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本报告研究了基于人工智能技术的电网前瞻优化调度模型。随着新能源装机容量的不断增长，电网调度面临更大的挑战。人工智能技术，特别是迁移强化学习，可以适应不确定场景，提高电网调度的智能性和快速性。报告提出了一种多时段滚动电网前瞻调度模型，目标是通过最小化发电和启停成本，使实时负荷预测与机组出力达到平衡。该模型考虑了节点负荷、新能源出力预测、机组出力上下限、启停状态、爬坡约束等多方面因素。该模型可以提高电网调度的自适应性和智能性，提高电网调度的效率和准确性。
