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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种虚拟电厂分布式资源两级自组织优化聚合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：CN115114854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210759376.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种虚拟电厂分布式资源两级自组织优化聚合方法及系统是由刘东奇;曾祥君;申永鹏;徐勇;姚浩;丁凯;邓巍设计研发完成，并于2022-06-30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两级自组织优化聚合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种虚拟电厂分布式资源两级自组织优化聚合方法及系统，将配电台区中的DERs构成的自然物理集群作为第一级，由配电台区部署的边缘计算服务器进行聚合；构建含风电、光伏和负荷的广义台区负荷模型；对于配电台区内的分布式的燃气轮机与小水电站的发电机，将其聚合为一个统一的虚拟同步发电机模型；对于配电台区内的分布式储能，将其聚合为一台集中式的虚拟储能模型，即可完成面向配电台区的第一级聚合；通过将所述广义台区负荷模型、所述虚拟同步发电机模型和所述虚拟储能模型的所有参数上传至云端，完成跨配电台区的第二级聚合。本发明能充分进行配电网分布式电力资源调控，且能提高能源利用率。

本发明授权一种虚拟电厂分布式资源两级自组织优化聚合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂分布式资源两级自组织优化聚合方法，其特征在于，包括以下步骤： 1面向配电台区的第一级聚合，具体包括： S100、将配电台区中的DERs构成的自然物理集群作为第一级，由配电台区部署的边缘计算服务器进行聚合；所述配电台区为包括楼宇、小区、工厂、学校的400V配电台区； S200、利用向云端调取的历史数据，基于深度贝叶斯网络在边缘计算服务器中针对整个配电台区风能、太阳能的出力及台区负荷曲线进行不确定性建模，构建小时级预测模型； S300、根据所述小时级预测模型，构建包含风电、光伏和负荷的广义台区负荷模型； S400、对于配电台区内的分布式的燃气轮机与小水电站的发电机，将其聚合为一个统一的虚拟同步发电机出力的数学模型； S500、对于配电台区内的分布式储能，将其聚合为一个集中式的虚拟储能模型容量的数学模型； 2跨配电台区的第二级聚合：将所述广义台区负荷模型、所述虚拟同步发电机模型和所述虚拟储能模型的所有参数上传至云端，进行第二级聚合；虚拟储能模型的所有参数包括容量、有功功率出力、无功功率出力、虚拟同步发电机的惯量系数和阻尼系数；所述跨配电台区的第二级聚合具体包括： S601、以虚拟电厂内部运行成本最小为优化目标，构建虚拟电厂内部供需互动优化调度模型： 其中，CostVS，kt表示第k个配电台区内虚拟同步发电机的运行成本，CostESS，kt为第k个配电台区虚拟储能模型的运行成本，CostGridt为虚拟电厂整体从外网购电的成本，CostGridt为正则表示购电，CostGridt为负则表示售电，T表示以时刻统计的总的时长，K表示参与聚合的配电台区的总数量； S602、通过所述虚拟电厂内部供需互动优化调度模型，得到一个经优化的虚拟电厂运行的数据集，将所述数据集中各广义台区负荷模型、虚拟储能模型和虚拟同步发电机的出力作为预设值保存； S603、将虚拟电厂内部所有发电单元的出力减去内部总负荷需求，得到剩余的总有功出力与剩余的储能容量，根据所述剩余的总有功出力与剩余的储能容量，计算相应有功出力容量的虚拟同步发电机的惯量、阻尼系数，并基于所述惯量、阻尼系数构建虚拟同步发电机数学模型，将不同容量水平的所述虚拟电厂内部供需互动优化调度模型总有功出力值作为所述虚拟同步发电机数学模型的输入，将所述输入和所述虚拟同步发电机数学模型输出组合形成训练数据集； S604、采用深度Q学习算法，构建深度强化学习模型，通过训练得到容量自适应的模拟真实大型虚拟同步发电机组特性的虚拟发电厂聚合数据模型； S605、将所述虚拟发电厂聚合数据模型作为虚拟电厂模型上传至云端的调度平台，进行第二级聚合。

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