本发明公开了一种基于机器学习的月度计划方式生成方法,根据月度计划数据中多个分区的每日计划运行方式以及历史运行数据的特征量计算月度计划每日和历史日的相似度,进而选取综合相似度最高的K个历史方式日作为月度计划每日的相似日;进而根据月度计划数据进行直流、联络线功率调整和母线负荷、火电机组发电功率分配,再按照电网各个分区内功率平衡约束调整水电、新能源机组的功率,最后得到包含母线负荷、火电机组、水电新能源机组、直流系统、联络线和设备停复役计划信息的月度计划每日96点计划方式数据。本发明解决了月度计划方式按日分时段分配困难、不准确,安全稳定校核结果与电网实际相差较大,无法有效指导实际电网调度运行的问题。
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