摘要
本发明公开了基于大语言模型和深度强化学习的虚拟电厂调度方法,属于虚拟电厂调度技术领域;包括以下步骤:构建基于大语言模型驱动的虚拟电厂多智能体云边协同调度框架;基于大语言模型,对风电功率、光伏功率和负荷功率进行预测;构建虚拟电厂优化调度的数学模型;结合大语言模型将虚拟电厂优化调度模型转换为马尔科夫博弈过程;采用模仿学习对边层智能体的策略网络进行初始化训练,得到预训练的边层智能体策略网络;基于边层智能体的预训练策略网络,结合大语言模型采用改进的多智能体近端策略优化算法求解调度策略。
技术关键词
虚拟电厂调度方法
大语言模型
深度强化学习
燃气轮机
策略
自然语言
负荷
表达式
优化调度模型
储能
网络
分布式资源
非结构化文本信息
语义特征
风力发电智能
调度中心平台
电厂调度技术
充放电功率
光伏发电智能