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龙图腾网获悉华能浙江能源销售有限责任公司申请的专利一种基于神经网络的虚拟电厂动态调峰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：CN118898352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410806813.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于神经网络的虚拟电厂动态调峰方法及系统是由陈浩飞;吴科俊;柳备;陈屹扬;李军芝;胡昊设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的虚拟电厂动态调峰方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的虚拟电厂动态调峰方法及系统，涉及电网技术领域，包括：实时获取虚拟电厂电源侧及需求侧的系统调度指令，对所述系统调度指令构建不同时间尺度下的发电可控资源数据，建立不同时间尺度下发电资源可调电量模型；通过所述发电资源可调电量模型分析电源测及需求侧可调电量特性，建立虚拟电厂资源聚合模型，获取所述虚拟电厂的多级优化调度数据；采用动态调峰策略对所述多级优化调度数据构建目标函数，引入动态约束条件对所述多级优化调度数据构建出力调度模型，获取实时电力动态调峰数据，可使负荷曲线变得更加平稳，提高了调峰效果，通过对灵活可调资源进行整合得到虚拟电厂对外可调灵活性，保证了电网运行的稳定性。

本发明授权一种基于神经网络的虚拟电厂动态调峰方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的虚拟电厂动态调峰方法，其特征在于，包括以下步骤：实时获取虚拟电厂电源侧及需求侧的系统调度指令，对所述系统调度指令构建不同时间尺度下的发电可控资源数据，分析所述发电可控资源数据的功率特征，建立不同时间尺度下发电资源可调电量模型；通过所述发电资源可调电量模型分析电源测及需求侧可调电量特性，汇聚不同电力资源特征，建立虚拟电厂资源聚合模型，获取所述虚拟电厂的多级优化调度数据；采用动态调峰策略对所述多级优化调度数据构建目标函数，引入动态约束条件对所述多级优化调度数据构建出力调度模型，获取实时电力动态调峰数据；依据所述不同电力资源特征，建立虚拟电厂资源聚合模型，获取所述虚拟电厂的多级优化调度数据，包括：依据所述不同电力资源特征以虚拟电厂整体经济收益最大化为目标，对虚拟电厂资源进行聚合调度，其表达式为： 其中，β表示不同电力资源特征在聚合过程中的风险偏好系数，n表示在不同时间尺度下的时间段长度，表示场景wi下的场景概率，η表示能效值，α表示虚拟电厂收益小于能效值η的占比，Epv表示光伏出力收益，Ew表示风机出力收益，Ev表示储能设备收益，Eq表示柔性负荷收益，Er表示虚拟电厂与电网的交易收益；将聚合调度后的虚拟电厂资源数据进行分级执行，获取多级优化调度数据；采用动态调峰策略对所述多级优化调度数据构建目标函数，引入动态约束条件对所述多级优化调度数据构建出力调度模型，获取实时电力动态调峰数据，包括：对所述多级优化调度数据以不同时间尺度下等效负荷预测误差的曲线方差最小为目标，其中目标函数为： 其中，Pli表示第i时刻的电力负荷值，Pa′表示第i时刻储能充放电功率，PL表示当日平均负荷；以虚拟电厂的储能充放电功率和剩余电量作为约束条件，获取初始预测数据；采用神经网络迭代处理所述初始预测数据，规划储能出力调度数据，获得削峰填谷后等效负荷预测误差曲线以及储能剩余能量预测值；比较储能剩余能量预测值与真实值之间的大小关系，通过调限法对削峰填谷限值进行调整，以纠正储能误差；将真实负荷与预测负荷相比较，比荷法纠正负荷预测误差，完成整个削峰填谷控制策略，获取实时电力动态调峰数据。

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