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龙图腾网恭喜国网上海市电力公司申请的专利一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与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：CN119358974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411907119.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统是由陈龙;唐丹红;左路浩;杨晓林;董辉;郭磊;叶影;周琪设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统，旨在提高电力需求与可再生能源产出的预测精度及电力系统的调度效率。该方法首先通过训练LSTM模型和SVM模型，分别对电力需求与可再生能源产出进行预测。LSTM模型用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，SVM模型则精确拟合电力资源的变化趋势。然后，通过模糊逻辑算法融合两者的预测结果，生成更准确的最终预测数据。基于这些预测数据，使用预训练的深度Q网络生成电力系统的智能控制策略，优化储能设备的充放电操作，实现电力供应与需求的平衡。通过该方法，能够有效提升虚拟电厂在多种电力资源和需求波动情况下的稳定性与效率，确保电力系统的高效运行与资源的最优利用。

本发明授权一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂的多类型容量应用方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建用于预测电力需求与可再生能源产出的LSTM模型，训练LSTM模型；所述训练LSTM模型包括以下步骤：获取电力需求历史数据与可再生能源历史数据；分别对电力需求历史数据与可再生能源历史数据进行数据归一化处理；将电力需求历史数据与可再生能源历史数据作为训练数据对LSTM模型进行训练；步骤S2：构建用于预测电力需求与可再生能源产出的SVM模型，训练SVM模型；步骤S3：获取当前电力资源数据，将当前电力资源数据分别输入训练好的LSTM模型与SVM模型，分别得到第一预测数据与第二预测数据，采用模糊逻辑算法分配权重，根据权重获得最终预测数据，最终预测数据包括电力需求预测值与可再生能源产出预测值；步骤S4：利用预训练的深度Q网络，通过电力需求预测值、可再生能源产出预测值与当前电力资源数据，生成电力系统控制策略。

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