一种基于图神经网络的虚拟电厂调度特性聚合方法及系统

本发明提供了一种基于图神经网络的虚拟电厂调度特性聚合方法及系统，该方法基于预先构建的虚拟电池模型与虚拟发电机模型的特性以及虚拟电厂的历史运行数据，以最大化虚拟电厂的可调功率域为目标构建的虚拟电厂总体的可调功率范围目标函数进行求解，得到的虚拟电厂的调度特性对应的上下限权重系数输入预先训练的图神经网络中进行调度特性聚合，得到虚拟电厂的可调功率预测域，并且，图神经网络是根据虚拟电厂内部分布式能源的拓扑结构和相互关系构建，并以上下限权重系数为输入，以上下限权重系数对应的初始可调功率预测域为输出进行训练得到的，从而实现对虚拟电厂分布式资源的整体调度特性的精准聚合，提升虚拟电厂的调度效率。