本發(fā)明公開了一種基于模型預(yù)測控制的虛擬電廠儲能優(yōu)化調(diào)度策略，包括：短期負(fù)荷及新能源出力預(yù)測，使用某地區(qū)1 a的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間時間間隔為5 min，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使其學(xué)習(xí)時間序列的內(nèi)在規(guī)律，數(shù)據(jù)在使用前進(jìn)行了歸一化處理，預(yù)測的時間步長為24 h，時間分辨率為15 min，使用隨機(jī)森林算法提前預(yù)測出1 d的負(fù)荷、風(fēng)電、光電出力；建立模型；本發(fā)明的有益效果是：利用隨機(jī)森林算法預(yù)測未來一段時間的負(fù)荷需求、新能源出力，建立以虛擬電廠運(yùn)行成本最小為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化調(diào)度模型，使用線性遞減權(quán)重策略改變參數(shù)ω的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法求得最優(yōu)解，以減小預(yù)測誤差對優(yōu)化結(jié)果的影響，提高短期優(yōu)化效果。