摘要
本发明提供了一种电力系统智能调度方法及装置、存储介质、设备,其中方法包括:获取模型训练数据,模型训练数据包括历史运行标签数据和对应时间的潮流分布数据;对模型训练数据进行数据预处理,得到特征训练数据;利用特征训练数据对预先构建的电力系统智能调度模型进行训练,得到目标电力系统智能调度模型;将未来时刻的潮流分布数据输入目标电力系统智能调度模型,得到对应时刻的智能调度数据。通过本发明,将大模型多参数卷积神经网络技术引入电力系统优化调度领域,解决了传统运筹优化算法在面对多重不确定场景及系统运行边界迅速突变时求解效率低下的问题,实现了对高比例新能源不确定性场景下电力系统调度工作的灵活快速决策。