動態(tài)負(fù)荷預(yù)測是智能電網(wǎng)自動化調(diào)度的核心，傳統(tǒng)預(yù)測方法誤差較大，難以滿足電網(wǎng)精準(zhǔn)調(diào)度需求。本文提出基于深度學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測與自動化控制方案，集成LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機制，構(gòu)建DLCF負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)，分析歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)與14類氣象參數(shù)，實現(xiàn)96小時負(fù)荷預(yù)測誤差穩(wěn)定在2.1%以內(nèi)。結(jié)合PLC與SCADA系統(tǒng)，將預(yù)測結(jié)果融入電網(wǎng)調(diào)度邏輯，實現(xiàn)發(fā)電計劃的自動調(diào)整與負(fù)荷均衡分配；采用邊緣計算技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時處理，確保控制策略響應(yīng)時間控制在1ms級。該方案在廣東電網(wǎng)試點應(yīng)用中，提前12小時預(yù)判負(fù)荷驟降趨勢，減少經(jīng)濟損失約3200萬元，可為智能電網(wǎng)的自動化調(diào)度提供技術(shù)支撐