趙昊天，王 彬，潘昭光，孫宏斌，郭慶來

（1.清華大學(xué)電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系,北京市100084；2.電力系統(tǒng)及大型發(fā)電設(shè)備安全控制和仿真國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,清華大學(xué),北京市100084）

0 引言

在能源互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的大環(huán)境下,能源系統(tǒng)中出現(xiàn)大量產(chǎn)消者［1-3］,大量分布式資源的隨機(jī)性和波動(dòng)性增加了電網(wǎng)復(fù)雜性和管控難度,對(duì)電網(wǎng)的安全、可靠和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生重大影響［4］。虛擬電廠技術(shù)利用先進(jìn)的傳感、控制技術(shù),有效地聚合和調(diào)度新能源發(fā)電、儲(chǔ)能等分布式資源［5］,在參與輔助服務(wù)市場獲取收益的同時(shí),為電網(wǎng)提供靈活性,提升電網(wǎng)安全水平,降低電網(wǎng)運(yùn)行成本與投資成本,是多能流綜合能量管理系統(tǒng)（integrated energy management system,IEMS）中的重要模塊［6-7］。

國外已有一些虛擬電廠的應(yīng)用實(shí)例,例如FENIX項(xiàng) 目［8］、PMVPP項(xiàng) 目［9］、Pro VPP項(xiàng) 目［10］、Sauerland CVPP項(xiàng)目［11-12］等,取得了一定效果。但國內(nèi)的虛擬電廠應(yīng)用項(xiàng)目較少,仍處于起步階段,例如冀北虛擬電廠示范工程于2019年底投運(yùn)［13］。

國內(nèi)外對(duì)虛擬電廠聚合及調(diào)度問題已有一些研究,文獻(xiàn)［14］基于譜聚類算法對(duì)可中斷負(fù)荷進(jìn)行了聚合及解聚合,保證了聚合模型的魯棒可行性,但只考慮了可中斷負(fù)荷這一種類型的分布式資源；文獻(xiàn)［15］基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃提出了在日前和日內(nèi)等時(shí)間尺度上,在輔助服務(wù)市場及能量市場中虛擬電廠的最優(yōu)投標(biāo)策略,但隨機(jī)規(guī)劃計(jì)算時(shí)間較長,為實(shí)際應(yīng)用帶來挑戰(zhàn)；文獻(xiàn)［16］基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃建立了多虛擬電廠與電力市場雙層優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)虛擬電廠收益最大化；文獻(xiàn)［17］在電力市場環(huán)境下考慮虛擬電廠間簽訂的交易合同,建立合同電價(jià)優(yōu)化定價(jià)模型及合作滿意度概念,實(shí)現(xiàn)了多虛擬電廠的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度；文獻(xiàn)［16-17］主要針對(duì)多虛擬電廠間的聯(lián)合優(yōu)化或博弈；文獻(xiàn)［18］考慮電網(wǎng)調(diào)峰需求與需求響應(yīng)資源的響應(yīng)意愿,建立了日內(nèi)交互機(jī)制模型,主要針對(duì)日內(nèi)對(duì)分布式資源的調(diào)度與調(diào)整,但未涉及虛擬電廠在日前和日內(nèi)的聚合與投標(biāo)策略；文獻(xiàn)［19］考慮售電側(cè)放開對(duì)需求側(cè)資源參與電力市場及虛擬電廠內(nèi)需求響應(yīng)資源的影響,提出了虛擬電廠的競價(jià)策略；文獻(xiàn)［20］考慮了虛擬電廠內(nèi)部電動(dòng)汽車及風(fēng)電帶來的不確定性,提出了虛擬電廠的魯棒競價(jià)模型；文獻(xiàn)［21］考慮日前市場-實(shí)時(shí)市場-平衡市場的市場架構(gòu),提出基于價(jià)格或激勵(lì)的需求響應(yīng)資源的虛擬電廠競標(biāo)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)分布式資源的最優(yōu)控制；文獻(xiàn)［22］基于Stackelberg博弈理論,提出了虛擬電廠內(nèi)分布式電源的交易電價(jià)與調(diào)度計(jì)劃優(yōu)化模型。文獻(xiàn)［19-22］考慮不同的資源類型,針對(duì)不同的市場架構(gòu),提出了虛擬電廠在市場中的競價(jià)策略。本文主要偏重于虛擬電廠的聚合與調(diào)度,但也考慮了實(shí)際市場機(jī)制對(duì)虛擬電廠聚合與調(diào)度的影響。

