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电网企业成本管控与效益提升策略
引言
为了应对电网负荷变化的动态特性,提升电网负荷预测技术的适应性至关重要。传统的静态模型在面对突发事件或新的负荷模式时,往往表现不佳。通过引入自适应学习机制,利用强化学习(RL)、迁移学习(TL)等先进技术,可以使预测模型在不断变化的环境中进行自我调整和优化。具体来说,可以通过实时监测电网负荷数据、对模型进行动态训练,使其能够及时响应电网负荷的波动,减少外部变化带来的影响,提高负荷预测的实时性和准确性。
为了进一步提升电网负荷预测的准确性,采用多模型融合策略是一种有效的方法。不同的预测模型通常会在不同的情境下表
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