母线负荷智能预测

问题高比例新能源接入下，母线负荷的波动性与不确定性显著增强，跨区域、跨时段预测难以兼顾精度与泛化能力，传统方法在极端场景下尤为受限。

方案融合网格化气象数据与迁移学习构建母线负荷预测大模型，结合大小模型协同预测与预测模型自进化机制，提升复杂运行场景下的预测精度与稳定性，为电力保供智能决策提供支撑。