원래 이름 기록: 浙江积丰能源科技有限公司

本发明公开了一种基于数字孪生与深度学习的储能系统实时诊断与构网控制方法及系统，方法包括：通过多模态传感器采集储能电池簇的电学、热学与老化状态数据，并利用图神经网络与长短期记忆网络构建其多物理场耦合的数字孪生模型；将实时采集的电池簇运行数据与数字孪生模型进行同步映射，生成具有超前预测能力的电池簇内部的状态演化序列；基于状态演化序列，预测电网关键节点的动态稳定边界及未来可能出现的失稳风险时段；根据动态稳定边界与所述失稳风险时段，生成构网型储能设备的输出电压幅值、相位与虚拟阻抗的协同调整指令。利用本发明实施例，能够提升储能系统在复杂电网环境下的诊断可靠性、控制前瞻性与运行安全性。

本发明公开了一种多智能体博弈与阻抗感知的虚拟电厂分布式协同控制方法及系统，方法包括：实时监测虚拟电厂内各分布式储能单元的荷电状态与并网点的电气参数，同步采集上层电网的调度指令；基于电气参数、荷电状态与调度指令，生成以阻抗谱为表征的单元可调度潜力画像；根据单元可调度潜力画像，构建虚拟电厂内部聚合商与外部电网的双层非合作博弈模型，输出动态纳什均衡下的协同调度方案；基于协同调度方案，利用多智能体强化学习框架对各聚合商的决策策略进行在线优化，生成具备自适应能力的协同控制指令。利用本发明实施例，能够实现对虚拟电厂内分布式储能单元可调度潜力的精准画像、博弈均衡的高效求解以及控制策略的在线自适应优化。