一种基于机器学习的电力电量平衡计算方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的电力电量平衡计算方法及系统，属于电力系统优化调度技术领域，将深度神经网络与优化计算相结合，采用整数变量削减的策略，通过Seq2Seq‑Attention模型提前确定大多数火电机组的运行状态，模型的输入为运行状态的松弛解和场景曲线数据，输出为火电机组的运行状态，从而达到提升电力电量平衡问题计算速度的效果，通过所设计的加速效果评价指标与基于变时间尺度场景生成的加速效果验证方法，验证了快速计算方法的加速效果，有较高的精度，方法的实用性较强。