摘要
在大规模可再生能源整合的背景下，虚拟电厂实现了发电资源、用户负荷与电网之间的统一协调与信息交互，这是新能源场景下实现高效运行的关键技术手段。为提升虚拟电厂的能源利用效率，本文提出了一种数据驱动的最优调度框架。首先通过聚类分析处理海量运行数据，去除冗余信息；接着采用改进的长短期记忆网络方法提取风能、太阳能输出量及用户负荷的时间序列特征。在此基础上，结合实时需求响应机制与共识算法构建了资源聚合与最优控制模型。案例研究表明，经过30次迭代后所有集群均达到一致收敛状态，成本上升率为0.28元/千瓦。第4、6、9、10和13集群的最优调节功率分别为7.2千瓦、3千瓦、1.67千瓦、0.43千瓦和0.58千瓦。当第14集群暂时参与调节时，收敛步数会增加，但最低成本下的功率优化结果依然有效。全天调度模拟显示，需求响应有效提升了可再生能源的利用率，使综合运营成本降低了4.86%。该策略有助于增强虚拟电厂对可再生能源的接纳能力，并降低其运营成本。