綜上所述,現(xiàn)有的虛擬電廠相關(guān)研究主要針對(duì)電類分布式資源,主要考慮了當(dāng)?shù)氐妮o助服務(wù)市場模式,支持特定的交互機(jī)制（市場機(jī)制）［23］,為了滿足實(shí)用化要求,需要進(jìn)一步提升通用性與實(shí)用性。虛擬電廠在能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下對(duì)分布式資源的管理與調(diào)度面臨分布式資源主體眾多且特性各異、不確定性強(qiáng)和電網(wǎng)交互需求差異化等挑戰(zhàn)。

為此,本文以提供調(diào)峰輔助服務(wù)為虛擬電廠應(yīng)用的切入點(diǎn),基于云邊協(xié)同的信息架構(gòu),設(shè)計(jì)了云-群-端遞階協(xié)同的多能虛擬電廠調(diào)度技術(shù)框架,針對(duì)園區(qū)/集群層面的虛擬電廠,研究并提出了面向特性各異分布式資源調(diào)控能力的標(biāo)準(zhǔn)化建模方法、日前魯棒聚合和日內(nèi)滾動(dòng)修正銜接的虛擬電廠在線等值技術(shù)、考慮差異化調(diào)峰需求的虛擬電廠-電網(wǎng)交互調(diào)度模式等關(guān)鍵技術(shù)來分別應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn),開發(fā)了面向園區(qū)/集群的虛擬電廠模塊,并在多個(gè)現(xiàn)場投入應(yīng)用。

1 云-群-端遞階協(xié)同的調(diào)度架構(gòu)設(shè)計(jì)

由于能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,分布式資源呈現(xiàn)總體數(shù)量多、單點(diǎn)容量小、特性各異和空間分散的特點(diǎn)。這些資源如果直接接受集中調(diào)控,會(huì)產(chǎn)生極高的信息接入成本,云端計(jì)算也將面臨“維數(shù)災(zāi)難”難題,同時(shí)也不利于用戶的隱私保護(hù)。因此,本文基于云邊協(xié)同的信息架構(gòu)［24］,在“云”與“端”之間引入“資源集群”中間層?！叭骸睂邮且粋€(gè)控制邏輯層。資源集群的產(chǎn)生有以下3種典型方式。

1）基于地理位置自然形成的集群。例如工業(yè)園區(qū)可在本地聚合成為一個(gè)資源集群,統(tǒng)一參與電網(wǎng)調(diào)節(jié),不需要向電網(wǎng)上傳園區(qū)內(nèi)各靈活性資源的參數(shù)及價(jià)格信息,降低了接入成本。

2）基于商業(yè)代理關(guān)系形成的集群。例如負(fù)荷聚合商或綜合能源集成商將其所代理的分布式資源聚合為一個(gè)集群,并統(tǒng)一參與電網(wǎng)調(diào)節(jié),該集群同樣不需要向上級(jí)電網(wǎng)上傳各資源的參數(shù)、價(jià)格等隱私信息,降低了接入成本。

3）通過云端聚類算法形成的資源集群。由云端管控平臺(tái)將空間分散的分布式資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分群聚類形成。在這種模式下,云端管控平臺(tái)可根據(jù)資源拓?fù)?、運(yùn)行條件和運(yùn)行特性的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整集群構(gòu)成,聚少成多,減少參與調(diào)節(jié)資源的不確定性對(duì)調(diào)度行為的影響,避免了云端計(jì)算“維數(shù)災(zāi)難”難題。

