为解决省级电网负荷预测精度不足、调度响应滞后的问题,本系统构建了集数据采集、负荷预测、优化调度、实时监控于一体的后端平台。系统通过对接电力 SCADA 系统、气象数据接口,采集电网运行的实时数据;基于 LSTM 深度学习模型实现未来 24 小时 / 72 小时的负荷预测,预测准确率达 96% 以上;结合预测结果与电网约束条件,生成优化调度方案,自动分配发电机组出力;同时提供电网运行状态的实时监控、异常告警、报表统计功能,为电网调度人员提供决策支持,有效降低电网峰谷差,提升电网运行效率与稳定性。
系统采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot 搭建微服务体系,分为数据采集、预测服务、调度计算、监控告警四大模块。数据采集模块通过定时任务 + 消息队列对接多源异构数据,使用 Redis 缓存高频访问的实时数据,降低数据库压力;预测服务模块封装 Python 预测模型,通过 HTTP 接口实现模型调用,支持预测结果的持久化存储与可视化;调度计算模块基于遗传算法实现优化调度计算,通过多线程并行处理提升计算效率;我负责数据采集模块与预测服务模块的开发,实现了数据清洗、格式转换、接口封装等功能,解决了多源数据格式不统一、预测模型调用超时的问题,通过异步调用 + 超时重试机制,将接口响应成功率提升至 99.9%。