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AI模型驱动虚拟电厂智能调度-深圳虚拟电厂管理中心
应用场景：根据电网实时运行情况主动识别重过载风险，自动生成虚拟电厂调度策略
社区投稿案例
投稿方：tao · 服务商：深圳虚拟电厂管理中心 · 收录时间：2026/10/21
本案例信息由投稿方提供、平台整理，尚未经人工核实，重要信息请以原文为准。
案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
能源与基建 · 城市级虚拟电厂管理机构（南方电网深圳供电局下属）
3. AI 能力类型
预测
4. 原来怎么干的
值班人员盯电网运行数据、人工判断设备重过载风险、逐家通知运营商压负荷
5. AI 介入在哪一步
AI完成负荷预测、重过载风险识别与调度策略生成，运营商执行资源调节，管理中心审核与结算
6. 模型与架构
天璇—灵曦模型构建用户购电习惯画像与偏好预测，嵌入深圳虚拟电厂管理平台调度体系
7. 数据基础（必填项）
接入61家运营商、1.4万余个用户，接入容量510万千瓦，涵盖充电桩、楼宇空调、分布式储能、工商业负荷等多类资源实时运行数据
8. 效果
最大聚合调节能力140万千瓦 → 相当于一座中型火电厂；紧急调节响应时间缩短，7家运营商参与完成约5兆瓦调节；单次削峰收益超500万元；AI准确率或采纳率未提及
9. 投入
投入集中在AI模型研发、平台算力扩容与运营商接入改造，具体金额未公开
10. 坑
用户用电行为随机性强，响应概率预测依赖长期数据积累；同一资源可能被多家聚合商覆盖，存在调用冲突，需要可信容量评估机制配套
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