摘要
本发明提供的一种基于电网虚拟电厂优化的调度控制方法,涉及电力系统调度技术领域,该方法通过分布式监测网络采集基础数据,经预处理后利用深度学习模型预测负荷;根据预测结果制定调度策略,优先调度适配的单一分布式能源节点,或通过协同调度算法组合多节点;实时监测电网状态,基于偏差分级启动动态调整机制;若仍存在负荷缺口,根据缺口特性接入备用能源系统;最后评估调度效果并优化策略。通过精准预测、智能调度、动态调整与多目标优化的协同设计,形成预测、调度、调整、优化的闭环体系,全面提升能源利用效率、供电可靠性及方案科学性,适配高比例分布式能源接入场景,实现高效、稳定、经济且低碳的虚拟电厂调度。
技术关键词
调度控制方法
备用能源系统
调度算法
LSTM神经网络模型
动态调整机制
天然气发电机
电网负荷预测
偏差
生物质能发电装置
分布式监测
电力系统调度技术
节点
储能设备
GRU神经网络
能源设备
调度控制策略
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