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电网企业成本管控与效益提升策略

引言

为了应对电网负荷变化的动态特性，提升电网负荷预测技术的适应性至关重要。传统的静态模型在面对突发事件或新的负荷模式时，往往表现不佳。通过引入自适应学习机制，利用强化学习（RL）、迁移学习（TL）等先进技术，可以使预测模型在不断变化的环境中进行自我调整和优化。具体来说，可以通过实时监测电网负荷数据、对模型进行动态训练，使其能够及时响应电网负荷的波动，减少外部变化带来的影响，提高负荷预测的实时性和准确性。

为了进一步提升电网负荷预测的准确性，采用多模型融合策略是一种有效的方法。不同的预测模型通常会在不同的情境下表