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龙图腾网获悉湖南工业大学申请的专利一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法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：CN115758884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211444526.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法是由肖伸平;郑湘明;谭益民;吴岳忠;邓博文;汪效禹设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，包括以下步骤：S1、构建分布式资源中各电厂的数字孪生体仿真模块模型；S2、集合仿真模块模型的输入变量构成输入向量集；S3、集合仿真模块模型的输出变量构成输出向量集；S4、集合仿真模块模型的模型参数构成模型参数集；S5、集合数据构成样本数据集，确定优化目标函数；本发明光伏电厂、风电厂的数字孪生仿真模块模型采用多种输入变量，相关输入变量的历史数据容易采集，且均能够进行近日当日及其后面几天的准确预测，有利于模型建立之后利用数字孪生仿真模块模型进行电厂出力的准确预测，也有利于在准确预测电厂出力的基础上，进行电力的优化调度与电力资源的优化分配。

本发明授权一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂分布式资源的数字孪生构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建分布式资源中各电厂的数字孪生体仿真模块模型； S2、集合仿真模块模型的输入变量构成输入向量集； S3、集合仿真模块模型的输出变量构成输出向量集； S4、集合仿真模块模型的模型参数构成模型参数集； S5、集合仿真模块模型的优化样本数据构成优化样本数据集,确定优化模型目标函数，优化目标是模型加权相对误差绝对值和Q的最小化； S6、确定模型参数集中各模型参数的取值范围进行参数优化获得新的模型参数基准值； S7、使用模块模型以新的模型参数基准值进行仿真计算与出力预测，更新优化样本数据； 所述步骤S1中，数字孪生体仿真模块模型构建时，包括以下步骤： S11、选择虚拟电厂分布式资源中的一个电厂，选择该电厂的数字孪生仿真模块模型类型，确定该电厂数字孪生仿真模块模型的输入变量和输出变量并采集其历史数据； S12、将采集的历史数据分为该电厂数字孪生仿真模块模型的训练样本数据和优化样本数据； S13、使用该电厂数字孪生仿真模块模型的训练样本数据对该电厂数字孪生仿真模块模型进行训练； S14、训练结束得到该电厂数字孪生仿真模块模型的模型参数基准值； S15、重复步骤S11-S14，直至虚拟电厂分布式资源中所有电厂的数字孪生仿真模块模型构建完成； 所述步骤S2中，输入向量集为； 其中，k为电厂数字孪生仿真模块模型的数量，为第1个电厂数字孪生仿真模块模型的m1个输入变量，为第k个电厂数字孪生仿真模块模型的mk个输入变量；为第2个电厂数字孪生仿真模块模型的第m2个输入变量；为第3个电厂数字孪生仿真模块模型的第1个输入变量；m1、m2、…、mk分别为第1、第2、…、第k个电厂数字孪生仿真模块模型的输入变量数量； 所述步骤S3中，输出向量集为； 其中，为第1个电厂数字孪生仿真模块模型的i个输出变量，为第2个电厂数字孪生仿真模块模型的第i个输出变量，为第3个电厂数字孪生仿真模块模型的第1个输出变量，为第k个电厂数字孪生仿真模块模型的i个输出变量； 所述步骤S4中，模型参数集为； 其中，为第1个电厂数字孪生仿真模块模型的n1个模型参数，为第2个电厂数字孪生仿真模块模型的第n2个模型参数，为第3个电厂数字孪生仿真模块模型的第1个模型参数，为第k个电厂数字孪生仿真模块模型的nk个模型参数；n1、n2、…、nk分别为第1、第2、…、第k个电厂数字孪生仿真模块模型的模型参数数量。

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