基于机器学习的多维电力碳减排路径优化方法

本发明公开了基于机器学习的多维电力碳减排路径优化方法，包括如下步骤：步骤一：采集并标准化多源电力碳排数据生成电力碳排数据集，并确定历史低碳调度路径向量；步骤二：基于电力碳排数据集构建电力碳排影响图谱；步骤三：构建属性向量矩阵并进行主成分分析；步骤四：采用拉丁超立方采样生成候选调度路径向量集合；步骤五：计算Soft‑DTW距离，得到筛选后的候选调度路径向量集合；步骤六：构建电力潮流拓扑图并计算每条候选调度路径的结构熵值，生成最优碳减排调度路径；步骤七：对最优碳减排调度路径进行可视化展示，并生成电力调度指令集。本发明融合拉丁超立方采样与Soft‑DTW距离，实现电力低碳路径智能筛选与调度。