项目背景 在现代电力系统中，随着分布式电源、储能设备和智能负荷的大量接入，电力负荷的特性变得越发复杂。单一的负荷控制策略难以满足系统对稳定性、可靠性和经济性的要求。因此，开发有效的电力负荷集群协同控制策略具有重要的现实意义。长短期记忆网络（LSTM）和强化学习（RL）的结合为解决这一问题提供了新的思路。LSTM 能够处理时间序列数据中的长期依赖关系，而强化学习则可以通过智能体与环境的交互，学习到最优的控制策略。 需求分析 解决方案 数据收集与预处理 负荷预测模型（LSTM） 协同控制策略模型（RL） 集群协同控制实现 系统部署与测试 维护与优化 预期效果 风险评估与应对