“群”層級(jí)的引入,適配了云邊協(xié)同的信息架構(gòu),可以保證應(yīng)用穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)安全性,提升運(yùn)算效率,與云端管控平臺(tái)協(xié)同,實(shí)現(xiàn)云端計(jì)算的降維,提升云端運(yùn)算的效率［25］。若“邊”為接入電壓等級(jí)較高、容量較大的大用戶或工業(yè)園區(qū)等,集群層虛擬電廠的功能實(shí)現(xiàn)在“邊”側(cè)本地,對(duì)用戶內(nèi)部分布式資源進(jìn)行聚合與優(yōu)化；若“邊”為電壓等級(jí)低、容量小、分散在千家萬戶的資源,如果存在負(fù)荷聚合商,則集群層虛擬電廠功能在聚合商側(cè)實(shí)現(xiàn),對(duì)聚合商所代理的資源進(jìn)行聚合與優(yōu)化；若不存在聚合商,則集群層虛擬電廠的功能在“云”側(cè)實(shí)現(xiàn),對(duì)分布式資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分群聚合,以降低計(jì)算維度。

本文進(jìn)一步提出云-群-端遞階協(xié)同的虛擬電廠調(diào)度技術(shù)框架,如圖1所示,各層級(jí)功能如下。

圖1 云-群-端協(xié)同的虛擬電廠架構(gòu)圖Fig.1 Architecture diagram of cloud-cluster-end synergetic virtual power plant

1）位于各控制設(shè)備側(cè)的“端”層級(jí)是整個(gè)控制框架的最底層,負(fù)責(zé)建立各類分布式資源的調(diào)控能力模型,采集和傳感,并與上層通信實(shí)時(shí)的運(yùn)行信息,自動(dòng)接收響應(yīng)“群”層級(jí)下發(fā)的調(diào)控指令。

2）由各資源集群控制邏輯層構(gòu)成的“群”層級(jí),在整個(gè)控制框架中承上啟下,負(fù)責(zé)在線聚合集群內(nèi)各類資源,得到集群的聚合模型并上傳到云端管控平臺(tái)。同時(shí),在線響應(yīng)云端管控平臺(tái)下發(fā)的調(diào)控指令并分解至群內(nèi)各類分布式資源。

3）位于云端的虛擬電廠管控平臺(tái)是整個(gè)框架的決策中心。云端管控平臺(tái)可通過在線動(dòng)態(tài)聚類,生成云端資源集群；通過收集各集群聚合模型并與調(diào)控中心、交易中心等電網(wǎng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行信息決策交互,協(xié)同虛擬電廠資源和電網(wǎng)內(nèi)的直調(diào)資源的調(diào)節(jié)能力；通過云端指令分解,將電網(wǎng)下發(fā)的調(diào)度指令分解并下發(fā)至各資源集群。

云-群-端協(xié)同的虛擬電廠作為一個(gè)整體,采用“對(duì)內(nèi)分層、對(duì)外一致”的架構(gòu),與電網(wǎng)調(diào)度中心或交易中心進(jìn)行交互。該虛擬電廠架構(gòu)既支持市場化模式下的報(bào)量報(bào)價(jià),也支持對(duì)聚合模型的直接計(jì)算或?qū)﹄娋W(wǎng)調(diào)度指令的直接響應(yīng)。

2 集群層的虛擬電廠關(guān)鍵技術(shù)

針對(duì)集群層級(jí)的虛擬電廠,為應(yīng)對(duì)分布式資源主體眾多且特性各異、不確定性強(qiáng)和各地電網(wǎng)需求多樣化帶來的挑戰(zhàn),本文在適配所提云-群-端協(xié)同架構(gòu)的基礎(chǔ)上,提出面向特性各異分布式資源的調(diào)控能力標(biāo)準(zhǔn)化建模方法、日前魯棒聚合和日內(nèi)滾動(dòng)修正銜接的虛擬電廠在線等值、適應(yīng)不同電網(wǎng)差異化調(diào)峰需求的虛擬電廠-電網(wǎng)交互調(diào)度模式等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)集群層對(duì)分布式資源的聚合與調(diào)度。本文研究重點(diǎn)為針對(duì)集群層的關(guān)鍵技術(shù),而對(duì)于如何通過聚類算法形成集群,文獻(xiàn)［14］和文獻(xiàn)［26-28］中已有相關(guān)研究。

