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一种基于神经网络的虚拟电厂动态调峰方本发明公开了一种基于神经网络的虚拟电2实时获取虚拟电厂电源侧及需求侧的系统调度指令，通过所述发电资源可调电量模型分析电源测及需求侧可调电量特性，汇聚不同采用动态调峰策略对所述多级优化调度数据构建目标函数，引入依据所述不同电力资源特征，建立虚拟电厂资源聚合模型依据所述不同电力资源特征以虚拟电厂整体经济收益最大化为目其中，β表示不同电力资源特征在聚合过程中的风险偏好系采用动态调峰策略对所述多级优化调度数据构建目标函数，引入对所述多级优化调度数据以不同时间尺度下等效负荷预测误差的曲线方差最小为目,采用神经网络迭代处理所述初始预测数据，规划储能出力调度数据，将真实负荷与预测负荷相比较，比荷法纠正负荷预测误实时获取虚拟电厂电源侧及需求侧的系统调度指令，统计所述系统调度指令对应发电资源的特性指标，将所述3根据所述特性指标在不同时间尺度下建立纵轴为功率轴、横轴为分析所述发电可控资源数据的功率特征，建立不同时间尺度下发电资源可调电量模将所述发电可控资源数据根据虚拟电厂发电场景划分M个类型γ={γ1,γ2,…,根据所述调控概率分布维持电源侧及需求侧的总电量守恒，通根据所述可中断负荷实时分析需求侧可调度电力资源，建立不同时通过所述发电资源可调电量模型分析电源测及需求侧可调电量特性，汇聚不同根据所述可调储能特性分析电源测及需求侧的电厂发电场景，通过4所述等效负荷预测误差通过典型的电厂发电场景替代其他特征相近的所述储能充放电功率约束条件为：在虚拟电厂进行动态调峰过程,,所述剩余电量约束条件为：在虚拟电厂进行动态调峰过程中，储能装置6.一种基于权利要求1_5任一项所述基于神经网络的虚拟电厂动态调峰方法的基于神5[0002]虚拟电厂作为一种电源协调管理系统，能够将配电网中分散安装的各类清洁能[0004](2)由于风电、光伏等不确定性电源出力的随机性以及负荷预测误差等随机变量[0011]作为本发明的一种优选方案，实时获取虚拟电厂电源侧及需求侧的系统调度指6τ1[0029]建立所述等效负荷预测误差在不同时间尺度下服从N(μ,σ2)正7[0039]对所述多级优化调度数据以不同时间尺度下所述等效负荷预测误差的曲线方差,谷后等效负荷预测误差曲线以及储能剩余能,,[0049]本发明的第二个方面，提供了一种基于神经网络的虚拟电厂动态调峰方法的系89聚合调节特性层面，一方面通过对灵活可调资源进行整合得到虚拟电厂对外可调灵活性，另一方面通过卷积的方式对分布式资源的概率密度函数进行运算求得虚拟电厂的随机性[0069]统计系统调度指令对应发电资源的特性指标，将特性指标分为发电资源调节速τ1[0079]分析发电可控资源数据的功率特征，建立不同时间尺度下发电资源可调电量模[0080]将发电可控资源数据根据虚拟电厂发电场景划分M个类型γ={γ1,γ2,…,[0103]对多级优化调度数据以不同时间尺度下等效负荷预测误差的曲线方差最小为目,又方便异常情况下对其进行调度，此外储能的充放电功率也应被限制在其额定功率范围,,

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