一种云边协同模式下基于LSTM网络的分布式V2G调度方法

本发明涉及一种云边协同模式下基于LSTM网络的分布式V2G调度方法，属于电力系统智能运行技术领域。技术方案是：构建云边协同的双层优化框架，在云端构建PSO‑LSTM网络调度预测模型，通过时间序列特征提取层处理历史数据，经双层LSTM隐藏层和全连接层输出充放电决策分类，在边缘侧实施分布式调度，各充电点基于预测模型并行求解本地优化问题，通过云边网络交换决策数据实现协同调度，有效规避了集中式优化面临的维度灾问题。本发明能够融合数据驱动学习能力、支持分布式高效计算、适应复杂不确定环境的新型V2G调度框架，以释放电动汽车集群对电网的柔性调节潜力；实现云边协同模式下基于LSTM网络的分布式V2G调度。