基于边缘计算的智能电网负荷预测系统

本申请提供了一种基于边缘计算的智能电网负荷预测系统，涉及边缘计算领域，其首先使边缘节点本地生成并上报包含数据特征向量和设备能力向量的边缘画像数据包；云端调度中心据此画像数据包进行数据概念漂移与性能瓶颈检测，以触发模型更新事件；随后，调度中心执行一个两阶段的匹配决策：先基于数据特征向量从模型库中筛选出负荷场景相符的候选模型，再基于设备能力向量进行硬件资源约束筛选，从而选定一个兼顾精度与性能的最优模型；最后，系统生成包含模型差分包的部署数据包，边缘节点仅需执行差分更新，实现了对异构设备和动态场景的精准、高效模型自适应。