2.1 面向特性各異分布式資源的調(diào)控能力標(biāo)準(zhǔn)化建模方法

對(duì)集群中的分布式資源進(jìn)行建模是“群”層級(jí)虛擬電廠模塊各功能的基礎(chǔ)。集群中的用戶側(cè)資源大多具有離散性、隨機(jī)性和異質(zhì)性的特點(diǎn),難以對(duì)其一一進(jìn)行建模,故本文提出標(biāo)準(zhǔn)化建模方法將分布式資源建模為可中斷資源、連續(xù)調(diào)節(jié)資源、分檔調(diào)節(jié)資源、可平移資源和類儲(chǔ)能資源這5類通用資源模型［14,29］。這5類資源可基本涵蓋絕大多數(shù)分布式資源,實(shí)現(xiàn)模型交互與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的通用化。各資源特性如下。

1）可中斷資源:描述運(yùn)行過程中,可在一定時(shí)段內(nèi)削減一定負(fù)荷量的資源。

2）可平移資源:描述運(yùn)行過程中,可將一部分負(fù)荷量移動(dòng)到其他時(shí)間段的資源。

3）連續(xù)調(diào)節(jié)資源:描述運(yùn)行過程中,可在一定范圍內(nèi)調(diào)節(jié)其發(fā)出或吸收功率的資源。

4）分檔調(diào)節(jié)資源:描述運(yùn)行過程中,可在若干負(fù)荷量檔位之間選擇的資源。

5）類儲(chǔ)能資源:描述特性類似儲(chǔ)能的資源。

各資源數(shù)學(xué)模型如附錄A所示。模型的所有約束均可轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性約束,最終優(yōu)化問題為混合整數(shù)線性規(guī)劃或混合整數(shù)二次規(guī)劃。與文獻(xiàn)［14］和文獻(xiàn)［29］中的模型相比,本文提出的通用建模方法可考慮各分布式資源在多個(gè)不同時(shí)間段的響應(yīng)特性。

本文借鑒電力系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化建模經(jīng)驗(yàn)［30］,建立了虛擬電廠可控資源的標(biāo)準(zhǔn)化模型。附錄B圖B1是電力系統(tǒng)拓?fù)淠Ｐ秃涂煽刭Y源擴(kuò)展類關(guān)系的統(tǒng)一建模語言（unified modeling language,UML）類圖,各擴(kuò)展類的說明如附錄B表B1所示。通過各擴(kuò)展類與電力系統(tǒng)拓?fù)淠Ｐ椭械腅quipment類進(jìn)行關(guān)聯(lián),可實(shí)現(xiàn)對(duì)資源集群內(nèi)可控資源的標(biāo)準(zhǔn)化建模,并具有很好的可擴(kuò)展性。通過虛擬電廠集群等值技術(shù),將得到的標(biāo)準(zhǔn)化資源模型加入等值計(jì)算的約束條件中,即可獲得包含用戶側(cè)分布式資源的集群的等值模型。

2.2 日前魯棒聚合和日內(nèi)滾動(dòng)修正銜接的虛擬電廠在線等值技術(shù)

能源互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,虛擬電廠同時(shí)面臨資源側(cè)及電網(wǎng)側(cè)的雙重不確定性。由于多能流分布式資源主要分布于用戶側(cè),故其響應(yīng)具有較強(qiáng)的不確定性；新能源發(fā)電等分布式資源也具有較強(qiáng)的隨機(jī)性及波動(dòng)性,為虛擬電廠的聚合和調(diào)控帶來極大挑戰(zhàn)。除此之外,對(duì)于資源集群來說,電網(wǎng)調(diào)度需求是資源集群面對(duì)的不確定性。電網(wǎng)側(cè)為避免“二次調(diào)度”,要求虛擬電廠上報(bào)的聚合模型應(yīng)嚴(yán)格可行。因此,本文在日前采用基于魯棒優(yōu)化的聚合算法計(jì)算虛擬電廠的魯棒聚合模型,但該模型具有極大的保守性,不能完全發(fā)揮資源靈活性。在日內(nèi)根據(jù)設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)及電網(wǎng)的調(diào)度計(jì)劃對(duì)聚合模型進(jìn)行在線滾動(dòng)修正,在保證可行性的同時(shí)盡可能為電網(wǎng)提供更大的可調(diào)能力,使虛擬電廠在輔助服務(wù)市場盡可能多獲取收益。同時(shí),聚合模型中應(yīng)包含資源集群調(diào)節(jié)成本的上界估計(jì)函數(shù),作為虛擬電廠報(bào)價(jià)參考,保證虛擬電廠對(duì)于電網(wǎng)任意調(diào)度計(jì)劃均不致虧損。

