基于机器学习的用户可调资源调控方法、系统及介质

本申请公开了一种基于机器学习的用户可调资源调控方法、系统及介质，主要涉及资源调控技术领域，用以解决现有方案主要关注用户主体的总用电量，忽略了可调资源设备用电的时序特性以及环境影响因素对设备用电行为的影响、评估用户侧可调资源的调节潜力的方案简单、调控方法无法满足用户的个性化需求的问题。包括：获取调节潜力系数的具体调节值，获得满足具体实际数值和具体调节值的设备ID；将满足具体实际数值和具体调节值的设备ID，输入训练好的第二机器学习算法，获得设备ID在未来分析间隔对应的预测时序用电量；当全部预测时序用电量的加和用电量大于预测总用电量与用电调控峰值的差值时，向设备ID对应的用户侧下发调控指令。