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。