虛擬電廠的日前魯棒聚合算法在文獻(xiàn)［31］中有詳細(xì)描述,在日前求得可行性、經(jīng)濟(jì)性均魯棒的虛擬電廠聚合模型。日內(nèi)滾動(dòng)修正在日前聚合模型的基礎(chǔ)上利用當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息,修正下一個(gè)調(diào)度時(shí)刻等值模型中的功率上下限參數(shù)。

虛擬電廠的聚合模型包含3個(gè)部分,即功率基線、等值模型和成本函數(shù)。其中,功率基線為電網(wǎng)不加調(diào)控時(shí)虛擬電廠的聯(lián)絡(luò)線功率,由虛擬電廠計(jì)算上報(bào),作為結(jié)算基準(zhǔn)。等值模型包括每個(gè)調(diào)度時(shí)刻的功率、能量和功率變化量等參數(shù),如式（1）—式（3）所示。

式中:pt,d為在時(shí)刻t虛擬電廠計(jì)劃的聯(lián)絡(luò)線功率；t∈Ψ,其中Ψ為所有調(diào)度時(shí)刻構(gòu)成的集合；pt,min和pt,max分別為在時(shí)刻t虛擬電廠等值模型中,虛擬電廠的聯(lián)絡(luò)線功率最小值和最大值；Et,min和Et,max分別為在時(shí)刻t虛擬電廠的聯(lián)絡(luò)線當(dāng)日累積電量最小值和最大值；Rt,d和Rt,u分別為在時(shí)刻t虛擬電廠的聯(lián)絡(luò)線功率向下和向上變化量的最大值。

能量約束和功率變化量約束是與時(shí)間相關(guān)的動(dòng)態(tài)約束,可增大聚合模型描述的可行域,降低模型的保守性；而日內(nèi)滾動(dòng)修正后,功率上、下限為精確值,故日內(nèi)虛擬電廠上報(bào)的等值模型僅包含式(1)；成本曲線描述虛擬電廠成本與聯(lián)絡(luò)線功率相對(duì)于功率基線的變化量之間的函數(shù)關(guān)系。由于不同時(shí)刻分時(shí)電價(jià)、負(fù)荷和新能源發(fā)電量均不同,故虛擬電廠的等值模型參數(shù)和成本函數(shù)均隨調(diào)度時(shí)刻而變,需要對(duì)每一調(diào)度時(shí)刻分別計(jì)算。

以物理集群為例,該算法要點(diǎn)如下。

1）計(jì)算功率基線。本文研發(fā)的虛擬電廠模塊以日前優(yōu)化調(diào)度結(jié)果作為虛擬電廠的功率基線,與后續(xù)成本計(jì)算相配合,可保證每一條成本曲線均過原點(diǎn)。該優(yōu)化模型為:

式中:SD為所有設(shè)備（不含儲(chǔ)能）構(gòu)成的集合；SES為所有儲(chǔ)能構(gòu)成的集合；c(pi,t)為設(shè)備i的成本函數(shù)；ct,p為時(shí)刻t的聯(lián)絡(luò)線購電電價(jià)；pt,tie為時(shí)刻t聯(lián)絡(luò)線實(shí)際功率,且Ptie,min≤pt,tie≤Ptie,max,其中Ptie,min和Ptie,max分別為聯(lián)絡(luò)線功率最小值和最大值；pi為設(shè)備i各時(shí)刻功率構(gòu)成的向量；Fi為設(shè)備i各時(shí)刻功率變量的可行域；pES,j,t為儲(chǔ)能j在時(shí)刻t的功率,以充電為正方向；pES,i表示儲(chǔ)能i各時(shí)刻功率構(gòu)成的向量；Ei表示儲(chǔ)能i各時(shí)刻功率變量的可行域；f(pi,t)為設(shè)備i在時(shí)刻t的電功率,以發(fā)出電功率為正；PD,t為電負(fù)荷在時(shí)刻t的總功率；hL(pi,t)為設(shè)備i在時(shí)刻t的熱功率,以發(fā)出熱功率為正方向；HHL,D,t為熱負(fù)荷在時(shí)刻t的總功率；hC(pi,t)為設(shè)備i在時(shí)刻t的冷功率,以發(fā)出冷功率為正方向；HCL,D,t為冷負(fù)荷在時(shí)刻t的總功率。

