一种基于神经网络的虚拟电厂控制方法、系统及设备

本发明涉及电厂控制领域，公开了一种基于神经网络的虚拟电厂控制方法、系统及设备，用于解决传统虚拟电厂控制中数据依赖性强、拓扑安全性低、多尺度协同难的核心问题。所述基于神经网络的虚拟电厂控制方法将校正指令集、联合估计值及拓扑约束矩阵输入至神经网络控制器，通过快变子系统与慢变子系统的奇异摄动解耦，输出协同控制信号，将协同控制信号下发至分布式电源逆变器、储能变流器及智能开关，同时实时监测执行结果并反馈至相空间重构模块，形成闭环控制。本发明通过构建李雅普诺夫候选函数和计算虚拟阻尼系数，增强了系统的暂态稳定性，实时持续性同源分析和拓扑自愈指令的生成，提高了系统的自愈能力和抗故障能力。