长短期记忆网络在虚拟电厂数据中心的应用

可再生能源发电具有间歇性、随机性和不可控性,为绿色能源的充分利用带来了挑战。虚拟电厂数据中心具有高能耗特性,因此成为可再生能源中间歇性(非调度性)电力的高效吸纳与调控手段。基于此,提出了一种通过时间嵌词编码的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络对虚拟电厂“源荷”双侧状态进行预测的方法。该方法可实现15分钟级的“电力短缺”主动预警,为容器的暂停和备份创造充分的缓冲时间窗口,结合容器技术实现数据中心的动态能耗管理,从而提升了虚拟电厂数据中心应对电力供需失衡的鲁棒性。这对稳定电网运行、加速绿色清洁能源应用、构建能源生态的服务格局、加速电网数字化转型具有重要的意义。