1.一种利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于，所述系统包括：

编号存储机构，用于针对同一用电区域的各个用电子区域，为各个用电子区域提供各个不同的等长编码数据，并存储所述各个不同的等长编码数据；

大数据服务网元，用于在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内执行对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略以满足各个用电子区域在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内的不同用电电量需求；

策略提取机构，与所述大数据服务网元连接，用于获取未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻分别对应的各个用电子区域的补电取电策略，所述固定数量的取值与同一用电区域的用电子区域的数量成正比；

区域分析部件，用于获取同一用电区域的用电子区域的数量、同一用电区域中各个用电子区域的用电设备的累计数量以及同一用电区域的地理面积数值；

数值转换部件，与所述策略提取机构连接，用于采用人工智能模型基于同一用电区域的用电子区域的数量、同一用电区域中各个用电子区域的用电设备的累计数量、同一用电区域的地理面积数值以及未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻分别对应的各个用电子区域的补电取电策略预测未来的设定整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略；

其中，所述人工智能模型为经过设定总数的多次学习后的前馈神经网络，学习的次数与同一用电区域中各个用电子区域的用电设备的累计数量单调正向关联；

其中，基于同一用电区域的用电子区域的数量、同一用电区域中各个用电子区域的用电设备的累计数量、同一用电区域的地理面积数值以及未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻分别对应的各个用电子区域的补电取电策略预测未来的设定整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略包括：未来的设定整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略与未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻分别对应的各个用电子区域的补电取电策略中每一个整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略的数值表示模式相同。

2.如权利要求1所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于：

在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内执行对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略以满足各个用电子区域在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内的不同用电电量需求包括：在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内默认的为各个用电子区域提供的用电电量为在当前整时时刻的前一整时时刻到当前整时时刻的时间范围内各个用电子区域的实际用电电量；

其中，在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内执行对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略以满足各个用电子区域在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内的不同用电电量需求包括：在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内单个用电子区域的实际用电电量小于其默认的用电电量时，对差额电量进行补电操作以将差额电量补给其邻近的用电子区域；

其中，在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内执行对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略以满足各个用电子区域在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内的不同用电电量需求包括：在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内单个用电子区域的实际用电电量大于其默认的用电电量时，对差额电量进行取电操作以从其邻近的用电子区域取出差额电量补给其本身；

其中，在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内执行对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略以满足各个用电子区域在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内的不同用电电量需求包括：在当前整时时刻到下一整时时刻的时间范围内单个用电子区域的实际用电电量等于其默认的用电电量时，不对其执行补电操作以及取电操作。

3.如权利要求2所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于，所述系统还包括：

电力配置部件，与所述数值转换部件连接，用于基于未来的设定整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略对从未来的设定整时时刻到未来的设定整时时刻的下一整时时刻的时间范围内的各个用电子区域执行补电取电操作。

4.如权利要求2所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于，所述系统还包括：

学习处理部件，与所述数值转换部件连接，用于对前馈神经网络执行设定总数的多次学习以获得所述人工智能模型，并将所述人工智能模型发送给所述数值转换部件使用。

5.如权利要求2‑4任一所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于：

采用人工智能模型基于同一用电区域的用电子区域的数量、同一用电区域中各个用电子区域的用电设备的累计数量、同一用电区域的地理面积数值以及未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻分别对应的各个用电子区域的补电取电策略预测未来的设定整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略包括：将同一用电区域的用电子区域的数量、同一用电区域中各个用电子区域的用电设备的累计数量、同一用电区域的地理面积数值以及未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻分别对应的各个用电子区域的补电取电策略作为所述人工智能模型的各项输入数据。

6.如权利要求2‑4任一所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于：

获取未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻分别对应的各个用电子区域的补电取电策略包括：将未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻中的每一个整时时刻作为参考整时时刻，参考整时时刻到其下一整时时刻的时间范围内执行的对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略作为所述参考整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略。

7.如权利要求6所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于：

将未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻中的每一个整时时刻作为参考整时时刻，参考整时时刻到其下一整时时刻的时间范围内执行的对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略作为所述参考整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略包括：所述参考整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略中，将执行补电操作的用电子区域的补电取电策略的数值表示为所述用电子区域对应的等长编码数据紧随为正值且具体取正的数值等于执行补电操作对应的差额电量。

8.如权利要求7所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于：

将未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻中的每一个整时时刻作为参考整时时刻，参考整时时刻到其下一整时时刻的时间范围内执行的对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略作为所述参考整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略包括：所述参考整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略中，将执行取电操作的用电子区域的补电取电策略的数值表示为所述用电子区域对应的等长编码数据紧随为负值且具体取负的数值等于执行取电操作对应的差额电量。

9.如权利要求8所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于：

将未来的设定整时时刻之前固定数量的各个整时时刻中的每一个整时时刻作为参考整时时刻，参考整时时刻到其下一整时时刻的时间范围内执行的对同一用电区域的各个用电子区域的补电取电策略作为所述参考整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略包括：所述参考整时时刻对应的各个用电子区域的补电取电策略中，将不执行取电操作且不执行补电操作的补电取电策略的数值表示为所述用电子区域对应的等长编码数据紧随零值。

10.如权利要求2‑4任一所述的利用人工智能模型的补电取电策略鉴别系统，其特征在于：

针对同一用电区域的各个用电子区域，为各个用电子区域提供各个不同的等长编码数据，并存储所述各个不同的等长编码数据包括：所述各个不同的等长编码数据为各个不同的等长二进制编码数据，所述各个不同的等长二进制编码数据的位数相同；

其中，针对同一用电区域的各个用电子区域，为各个用电子区域提供各个不同的等长编码数据，并存储所述各个不同的等长编码数据包括：所述同一用电区域为同一产业园区；

其中，针对同一用电区域的各个用电子区域，为各个用电子区域提供各个不同的等长编码数据，并存储所述各个不同的等长编码数据包括：所述各个用电子区域分别对应所述同一产业园区内的各个用电工矿企业。