智能电网负荷预测与优化调度系统 - 国家电网省级平台
2026-05-10 23:59:22
行业：人工智能、能源
载体：算法模型、云服务/云平台
技术：C++、MongoDB C++ Driver、NumPy、Pandas
业务和功能介绍
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。
项目实现
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%。
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软件功能、核心功能模块的介绍：
本小程序包含三大核心功能模块：
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