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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東能源電力銷售有限公司申請的專利一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120013146B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510074746.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法是由唐永;楊林林;李作良;殷浩;宋純活;莊浩;徐珊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域，尤其涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法。首先采集虛擬電廠內(nèi)分布式電源、儲能設(shè)備、負(fù)荷管理系統(tǒng)的發(fā)電量、負(fù)荷需求等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并清洗、標(biāo)準(zhǔn)化。接著構(gòu)建綜合目標(biāo)函數(shù)，涵蓋經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境效益及電力市場價(jià)格波動多因素。然后采用改進(jìn)NSGA?II算法優(yōu)化，其雙重選擇機(jī)制結(jié)合局部與全局最優(yōu)性加速收斂，改進(jìn)擁擠度度量精準(zhǔn)評估個(gè)體，自適應(yīng)交叉和變異操作依種群動態(tài)調(diào)整。通過此方法，能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益最大化平衡，滿足設(shè)備運(yùn)行約束，提升虛擬電廠運(yùn)行效率與穩(wěn)定性，為電力系統(tǒng)優(yōu)化提供創(chuàng)新方案。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、首先從虛擬電廠內(nèi)各個(gè)分布式電源、儲能設(shè)備、負(fù)荷管理系統(tǒng)中采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)； S2、對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化； S3、構(gòu)建優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，不僅考慮經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益，還引入電力市場的價(jià)格波動、電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、各類能源設(shè)備的性能約束、儲能設(shè)備的充放電效率、虛擬電廠的發(fā)電波動性因素，綜合的目標(biāo)函數(shù)為：Fx＝α·Cx-β·Ex-γ·Rx，其中Cx代表經(jīng)濟(jì)效益，Ex表示為環(huán)境效益，Rx為約束函數(shù)，α，β，γ是權(quán)重系數(shù)； S4、最后采用改進(jìn)非支配排序遺傳算法NSGA-II來多目標(biāo)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，提高了優(yōu)化效率； 其中所述改進(jìn)非支配排序遺傳算法NSGA-II的實(shí)現(xiàn)為： S41、首先進(jìn)行初始化種群并初始化個(gè)體參數(shù)； S42、采用雙重選擇機(jī)制計(jì)算個(gè)體的非支配排序并改進(jìn)擁擠度度量； S43、進(jìn)行自適應(yīng)交叉和變異操作； S44、生成新的種群，當(dāng)達(dá)到最大設(shè)定的30代迭代次數(shù)時(shí)終止算法，并輸出結(jié)果； 所述步驟S42中采用雙重選擇機(jī)制計(jì)算個(gè)體的非支配排序并改進(jìn)擁擠度度量的實(shí)現(xiàn)步驟為： S421、首先計(jì)算非支配關(guān)系； S422、改進(jìn)的擁擠度度量是同時(shí)考慮目標(biāo)空間和決策空間中的解密度，具體做法為：其中fkxi為個(gè)體xi在第k個(gè)目標(biāo)上的函數(shù)值，fkxi′為xi相鄰個(gè)體xi′在第k個(gè)目標(biāo)上的函數(shù)值，xid為個(gè)體xi在決策空間中第d個(gè)決策變量的值； S423、篩選局部最優(yōu)解，在每個(gè)非支配等級中，按照擁擠度從高到底排序，優(yōu)選選擇擁擠度高的解：優(yōu)先級localxi＝-Dcrowdxi，從當(dāng)前非支配等級中選擇Nlocal個(gè)局部最優(yōu)解，組成局部解合集； S424、綜合非支配等級和擁擠度，計(jì)算全局優(yōu)先級：優(yōu)先級globalxi＝Fxi+Dcrowdxi，其中，F(xiàn)xi為非支配排序等級，按照全局優(yōu)先級從低到高排序，從種群中選擇Nglobal個(gè)全局最優(yōu)解； S425、最后將局部解集合與全局解集合合并，得到候選集合。

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