式（5）為設(shè)備或資源可行域約束和聯(lián)絡(luò)線的功率上下限約束；式（6）為蓄電池的充、放電功率約束；式（7）為電功率平衡約束；式（8）和式（9）分別為冷、熱功率平衡約束。

2）求解等值模型中的各參數(shù)。在日前,先計(jì)算虛擬電廠等值參數(shù)的最大范圍,再通過魯棒優(yōu)化求解出偏差量最大的調(diào)度計(jì)劃,并據(jù)此修正等值參數(shù),直至等值模型完全可行。在日內(nèi),則對(duì)功率上、下限進(jìn)行修正。各步驟分述如下。

步驟2:用魯棒優(yōu)化模型求取符合虛擬電廠聚合模型中的所有調(diào)度計(jì)劃中,造成偏差最大的調(diào)度計(jì)劃,如式（10）所示。

式中:pd為各時(shí)刻虛擬電廠計(jì)劃的聯(lián)絡(luò)線功率構(gòu)成的列向量；p為各設(shè)備在各調(diào)度時(shí)刻功率構(gòu)成的列向量；δt,+和δt,?分別為時(shí)刻t聯(lián)絡(luò)線功率與調(diào)度計(jì)劃之間的向上、向下偏差量,為引入的輔助變量。

步驟3:根據(jù)基準(zhǔn)曲線及該調(diào)度計(jì)劃修正等值模型中的參數(shù),循環(huán)直至最大偏差量小于等于收斂精度。文獻(xiàn)［31］中給出了一種修正方法,該方法保證了基準(zhǔn)曲線仍符合虛擬電廠等值模型。

步驟4:日內(nèi)滾動(dòng)修正。虛擬電廠根據(jù)當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、儲(chǔ)能荷電狀態(tài)（state of charge,SOC）等信息,求出下一調(diào)度時(shí)刻的可調(diào)能力范圍,并向電網(wǎng)更新信息,對(duì)可調(diào)能力進(jìn)行滾動(dòng)修正。對(duì)時(shí)刻t,求解優(yōu)化問題max pt,tie和min pt,tie,約束為式（5）—式（9）。此時(shí),求解虛擬電廠的可調(diào)范圍變?yōu)橐粋€(gè)確定性優(yōu)化問題,故滾動(dòng)修正銜接可減小甚至消除不確定性帶來的保守性。

3）求解成本函數(shù)。由于上級(jí)電網(wǎng)調(diào)度計(jì)劃具有不確定性,影響了儲(chǔ)能等時(shí)間耦合元件的運(yùn)行計(jì)劃,從而影響成本。故本文采用文獻(xiàn)［31］中提出的啟發(fā)式方法求取虛擬電廠成本函數(shù)的上界估計(jì)。成本函數(shù)由分段線性函數(shù)描述,在等值模型的功率上、下限間取若干計(jì)算點(diǎn),對(duì)每個(gè)計(jì)算點(diǎn)求解帶罰項(xiàng)的單時(shí)段優(yōu)化問題,具體為:

式中:M為參數(shù),是一個(gè)較大的正數(shù)；pt,c為選取的計(jì)算點(diǎn)功率；pES,j,t,0為時(shí)刻t儲(chǔ)能j的基準(zhǔn)功率,即功率基線對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)能功率。

pES,j,t,0=pES,j,t表示儲(chǔ)能充放電計(jì)劃與基態(tài)相同。故該優(yōu)化問題的物理含義為盡可能使儲(chǔ)能不改變充放電計(jì)劃時(shí),虛擬電廠跟隨調(diào)度計(jì)劃的最低成本；再經(jīng)過修正加上改變儲(chǔ)能調(diào)度計(jì)劃對(duì)成本影響后,可得成本增加量上界與功率調(diào)節(jié)量之間的函數(shù)關(guān)系。

