统基于GNN‑Attention‑LSTM双模架构结合迁移学习提升预测精度，多维度智能评价子系统通过MLP模型动态优化指标权重，强化学习决策子系统利用PPO算法生成调度策略。本发明解决了传统技术预测误差高、评价主观、决策脱节的问题，使短期预测MAE≤7.8%，可再生能源消纳率大大提升，调节成本降低，适用于高比例新能源接入下的电网调度优化。

❖新疆新能源研究院有限责任公司滕建; 高毅; 李建伟; 罗迎江; 魏志宗; 陈历; 孟祥云; 卢霄; 徐志洋; 张文龙; 叶琴; 王晓丽; 马俊炜§ 1/10 청구항G06Q 10/04 (2023.01), G06Q 10/0631 (2023.01), G06Q 10/067 (2023.01) +1410

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