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龙图腾网获悉浙江卓阳能源集团有限公司申请的专利一种资源优化的虚拟电厂控制方法和装置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：CN120728746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511163931.8，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种资源优化的虚拟电厂控制方法和装置是由张素君;黄浩;黄俊设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种资源优化的虚拟电厂控制方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种资源优化的虚拟电厂控制方法和装置，涉及虚拟电厂控制技术领域。该方法包括：采集虚拟电厂的多维度监测数据，并输入虚拟电厂状态预测模型，进行状态预测，得到虚拟电厂状态预测结果；将虚拟电厂状态预测结果输入虚拟电厂资源分配优化模型，进行资源分配方案生成，得到虚拟电厂资源分配方案；将虚拟电厂资源分配方案输入虚拟电厂数字孪生模型，进行数字孪生仿真校验，得到修正后虚拟电厂资源分配方案；将修正后虚拟电厂资源分配方案输入虚拟电厂协同控制模型，进行控制指令生成，得到虚拟电厂控制指令，并下发至执行终端。解决了现有技术存在的数据维度单一、预测精度不足、资源分配粗放、缺乏闭环校验以及协同控制复杂的问题。

本发明授权一种资源优化的虚拟电厂控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种资源优化的虚拟电厂控制方法，其特征在于，所述方法包括： 采集虚拟电厂的多维度监测数据，并输入虚拟电厂状态预测模型，进行状态预测，得到虚拟电厂状态预测结果； 所述的虚拟电厂状态预测模型基于STGNN-LSTM-FCI-MLP-PC算法构建，且虚拟电厂状态预测模型包括依次连接的基于STGNN算法构建的时空特征提取层、基于LSTM算法构建的时间序列建模层、基于FCI算法构建的因果推断层、基于MLP算法构建的虚拟电厂状态预测层以及基于PC算法的物理约束层； 物理约束层设置有物理约束公式、容量限制约束公式以及物理可行性公式； 物理约束公式为： 式中，为物理约束检查值；为电网交互功率计划；为实际电网交互功率；为虚拟电厂状态预测层输出的电网总负荷预测值、光伏发电量预测值、风力发电量预测值、用户侧可调节负荷的潜在响应能力预测值；为功率容差；t为时刻指示量；为工业、商业、居民细分用电负荷预测值； 容量限制约束公式为： 式中，为容量限制约束检查值；为电网交互功率计划；为光伏、风电和用户侧可调节负荷的额定容量；为电网总负荷预测值的置信区间的最小值和最大值； 物理可行性公式为： 式中，为物理可行性检查值； 虚拟电厂状态预测模型的总损失函数包括预测误差损失函数和物理约束损失函数； 公式为： 式中，为总损失函数；为预测误差损失函数；为物理约束损失函数；为平衡物理约束项权重的超参数；为其他正则化项； 包括： 采集虚拟电厂的多维度监测数据，并对多维度监测数据进行预处理，得到预处理后多维度监测数据，并构建对应的时空图； 使用虚拟电厂状态预测模型的时空特征提取层，提取时空图的时空特征； 使用虚拟电厂状态预测模型的时间序列建模层，生成时空特征的时间序列； 使用虚拟电厂状态预测模型的因果推断层，生成时间序列的因果推断结果； 根据时间序列和因果推断结果，使用虚拟电厂状态预测模型的虚拟电厂状态预测层，进行状态预测，得到初始的虚拟电厂状态预测结果； 所述的虚拟电厂状态预测结果包括电网总负荷预测值及其置信区间、各类用户的细分用电负荷预测值、虚拟电厂内部各类可再生能源的发电量预测值以及用户侧可调节负荷的潜在响应能力预测值； 使用虚拟电厂状态预测模型的物理约束层，对初始的虚拟电厂状态预测结果进行物理约束与修正，得到最终的虚拟电厂状态预测结果； 若物理可行性检查值不满足要求，则需进行物理约束与修正； 公式为： 式中，为光伏、风电和用户侧可调节负荷的修正值；为虚拟电厂状态预测向量更新函数；为修正后虚拟电厂状态预测向量，即最终的虚拟电厂状态预测结果； 将虚拟电厂状态预测结果输入虚拟电厂资源分配优化模型，进行资源分配方案生成，得到虚拟电厂资源分配方案； 所述的虚拟电厂资源分配优化模型基于HRL算法构建，且虚拟电厂资源分配优化模型包括依次连接的战略层和战术层，所述的战略层设置有基于MILP算法构建的战略智能体，所述的战术层设置有基于MPC算法构建的战术智能体； 包括： 设定虚拟电厂资源分配优化模型的全局目标和约束条件，并将虚拟电厂状态预测结果输入虚拟电厂资源分配优化模型； 公式为： 式中，为最小化优化目标；为全局目标函数；为虚拟电厂总运行成本；为虚拟电厂总碳排放量；为虚拟电厂实际出力与电网指令或预测净负荷之间的偏差；为对违反约束条件的惩罚项；为全局目标权重； 根据虚拟电厂状态预测结果，使用虚拟电厂资源分配优化模型的战略层的战略智能体，进行资源优化，得到虚拟电厂资源运行计划； 公式为： 式中，为战略层优化目标函数；为预测长周期虚拟电厂总运行成本；为预测长周期虚拟电厂总碳排放量；为战略层优化目标权重； 根据虚拟电厂资源运行计划，使用虚拟电厂资源分配优化模型的战术层的战术智能体，进行资源分配方案生成，得到虚拟电厂资源分配方案； 公式为： 式中，为战术层优化目标函数；为运行计划虚拟电厂总运行成本；为运行计划虚拟电厂总碳排放量；为运行计划虚拟电厂实际出力与电网指令或预测净负荷之间的偏差；为运行计划中对违反约束条件的惩罚项，如设备越限、响应偏差过大等；为战术层优化目标权重； 将虚拟电厂资源分配方案输入虚拟电厂数字孪生模型，进行数字孪生仿真校验，得到修正后虚拟电厂资源分配方案； 所述的虚拟电厂数字孪生模型包括物理层、数据层、行为层以及控制层； 将修正后虚拟电厂资源分配方案输入虚拟电厂协同控制模型，进行控制指令生成，得到虚拟电厂控制指令，并下发至对应的执行终端； 所述的虚拟电厂协同控制模型基于MARL算法，且虚拟电厂协同控制模型包括集中层和分散层，所述的集中层设置有基于PPO算法构建的主智能体，所述的分散层设置有基于DQN算法构建的若干子智能体。

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