本发明涉及一种虚拟电厂的多类型容量应用方法与系统，旨在提高电力需求与可再生能源产出的预测精度及电力系统的调度效率。该方法首先通过训练LSTM模型和SVM模型，分别对电力需求与可再生能源产出进行预测。LSTM模型用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，SVM模型则精确拟合电力资源的变化趋势。然后，通过模糊逻辑算法融合两者的预测结果，生成更准确的最终预测数据。基于这些预测数据，使用预训练的深度Q网络生成电力系统的智能控制策略，优化储能设备的充放电操作，实现电力供应与需求的平衡。通过该方法，能够有效提升虚拟电厂在多种电力资源和需求波动情况下的稳定性与效率，确保电力系统的高效运行与资源的最优利用。