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龙图腾网获悉南京德睿特来电能源研究院有限公司;青岛特来电新能源科技有限公司申请的专利虚拟电厂功率控制方法、装置、设备及存储介质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：CN120454204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510896967.0，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权虚拟电厂功率控制方法、装置、设备及存储介质是由胡英健;丁德鑫;邓叶航;徐志勇设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟电厂功率控制方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种虚拟电厂功率控制方法、装置、设备及存储介质，涉及电力系统控制技术领域，包括：确定当前时间窗对应的目标神经网络模型，判断目标神经网络模型是否符合增量训练条件；若确定目标神经网络模型符合增量训练条件时，对目标神经网络模型进行增量训练，基于增量训练后的神经网络模型确定下一时间窗功率控制所需的控制效果反馈参数；若确定目标神经网络模型不符合增量训练条件时，基于前一时间窗对应的历史神经网络模型确定控制效果反馈参数；基于控制效果反馈参数对虚拟电厂进行下一时间窗的功率控制。本申请能够在摆脱人工调试成本的同时使得虚拟电厂闭环控制具备较好的泛化性和适应性，确保虚拟电厂功率调控的安全性和稳定性。

本发明授权虚拟电厂功率控制方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂功率控制方法，其特征在于，所述方法包括： 确定当前时间窗对应的目标神经网络模型，并判断所述目标神经网络模型是否符合预先设置的增量训练条件； 在确定所述目标神经网络模型符合所述增量训练条件的情况下，对所述目标神经网络模型进行增量训练，并基于增量训练后的神经网络模型确定下一时间窗功率控制所需的控制效果反馈参数； 在确定所述目标神经网络模型不符合所述增量训练条件的情况下，基于前一时间窗对应的历史神经网络模型确定所述控制效果反馈参数； 基于所述控制效果反馈参数对虚拟电厂进行下一时间窗的功率控制； 其中，所述判断所述目标神经网络模型是否符合预先设置的增量训练条件，包括： 计算所述目标神经网络模型在所述当前时间窗内的当前控制平均精度和所述历史神经网络模型在前一时间窗内的历史控制平均精度； 判断所述当前控制平均精度和所述历史控制平均精度的精度差绝对值是否超过预设精度阈值； 若所述精度差绝对值超过所述预设精度阈值时，则确定所述目标神经网络模型符合所述增量训练条件； 若所述精度差绝对值未超过所述预设精度阈值时，则确定所述目标神经网络模型不符合所述增量训练条件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京德睿特来电能源研究院有限公司;青岛特来电新能源科技有限公司，其通讯地址为：210000 江苏省南京市雨花台区文竹路8号凯润大厦02、03栋4号楼5楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。