本书在可再生能源快速发展与“双碳”目标推进的能源转型背景下，聚焦含电动汽车的虚拟电厂(VPP)协同调度优化问题，系统构建了“数据特征挖掘－负荷精准预测－系统优化调度”的理论框架与技术体系。以应对海量分布式能源(DERs)与电动汽车(EV)时空行为耦合导致的调度复杂度高、预测精度不足及传统优化方法易陷入局部最优等挑战为切入点，融合深度强化学习(DRL)、时序卷积网络(TCN)、长短期记忆网络(LSTM)等方法，揭示含EV的VPP在多源异构资源聚合、时空藕合负荷预测和复杂系统优化决策中的内在机理，提出“特征提取－负荷预测－动态优化”的全链条解决方案。