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龙图腾网获悉北京智芯微电子科技有限公司申请的专利虚拟电厂协同控制方法、系统及电子设备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：CN120914892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511440759.6，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权虚拟电厂协同控制方法、系统及电子设备是由丁啸;白晖峰;霍超;郑利斌;杜剑;程显明;尹志斌;苑佳楠;罗安琴;张楠;谢凡;申一帆;于轲鑫设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟电厂协同控制方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种虚拟电厂协同控制方法、系统及电子设备，涉及配电物联网技术领域。其中方法包括：获取控制目标；根据全局状态参数的历史数据计算波动系数，确定不确定集合；基于所述不确定集合建立鲁棒优化模型，求解所述鲁棒优化模型得到鲁棒目标函数的最优解；用所述历史数据训练贝叶斯深度强化学习模型；将所述全局状态参数的当前状态数据输入训练后的贝叶斯深度强化学习模型，生成最优动作，并计算对应的置信度；根据所述置信度与预设置信度阈值的关系，选择所述最优动作和所述鲁棒目标函数的最优解之一生成第一控制指令下发至低层智能体。本申请提供的实施方式能够推动虚拟电厂向更精细化、智能化、自主化方向发展。

本发明授权虚拟电厂协同控制方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂协同控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取控制目标，并根据控制目标选择影响所述控制目标的全局状态参数； 根据所述全局状态参数的历史数据计算波动系数，确定不确定集合，将其作为高层智能体基于所述控制目标的决策硬约束； 基于所述不确定集合建立鲁棒优化模型，求解所述鲁棒优化模型得到鲁棒目标函数的最优解； 用所述历史数据训练贝叶斯深度强化学习模型，优化变分参数，训练目标为最大化证据下界； 将所述全局状态参数的当前状态数据输入训练后的贝叶斯深度强化学习模型，生成最优动作，并计算对应的置信度； 根据所述置信度与预设置信度阈值的关系，选择所述最优动作和所述鲁棒目标函数的最优解之一生成第一控制指令下发至低层智能体；其中，选择所述最优动作和所述鲁棒目标函数的最优解之一，包括：设置信度阈值为，若置信度，执行贝叶斯DRL最优动作；若，执行鲁棒目标函数的最优解； 所述高层智能体部署于虚拟电厂的云平台或区域协调控制中心，所述低层智能体部署于靠近分布式资源的边缘侧。

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