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申请/专利权人：湖南西来客储能装置管理系统有限公司

摘要：本发明公开了智能电网AI联调峰决策方法、系统、设备和介质，涉及智能电网优化技术领域。通过电网的地理位置、负荷特性和供电方式，将电网划分为多个相互独立的运行区域，并获取各运行区域的历史电力需求数据，构建区域需求指标向量，将各个运行区域划分为高、中、低三个电力需求等级。进一步利用外部因素指标和区域需求指标向量构建电力需求时序预测模型，采集运行区域的实时电力需求数据和实时外部因素指标，预测当前运行区域未来多个时间步的电力需求序列，并对其进行分级校准。根据校准后的电力需求预测序列，分析未来电力需求变化趋势，制定电网运行优化策略。该方法有效提高了电网运行的智能化水平和运行效率，保障了电网的平稳运行。

主权项：1.智能电网AI联调峰决策方法，其特征在于，包括：步骤S1000：根据电网的地理位置、负荷特性和供电方式，将电网划分为m个相互独立的运行区域；获取各运行区域的历史电力需求数据，根据历史电力需求数据构建区域需求指标向量；根据区域需求指标向量将各个运行区域划分为高、中、低三个电力需求等级；m为大于等于1的整数；步骤S2000：获取外部因素指标，根据外部因素指标和区域需求指标向量构建电力需求时序预测模型；采集运行区域的实时电力需求数据和实时外部因素指标，根据实时电力需求数据、实时外部因素指标和电力需求时序预测模型，预测当前运行区域未来T个时间步的电力需求序列，并对电力需求序列进行分级校准；步骤S3000：根据校准后的电力需求预测序列，分析当前运行区域未来T个时间步的电力需求变化趋势，根据电力需求变化趋势制定电网运行优化策略；所述步骤S2000包括：步骤S2100，获取外部因素指标，构建外部因素指标向量，根据外部因素指标向量和区域需求指标向量形成区域电力总指标向量；步骤S2200，基于区域电力总指标向量，构建电力需求时序预测模型；步骤S2300，采集运行区域的实时电力需求数据和实时外部因素指标，构建运行区域的实时区域需求指标向量和实时外部因素指标向量，根据实时区域需求指标向量和实时外部因素指标向量形成当前运行区域的实时区域电力总指标向量；步骤S2400，将实时区域电力总指标向量输入到电力需求时序预测模型，获得当前运行区域未来T个时间步的电力需求预测序列，作为初始电力需求预测序列；根据运行区域的电力需求等级，对初始电力需求预测序列进行分级校准，获得校准后的电力需求预测序列；所述根据运行区域的电力需求等级，对初始电力需求预测序列进行分级校准，获得校准后的电力需求预测序列的方法包括： ；其中： ：校准后的电力需求预测序列； ：初始电力需求预测序列； ：动态加权系数矩阵； ：电力需求等级相关性矩阵； ：跨等级需求均值矩阵；通过求解以下优化问题获得动态加权系数矩阵：最小化目标；；约束条件：，；其中： ：表示在校准未来第t个时间步的预测值时，第g个时间步预测值的重要程度； ：表示矩阵的弗罗贝尼乌斯范数；T：表示时间步总数。

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