一种电网多源灵活性需求动态量化方法、设备及介质

本发明涉及高比例新能源电力系统技术领域，尤其涉及一种电网多源灵活性需求动态量化方法、设备及介质，采集电网历史预测数据和实际数据，对采集的电网数据进行数据清洗后进行数据变换；通过核密度估计拟合历史预测误差的边缘分布，建立联合概率模型；建立递归神经网络模型，对递归神经网络模型进行训练并动态更新联合概率模型的参数和权重，从而结合联合概率模型和递归神经网络模型，形成动态协同建模框架；基于动态协同建模框架，生成不确定性场景，计算并输出灵活性需求边界，精准刻画风电、光伏、负荷功率预测误差间的复杂相关关系，为灵活性需求计算提供可靠输入，实现模型参数按规划场景动态调整，确保灵活性评估始终匹配当前系统状态。