通過上述步驟,本文研發(fā)的虛擬電廠模塊可求得日前在可行性和經(jīng)濟(jì)性均魯棒的聚合模型,而在日內(nèi)可通過滾動(dòng)修正減小不確定性的影響,得到更為精確的等值模型。

對(duì)于基于商業(yè)代理關(guān)系或在線聚類形成的虛擬集群,與物理集群相比,存在以下不同:①虛擬集群中的資源參數(shù)難以獲取,故使用本文2.1節(jié)中敘述的標(biāo)準(zhǔn)化建模方法建立各個(gè)資源的模型,用于描述式（5）中的資源可行域,各資源數(shù)學(xué)模型如附錄A所示；②由于資源空間分散,故無須考慮虛擬電廠內(nèi)部的拓?fù)浼s束及能量平衡約束,即忽略式（8）和式（9）。對(duì)模型做出上述修改后,仍可用上述方法求得虛擬集群的等值模型。

2.3 考慮差異化調(diào)峰需求的虛擬電廠-電網(wǎng)交互調(diào)度模式

本文針對(duì)各地電網(wǎng)輔助服務(wù)市場規(guī)則、調(diào)峰需求各不相同的現(xiàn)狀,提出考慮差異化調(diào)峰需求的虛擬電廠-電網(wǎng)交互調(diào)度模式,根據(jù)電網(wǎng)側(cè)是否提供價(jià)格、需求信號(hào),將虛擬電廠與電網(wǎng)間的交互模式分為主動(dòng)式和響應(yīng)式這2類,如圖2所示。

1）主動(dòng)式

圖2中紅色、黑色箭頭表示為主動(dòng)式交互模式,該模式不依賴于上級(jí)電網(wǎng)下發(fā)的調(diào)峰需求或價(jià)格信號(hào),將資源集群聚合為類發(fā)電機(jī)模型,并基于計(jì)算出的類發(fā)電機(jī)成本函數(shù)決定上報(bào)價(jià)格信息,一并上報(bào)電網(wǎng),電網(wǎng)下發(fā)調(diào)度計(jì)劃并由虛擬電廠跟蹤執(zhí)行。

在主動(dòng)式交互模式下,多能虛擬電廠相當(dāng)于一臺(tái)發(fā)電機(jī),直接參與電網(wǎng)調(diào)度或在市場化條件下參與日前能量市場。當(dāng)電網(wǎng)未在日前提供需求及價(jià)格信號(hào)時(shí),虛擬電廠按2.2節(jié)所述方法,等值形成式（1）—式（3）描述的類發(fā)電機(jī)模型與成本函數(shù)上送電網(wǎng)調(diào)度中心或交易中心,由電網(wǎng)調(diào)度中心直接調(diào)度或由交易中心進(jìn)行出清。該模式接口對(duì)電網(wǎng)友好,可直接加入電力系統(tǒng)調(diào)度和交易模型,交互流程簡單,僅需要與上級(jí)電網(wǎng)交互一次。例如本文所研發(fā)的模塊在廣東省某工業(yè)園區(qū)實(shí)際應(yīng)用時(shí),即采用主動(dòng)式交互模式,作為發(fā)電廠直接報(bào)量報(bào)價(jià),可適應(yīng)廣東省日前能量市場的機(jī)制［32］。此外,華東電力調(diào)峰輔助服務(wù)市場要求賣方在日前分段申報(bào)96點(diǎn)調(diào)峰“電力-電價(jià)”曲線［33］,故主動(dòng)式交互模式也可適應(yīng)華東電力調(diào)峰輔助服務(wù)的市場機(jī)制。

2）響應(yīng)式

圖2中的藍(lán)色、黑色箭頭表示響應(yīng)式交互模式,當(dāng)上級(jí)電網(wǎng)在虛擬電廠響應(yīng)之前為虛擬電廠下發(fā)調(diào)峰需求或價(jià)格時(shí),虛擬電廠面臨的不確定性減小,可以通過對(duì)類發(fā)電機(jī)模型進(jìn)行修正,實(shí)現(xiàn)對(duì)上級(jí)電網(wǎng)需求或價(jià)格信號(hào)的響應(yīng),具體情況如下。

