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龙图腾网获悉北京观天执行科技股份有限公司申请的专利基于物联网的虚拟电厂AI智能控制方法和计算机设备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：CN120855535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511341579.2，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于物联网的虚拟电厂AI智能控制方法和计算机设备是由初虹;任兰柱;沈冰;初佳承;关颖;初思佳;任帅;刘妍;高佳设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的虚拟电厂AI智能控制方法和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术，公开了一种基于物联网的虚拟电厂AI智能控制方法和计算机设备，包括：基于物联网传感器，采集分布式电源在当前时段内的设备状态数据和工作环境数据，以及采集用户侧在当前时段内的实时用电负荷；中控系统接收物联网传感器采集的相关数据，并获取储能系统的荷电状态、电网电价信息和气象预报数据；利用负荷预测网络，预测用户侧在下一时段内的预估用电负荷；以及利用发电预测网络，预测分布式电源在下一时段内的最高发电量；利用优化调度网络生成虚拟电厂在下一时段内的调度策略。本申请还公开一种计算机可读存储介质。本申请旨在实现虚拟电厂的精准调度，以提高虚拟电厂的经济效益和能源利用率。

本发明授权基于物联网的虚拟电厂AI智能控制方法和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的虚拟电厂AI智能控制方法，其特征在于，包括： 基于物联网传感器，采集分布式电源在当前时段内的设备状态数据和工作环境数据，以及采集用户侧在当前时段内的实时用电负荷，并将采集的相关数据传输至虚拟电厂的中控系统；所述分布式电源的电源类型包括风电和光伏中的至少一种； 中控系统接收物联网传感器采集的相关数据，并获取储能系统的荷电状态、电网电价信息和气象预报数据；其中，中控系统部署有预先训练的人工智能模型，人工智能模型的前置网络采用并行结构，设有基于LSTM网络构建的负荷预测网络，以及基于门控循环单元构建的发电预测网络；人工智能模型后置的优化调度网络，基于深度强化学习网络构建；所述中控系统中设有模拟运行模块，模拟运行模块共享所述前置网络对设备状态数据和工作环境数据的推演预测能力； 根据实时用户负荷和气象预报数据，利用负荷预测网络，预测用户侧在下一时段内的预估用电负荷；以及根据设备状态数据、工作环境数据和气象预报数据，利用发电预测网络，预测分布式电源在下一时段内的最高发电量； 根据荷电状态、最高发电量、预估用电负荷和电网电价信息，利用优化调度网络生成虚拟电厂在下一时段内的调度策略；其中，所述优化调度网络的优化目标因子包括经济效益和能源利用率；所述调度策略包括分布式电源的发电量控制策略、储能系统的充放电控制策略和电网电量的买卖策略；所述优化调度网络的第一约束条件包括当最高发电量大于预估用电负荷时，则在电网电价位于谷底的分时段，发电余量用于优先为储能系统充电； 基于下一时段内的调度策略执行模拟运行模块，并基于模拟运行的结果生成下一时段的设备状态数据、工作环境数据和荷电状态； 将当前时段对应的设备状态数据、工作环境数据、荷电状态、实时用电负荷和气象预报数据，以及下一时段对应的设备状态数据、工作环境数据、荷电状态、预估用电负荷和气象预报数据，以及电网电价信息整合输入到人工智能模型中，以生成包括下一时段和下下时段在内的第一调度策略； 从第一调度策略中截取出下一时段对应的第二调度策略，并利用第二调度策略，基于优化调度网络设置的反馈连接进行反向传播，对初次生成的下一时段的调度策略进行调优，得到第三调度策略；其中，通过将第二调度策略与初次生成的下一时段的调度策略进行对比和分析，计算误差并将误差反向传播到优化调度网络中，并对优化调度网络中的参数进行调整和优化后，重新生成下一时段的调度策略，作为第三调度策略； 输出第三调度策略，作为最终执行的下一时段的调度策略； 其中，所述根据荷电状态、最高发电量、预估用电负荷和电网电价信息，利用优化调度网络生成虚拟电厂在下一时段内的调度策略的步骤之后，还包括： 检测预设条件是否满足；其中，预设条件为下一时段整体处于电网电价的谷底时段，且最高发电量能满足预估用电负荷及储能系统的充电需求； 若是，则直接输出初次生成的下一时段的调度策略，作为最终执行的下一时段的调度策略； 若否，则执行所述基于下一时段内的调度策略执行模拟运行模块，并基于模拟运行的结果生成下一时段的设备状态数据、工作环境数据和荷电状态的步骤。

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