一种基于机器学习的虚拟电厂优化调度方法

本发明属于电力系统优化调度领域，尤其涉及一种基于机器学习的虚拟电厂优化调度方法。首先采集虚拟电厂内分布式电源、储能设备、负荷管理系统的发电量、负荷需求等实时数据，并清洗、标准化。接着构建综合目标函数，涵盖经济效益、环境效益及电力市场价格波动多因素。然后采用改进NSGA‑II算法优化，其双重选择机制结合局部与全局最优性加速收敛，改进拥挤度度量精准评估个体，自适应交叉和变异操作依种群动态调整。通过此方法，能实现经济效益与环境效益最大化平衡，满足设备运行约束，提升虚拟电厂运行效率与稳定性，为电力系统优化提供创新方案。