预测更准，调度更经济
用GRU捕捉能源枢纽效率参数的时序动态，使调度模型能在线匹配复杂多变的运行工况，实现更经济的社区能源调度。
Yanze, Xu · 穆云飞 · 贾宏杰 · Zhang, Jiarui · 靳小龙 · Wu, Zeqing
IEEE Transactions on Sustainable Energy 2026
G-DEH模型利用GRU学习运行条件的时间序列相关性，准确刻画效率参数的非线性时变关系，从而使调度模型更好地匹配复杂动态工况。
通过MPC策略对调度模型进行迭代滚动校正，动态调整运行工况与效率参数的匹配度，增强调度模型对动态工况的适应性，提升系统经济性。
案例仿真表明，所提方法在效率参数预测精度和系统经济性上均显著优于传统方法，证实其在降低运行成本方面的价值。