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龙图腾网获悉国网上海综合能源服务有限公司申请的专利基于人工智能的工业虚拟电厂灵活性资源容量聚合方法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：CN121689300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610179843.5，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权基于人工智能的工业虚拟电厂灵活性资源容量聚合方法是由窦真兰;张春雁;黄挺;贺林钰;韩冬;林维莉;刘华南设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的工业虚拟电厂灵活性资源容量聚合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的工业虚拟电厂灵活性资源容量聚合方法，属于电力系统调度与能源管理领域，包括以下步骤：S1、生成包含约束边界的动态模型参数以及出力预测曲线；S2、对生成的包含约束边界的动态模型参数以及出力预测曲线结果进行评分，并按照评分结果进行优先级排序；S3、基于优先级排序结果，生成最优灵活性资源聚合容量分配方案；S4、确定工业虚拟电厂的可行性申报方案；S5、利用实时运行数据动态更新步骤S2、S3和S4。采用上述基于人工智能的工业虚拟电厂灵活性资源容量聚合方法，通过融合多维度特征提取的AI算法与工业场景约束建模，实现了工业虚拟电厂灵活性资源容量的精准量化与高效聚合。

本发明授权基于人工智能的工业虚拟电厂灵活性资源容量聚合方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的工业虚拟电厂灵活性资源容量聚合方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、基于工业虚拟电厂中灵活性资源的物理特性与运行约束差异，利用AI预测生成包含约束边界的动态模型参数以及出力预测曲线； S2、利用多维评估指标，对步骤S1生成的结果进行评分，并按照评分结果进行优先级排序； S3、基于步骤S2获取的优先级排序结果，并结合市场数据，采用参数共享的多智能体近端策略优化算法，生成最优灵活性资源聚合容量分配方案； S4、基于最优灵活性资源聚合容量分配方案和市场不确定性参数，融合鲁棒优化和随机博弈论，确定工业虚拟电厂的可行性申报方案； 步骤S1具体包括以下步骤： S11、数据采集：实时采集储能类数据、移动类数据和工业负荷，得到原始数据集，并对原始数据集进行数据清洗、插值和标准化处理后，得到标准化特征矩阵；其中，储能类数据包括荷电状态、健康状态、实时充放电功率和充放电效率；移动类数据包括电动汽车实时充电功率、荷电状态、出行时间、行驶里程和充电接口连接状态；工业负荷包括工业设备的运行参数； S12、基于标准化特征矩阵，利用需求侧资源异构建模逻辑-工业负荷约束建模，分别构建资源动态模型、储能资源动态模型和可调工业负荷动态模型； 其中，资源动态模型表达式如下： ； 式中，和分别表示第辆电动汽车的最小充放电功率和最大充放电功率；表示时刻第辆电动汽车的响应功率；表示第辆电动汽车的荷电状态出行阈值，且，表示第辆电动汽车的日均出行距离，表示出行距离标准差，表示第辆电动汽车的满电续航里程；表示时刻第辆电动汽车的荷电状态，且其动态更新方程为，表示时刻第辆电动汽车的荷电状态，和分别表示第辆电动汽车的充电效率和放电效率，和分别表示时刻第辆电动汽车的充电功率和放电功率，表示时间步长，表示第辆电动汽车的电池额定容量；表示电动汽车的荷电状态上限； 储能资源动态模型表达式如下： ； ； ； 式中，和分别表示时刻和时刻的第个储能单元的荷电状态；和分别表示第个储能单元的充电效率和放电效率；和分别表示时刻的第个储能单元的充电功率和放电功率；表示第个储能单元的额定容量；和分别表示时刻和初始时刻的第个储能单元的健康状态；表示衰减系数；和分别表示第次充放电时第个储能单元的充电功率和放电功率；表示第个储能单元的额定功率；表示时刻的第个储能单元的实际响应功率； 可调工业负荷动态模型表达式如下： ； 且； ； 式中，和分别表示时刻第个工业负荷的实际功率和基准功率；表示时刻第个工业负荷的可调功率；表示第个工业负荷的最大可调功率；表示第个工业负荷的最小运行功率；表示时刻第个工业负荷的可调功率；表示第个工业负荷的最大功率变化率； S13、以步骤S12构建的资源动态模型、储能资源动态模型和可调工业负荷动态模型为约束边界，构建GNMTL-LSTM模型，融合资源运行状态、环境因素、生产计划，预测各资源的出力曲线及误差区间。

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