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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利双层架构下基于神经网络的虚拟电厂经济调度方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114722712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210379345.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权双层架构下基于神经网络的虚拟电厂经济调度方法及装置是由赵文猛;周保荣;李江南;王滔;毛田;谢平平;唐翀;周尚筹设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本双层架构下基于神经网络的虚拟电厂经济调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及电力调度技术领域，公开了双层架构下基于神经网络的虚拟电厂经济调度方法及装置。本发明选定从历史决策时段前期至后期的全网供需比、全网出清价、虚拟电厂供需比、储能装置的储电量以及可控负荷的响应次数等数据作为输入信号，将输入信号的归一化值作为上层神经网络智能体的输入，并以储能装置交换功率及可控负荷响应功率的归一化值作为输出，进行神经网络训练；将实际输入信号集输入到训练好的上层神经网络智能体，将得到的输出信号的数据原值作为边界条件，以预期收益最大化为目标，构建下层决策优化模型，并进行模型求解以得到对应的虚拟电厂经济调度方案。本发明能够有效提高虚拟电厂经济调度问题的求解效率和精度。

本发明授权双层架构下基于神经网络的虚拟电厂经济调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种双层架构下基于神经网络的虚拟电厂经济调度方法，其特征在于，所述方法包括：选定历史输入信号并进行数据归一化处理，根据归一化处理后的数据构建相应的历史输入信号集，其中选定的历史输入信号包括从历史决策时段前期至后期的全网供需比数据、全网出清价数据、虚拟电厂供需比数据、储能装置的储电量数据以及可控负荷的响应次数数据；构建上层神经网络智能体，以所述历史输入信号集作为所述上层神经网络智能体的输入，以储能装置交换功率及可控负荷响应功率的归一化值作为所述上层神经网络智能体的输出信号，对所述上层神经网络智能体进行训练，得到训练好的上层神经网络智能体，包括：获取与历史输入信号对应的储能装置交换功率及可控负荷响应功率；以储能装置最大充放电功率为基准，采用最大-最小值归一化方法将获取的储能装置交换功率转化为-1到1之间的数值；以及，以可控负荷最大响应功率为基准，采用最大-最小值归一化方法将获取的可控负荷响应功率转化为0到1之间的数值；将实际输入信号集输入所述训练好的上层神经网络智能体，将得到的储能装置交换功率及可控负荷响应功率的归一化值还原为数据原值，以所述数据原值作为边界条件，以预期收益最大化为目标，构建基于虚拟电厂经济调度问题的下层决策优化模型；采用经典数学规划方法求解所述下层决策优化模型，得到对应的虚拟电厂经济调度方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南方电网科学研究院有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。