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申请/专利权人：陕西思极科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的虚拟电厂资源调度方法，属于虚拟电厂资源调度技术领域，包括：获取各分布式电厂运行数据，以及电力市场电价交易数据；计算分布式能源生产成本、分布式能源储能成本和市场交易成本，并设定分布式电厂平衡约束；建立以最小化运营成本的调度优化目标函数；确定联邦学习参与方并初始化参与方的环境；建立联邦学习全局模型并发送至各参与方；采用Q‑learning算法训练所述联邦学习全局模型，得到个性化局部模型；将个性化局部模型进行聚合得到虚拟电厂调度模型，利用虚拟电厂调度模型对各分布式电厂终端设备进行调度。本发明能够保护虚拟电厂数据隐私，提高系统鲁棒性确保资源调度系统的可靠性。
主权项：1.一种基于联邦学习的虚拟电厂资源调度方法，其特征在于，包括：S100：通过边缘计算电力网络获取各分布式电厂运行数据，以及电力市场电价交易数据；S200：根据所述分布式电厂运行数据和所述电力市场电价交易数据，计算分布式能源生产成本、分布式能源储能成本和市场交易成本，并设定分布式电厂平衡约束；S300：根据所述分布式能源生产成本、分布式能源储能成本和市场交易成本，建立以最小化运营成本的调度优化目标函数；S400：确定联邦学习参与方并初始化参与方的环境；S500：建立联邦学习全局模型，将联邦学习全局模型发送至各参与方；S600：各参与方在本地边缘计算服务器采用Q-learning算法训练所述联邦学习全局模型，得到个性化局部模型；S700：各参与方将所述个性化局部模型发送至虚拟电厂中央服务器进行聚合得到虚拟电厂调度模型，利用虚拟电厂调度模型对各分布式电厂终端设备进行调度；所述边缘计算电力网络，是由三层架构组成，分别为分布式电厂终端设备，分布式电厂边缘计算服务器和虚拟电厂中央服务器；所述分布式电厂终端设备，包括光伏发电设备、风力发电设备、热燃机发电设备和储能设备；所述分布式电厂运行数据，包括：热燃机发电机组的发电量、风力发电机组的发电量、光伏发电机组的发电量和储能单元充放电量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西思极科技有限公司 一种基于联邦学习的虚拟电厂资源调度方法
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