一种基于机器学习的能源综合管理方法及系统

本发明涉及未来负荷需求预测领域，具体涉及一种基于机器学习的能源综合管理方法及系统，所述方法包括：预测设定城市用电网络在当前时间分段的用电负荷预测数值以及目标火力发电机组在当前时间分段的发电预测数值；在发电预测数值小于用电负荷预测数值时，将二者的差值的设定倍数作为动态绿电消纳数据；本发明还涉及一种基于机器学习的能源综合管理系统；本发明针对难以确定绿电消纳时机和消纳数量的技术问题，能够预测用电负荷数值和发电数值，并形成算法自动调节绿色能源发电，从而解决了上述技术问题；本发明的火力发电可以替换为光伏发电、储能供电、风力发电、潮汐发电或者沼气发电等，以实现水力发电之外的城市供电网络的电力供应。