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一种基于机器学习的电力需求侧管理方法所述系统包括：电网数据采集和稳定性分析模2收集电网在各个时间段的实时数据，并为每个数据添获取当前地区分布式能源资源信息，并依此建立虚拟电厂，基于在虚拟电厂中的模拟结果，结合当前电力市构建虚拟电厂的概念模型，包括分布式能源资源的基于未来电力供需状况变化的预测结果，识别未来电力需求高峰3收集电网在实施充放电策略后的实时数据和电根据收集的实时数据和市场满意度评价，分析充放电策略的实虚拟电厂模拟需求预测模块，用于获取当前地区分布式能源资源信充放电策略优化模块，用于基于在虚拟电厂中的模拟结果策略反馈评估模块，用于再次获取电网的实时数7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述电网数据采集和稳定性分析模块包数据采集标记单元，用于为电网传感设备和智能电表设定采4虚拟电厂构建单元，用于构建虚拟电厂的概念模型，包括分布式供需不平衡识别单元，用于基于未来电力供需状况变化的预测结充放电优化单元，用于以最小化充放电成本和最大化系二次数据采集单元，用于收集电网在实施充放电策略后的实时数据和电网运行状态，策略效果分析单元，用于根据收集的实时数据和市场满意度5[0008]基于在虚拟电厂中的模拟结果，结合当前电力市场价格和储能设备的充放电效[0010]作为本发明更进一步的方案，所述结合每个种类的数据6j表示过去误差项对当前值Xt的影响；[0023]基于未来电力供需状况变化的预测结果，识别未来电力7j表示过去误差项对当前值Xt的影响；8[0055]图2为本发明实施例提供的结合每个种类的数据的各个时间标签的数值，分析电[0057]图4为本发明实施例提供的结合当前电力市场价格和储能设备的充放电效率，生[0058]图5为本发明实施例提供的获取电网的实时数据以及市场满意度评价，对充放电[0059]图6为本发明实施例提供的一种基于机器学习的电力需求侧管理系统的结构框9[0066]图1为本发明实施例提供的一种基于机器学习的电力需求侧管理方法的流程图，j表示过去误差项对当前值Xt的影响；有时间标签的实时数据被输入到供应需求预测模型中，模型基于这些数据进行预测分析，标签的电网实时数据带入到供应需求预测模型中，对未来电力供需状况变化进行预测分[0094]本步骤首先会收集电网在实施充放电策略后的实时数据，这些数据包括电力负时间段所收集的电网实时数据代入需求预测模型中，模拟出未来时间段的电力状况变化，[0106]数据采集标记单元110用于为电网传感设备和智能电表设定采集频率，实时收集j表示过去误差项对当前值Xt的影响；[0121]二次数据采集单元410，用于收集电网在实施充放电策略后的实时数据和电网运(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM

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