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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；所述确定联邦学习参与方并初始化参与方的环境，是指由虚拟电厂中央服务器确定虚拟电厂中参与联邦学习的各分布式电厂边缘计算服务器并进一步初始化各分布式电厂边缘计算服务器训练环境；所述参与方是指分布式电厂边缘计算服务器；所述初始化各分布式电厂边缘计算服务器训练环境，是指对各分布式电厂进行马尔可夫决策过程建模，包括建立分布式电厂状态空间、分布式电厂调度动作空间、分布式电厂奖励函数；所述分布式电厂状态空间，包括储能单元电荷状态、发电设备出力、负荷量，分布式电厂状态空间表示为： ； ；其中，是指分布式电厂状态空间，是指分布式电厂时刻状态，是指发电设备发电量，是指负荷设备的消耗电量，是指储能单元电荷状态，是指分布式电厂状态空间所包含状态数量；所述分布式电厂调度动作空间，是指对分布式电厂发电量与储能电量进行调控，表示为： ； ；其中，是指分布式电厂调度动作空间，是指分布式电厂时刻调度动作，是指发电设备发电量，是指储能单元充放电量，是指分布式电厂调度动作空间所包含动作数量；所述分布式电厂奖励函数，是指根据虚拟电厂运营成本进行设定，表示为： ；其中，是指分布式电厂时刻获得奖励，是指分布式能源生产成本，是指布式能源储能成本，是指市场交易成本，是指奖励系数，是指分布式电厂发电量不平衡量。

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