虚拟电厂计算研究
基于多智能体协作系统的深度研究项目
www.ahadeepchain.com/vpp
8
核心文献
5
欧盟项目
2
智能体
100+
交互记录
项目概述
研究目标
验证虚拟电厂在特定条件下展现计算的假说，通过多智能体协作系统进行深度研究。
智能体协作
Planner Agent负责规划分析，Executor Agent负责执行收集，实现高效的研究协作。
实证分析
基于Tesla、Next Kraftwerke等企业的实际案例，结合欧盟项目数据进行实证验证。
仿真设计
设计GridLAB-D仿真实验，量化分析VPP系统的复杂性阈值和涌现行为。
研究成果
核心发现
- 确定了VPP计算的三个关键阈值参数
- 收集了来自Tesla、Next Kraftwerke等企业的实证证据
- 分析了5个欧盟项目的复杂性案例
- 设计了GridLAB-D仿真实验验证框架
关键参数
N (DER数量阈值)
75-125个单元
σ (价格波动率)
4-6%每小时
Y (可再生能源占比)
25-35%
智能体协作系统
Planner Agent
模型: DeepSeek Reasoner
职责: 高层次分析、任务分解、成功标准定义
- 分析用户需求
- 制定执行计划
- 评估研究进度
- 质量控制
Executor Agent
模型: DeepSeek Chat
职责: 具体执行、工具调用、数据收集
- 执行搜索任务
- 收集实证数据
- 生成分析报告
- 工具集成
联系我们
如果您对VPP计算研究感兴趣，或有任何问题，欢迎联系我们。
研究团队:
AhaDeepChain Research Team
研究领域:
虚拟电厂、计算、智能体协作
技术栈:
Python、DeepSeek API、GridLAB-D
项目状态:
研究完成，报告已发布
网站地址:
www.ahadeepchain.com/vpp