新型电力系统爬坡需求预测方法可能仅考虑电力系统中的一种或几种影响因素，如天气变化、电网结构、负荷特性等，这些因素的交互作用增加了预测的难度和不确定性，导致预测偏差较大，因此聚焦基于贝叶斯深度学习的新型电力系统爬坡需求预测方法。对新型电力系统爬坡数据集进行标注，以构建适用于预测的基础数据集；通过计算爬坡容量，量化风电等新能源在短时间内的功率变化幅度；接着利用贝叶斯深度学习技术提取爬坡特征量，这些特征量能有效表征爬坡事件的特性；基于提取的特征量进行爬坡需求量的预测，以提高电力系统的调度效率和稳定性。仿真结果表明，基于贝叶斯深度学习的新型电力系统爬坡需求预测方法的预测偏差小且稳定(最大20 MW内),能有效指导电力系统调度与管理，具有显著的应用潜力和价值。