一种基于强化学习的电力负荷动态优化预测方法

本发明涉及电力负荷技术领域，具体为一种基于强化学习的电力负荷动态优化预测方法，采集节点实时电压频率功率，追踪相邻节点频率差异方向变化，标记反向扰动生成分布图，据此识别频繁扰动区，聚类波动趋势一致的节点群以确立目标区，监测功率波动反转锁定能量转向节点，构建预测输入集，对比预测与实际趋势提取偏离区间，调整强化学习模型步幅与速率，更新决策并整顺曲线，输出电力负荷动态预测曲线。本发明，通过多层关联分析实现扰动时空动态识别，频率功率联合标定提升判定精度，节点聚类反映负荷路径一致性与区域延伸，能量节点识别强化功率传递追踪，偏移监测构建反馈闭环，提升曲线连续性与响应速率，多扰动下预测稳定收敛与趋势一致。