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龙图腾网获悉中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;浙江大唐能源营销有限公司;大唐锅炉压力容器检验中心有限公司;大唐三亚未来能源研究所有限公司申请的专利一种多能源虚拟电厂优化调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119294577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411193943.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种多能源虚拟电厂优化调度方法及系统是由周星灿;丁旭;邓香艳;刘思汉;张元东;徐硕;葛声;王鹏;姚正;白镇铭设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多能源虚拟电厂优化调度方法及系统在说明书摘要公布了：一种多能源虚拟电厂优化调度方法及系统，属于电力优化调度技术领域，解决现有单一预测模型不能满足多能源虚拟电厂优化调度的需求，预测计算运用的数据集大、运算成本高的问题；本发明通过采用随机森林算法将对风、光电机组出力的影响因素指标进行筛选，并使用人工神经网络算法对风、光电机组出力进行预测，通过混合预测算法进一步弥补单一算法的不足，以提高预测准确率；针对电动汽车的负荷预测采用了蒙特卡洛法进行模拟分析，建立了以虚拟电厂运行成本最小为目标函数，建立多能源虚拟电厂的优化调度模型，解决了现有技术中只能针对单一分布式能源进行预测和优化的问题。

本发明授权一种多能源虚拟电厂优化调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多能源虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集风电机组出力影响因素数据、光电机组出力影响因素数据、电动汽车相关数据，对所收集得到的数据进行数据清洗，处理异常值和缺失值并归一化； S2、采用随机森林算法分别对风、光电机组出力影响因素进行筛选，分别得到预测所需的主要因素指标； S3、根据步骤S2筛选出的主要因素指标，分别建立基于人工神经网络的风、光电机组出力预测模型； S4、采用蒙特卡洛法对电动汽车无序充电负荷进行模拟； S5、以虚拟电厂经济效益最大化为目标函数，构建各模块约束模型，建立多能源虚拟电厂优化调度模型；具体为： S51、以虚拟电厂运行成本最低为目标，构建目标函数；所述目标函数表达式为： 式中，为目标函数，为弃光、弃风惩罚成本，为燃气机组发电成本，为风电机组发电成本，为光电机组发电成本，为电动汽车调度成本，为储能充放电成本，为电网交互成本； 所述弃光、弃风惩罚成本的计算式为： 式中，和分别为时刻的弃风、弃光功率，为弃风、弃光惩罚单价，为单位时间； 所述电动汽车调度成本由电动汽车参与需求响应的充电收益和对电动汽车的放电成本构成，电动汽车调度成本计算式为： 式中，为时刻电动汽车放电补偿成本，为时刻电动汽车参与需求响应的收益，为时刻第辆电动汽车的放电功率，为时刻虚拟电厂对电动汽车放电补偿价格，时刻电动汽车放电车辆数，分别为时刻实施需求响应前、后的充电负荷，分别为时刻实施需求响应前、后的充电价格； S52、建立约束条件模型，所述约束条件模型包含风、光机组出力约束、燃气机组约束、储能约束、电动汽车约束、电网互动约束、平衡约束； S6、根据模型计算得出的数据制定虚拟电厂能源调度最优方案。

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