AI大模型源网荷储优化调度方法及系统

本发明提供一种AI大模型源网荷储优化调度方法及系统，涉及智能调度技术领域，包括接收电力系统源端发电、电网传输、用户负荷和储能设备数据，经时间标签对齐和预处理得到系统特征数据集；利用能量流分解的多维度场景识别器确定当前运行场景，调用专家模型组合生成初始调度参数；将参数输入预训练大语言模型，通过变分熵编码的概率因果推理生成优化调度参数集；构建微分蒙特卡洛连续采样流，采用神经最优传输理论调整采样概率密度，筛选满足风险约束的参数子集；根据市场价格信号和运行约束确定最优调度参数执行协调调度，并将执行结果反馈至模型进行在线迭代优化。本发明实现了电力系统的智能化协调调度，提高系统运行的安全性和经济性。