虚拟电厂的 AI 核心技术与算法实践

王小杨

北京理工大学（珠海）能源交通学院

报告摘要

在 “双碳” 目标引领与新型电力系统建设的时代背景下，新能源的波动性与用电负荷的峰谷差异对电网灵活性提出了更高要求，虚拟电厂作为聚合分布式能源、储能与可控负荷的核心载体，成为破解能源供需矛盾的关键路径。人工智能技术的深度渗透，正推动虚拟电厂从传统资源聚合模式向智能决策驱动模式跨越，为行业规模化发展注入核心动能。

本报告聚焦虚拟电厂的 AI 核心技术与算法实践，系统阐释 AI 赋能虚拟电厂的技术逻辑与创新路径。在资源调度层面，通过混合优化算法实现分布式能源、储能与负荷的多目标协同，精准平衡供电稳定性与经济性；预测领域依托深度学习模型对新能源出力、用电负荷等关键参数进行精准预判，有效化解新能源 “靠天吃饭” 的固有难题；电力交易环节借助强化学习算法构建动态决策框架，适配现货、绿证等多元市场场景的运营需求；设备管理中则通过无监督学习技术实现故障的实时识别与预警，保障系统安全高效运行。

AI 技术的深度应用，不仅重构了虚拟电厂的资源聚合与调度模式，更打通了能源生产、交易与消费的全链路智能化通道，为虚拟电厂商业化落地与规模化运营提供了坚实技术支撑。作为能源数字化转型的重要抓手，AI 驱动的虚拟电厂正加速推动电力系统向清洁低碳、安全高效的方向演进，为全球能源转型提供可借鉴的技术范式。

关键词：虚拟电厂；AI；算法