【摘 要】
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随着新型电力系统的提出，电网灵活性需求不断提高，传统电力调峰压力增大，而目前调峰服务逐渐市场化，虚拟电厂等概念的发展使各类分散式资源参与电网调峰成为研究热点。基于此，文章提出考虑分散式资源互动响应的虚拟电厂智能化调峰定价策略。首先，基于虚拟电厂技术特性与调峰市场要求构建虚拟电厂与内部资源互动框架，分析响应补偿机制；其次，利用大量历史用电信息建立基于循环神经网络的资源响应行为预测模型，并以虚拟电厂运
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52077146）； 新能源电力系统国家重点实验室开放课题资助项目（LAPS210005）；
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随着新型电力系统的提出，电网灵活性需求不断提高，传统电力调峰压力增大，而目前调峰服务逐渐市场化，虚拟电厂等概念的发展使各类分散式资源参与电网调峰成为研究热点。基于此，文章提出考虑分散式资源互动响应的虚拟电厂智能化调峰定价策略。首先，基于虚拟电厂技术特性与调峰市场要求构建虚拟电厂与内部资源互动框架，分析响应补偿机制；其次，利用大量历史用电信息建立基于循环神经网络的资源响应行为预测模型，并以虚拟电厂运营收益最大化和调峰偏差量最小化为目标制定响应价格；然后，采用强化学习智能化方法对调峰环境学习感知，并针对价格策略将方法改进更新；最后，利用MATLAB进行仿真分析和方法对比，所得结果验证了模型的有效性。
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