情況1:電網(wǎng)提供需求信號(hào)但未提供價(jià)格信號(hào)。此時(shí),虛擬電廠需向電網(wǎng)上報(bào)可響應(yīng)的比例及對(duì)應(yīng)的調(diào)節(jié)報(bào)價(jià)。由于電網(wǎng)調(diào)峰需求已知,電網(wǎng)調(diào)度計(jì)劃帶來的不確定性大大減小,故本文研發(fā)的虛擬電廠模塊采用分檔上報(bào)響應(yīng)能力的模式,將電網(wǎng)的調(diào)峰需求按步長為10%,求出每個(gè)步長對(duì)調(diào)峰需求的響應(yīng)模式及成本,供電網(wǎng)根據(jù)需要選取。這種模式的優(yōu)勢是可以充分發(fā)揮虛擬電廠中可中斷資源、可平移資源、分檔可調(diào)節(jié)資源等離散資源的調(diào)節(jié)能力。而2.2節(jié)中的聚合模型由于魯棒性的要求往往不能充分發(fā)揮此類資源的靈活性。故當(dāng)需求已知時(shí),不再求解2.2節(jié)中的優(yōu)化問題,而是對(duì)每個(gè)步長求解以下優(yōu)化問題。

式中:pt,order為電網(wǎng)在日前發(fā)出的調(diào)峰需求；k為虛擬電廠對(duì)調(diào)峰需求的響應(yīng)比例；pt,+和pt,?分別為聯(lián)絡(luò)線功率松弛范圍的上、下限。

本文研發(fā)的虛擬電廠模塊在現(xiàn)場應(yīng)用中取10%為步長。逐漸增大k直到該優(yōu)化問題不可行,以決定虛擬電廠在基線基礎(chǔ)上響應(yīng)的調(diào)峰量。式(15)最后一個(gè)約束表示當(dāng)上級(jí)電網(wǎng)無調(diào)峰需求時(shí),聯(lián)絡(luò)線功率往往可根據(jù)電網(wǎng)實(shí)際需求在一定范圍內(nèi)松弛,松弛范圍由電網(wǎng)給出。該優(yōu)化問題同時(shí)計(jì)算出了每檔響應(yīng)能力對(duì)應(yīng)的成本,可作為報(bào)價(jià)的參考。

情況2:價(jià)格已知但需求未知。若電網(wǎng)在日前為虛擬電廠提供了價(jià)格信號(hào),則首先按照2.2節(jié)中的方法求取虛擬電廠等值模型,再根據(jù)2.2節(jié)中求出的成本上界,求解優(yōu)化問題以計(jì)算上報(bào)的調(diào)峰能力。此時(shí)的優(yōu)化問題為max pV,t,+和max pV,t,?,其中pV,t,+和pV,t,?分別為時(shí)刻t虛擬電廠在調(diào)峰輔助服務(wù)市場中虛擬電廠上報(bào)的最大向上和向下調(diào)峰能力,約束條件為:

式中:ct(?)為時(shí)刻t虛擬電廠成本上界-功率變化量函數(shù),可由2.2節(jié)的方法估算；cR,+和cR,?分別為輔助服務(wù)市場中向上、向下調(diào)峰（單位）容量價(jià)格；cA,+和cA,?分別為輔助服務(wù)市場中向上、向下調(diào)峰（單位）能量價(jià)格。

情況3:價(jià)格及需求均已知。此時(shí),虛擬電廠需根據(jù)價(jià)格信號(hào)決定上報(bào)的響應(yīng)量。求解式（14）的優(yōu)化問題,得到上報(bào)量-響應(yīng)成本之間的關(guān)系后,將響應(yīng)成本與價(jià)格信號(hào)進(jìn)行對(duì)比,上報(bào)補(bǔ)貼大于響應(yīng)成本的所有響應(yīng)曲線。

響應(yīng)式交互場景是一種典型的交互模式,例如本文研發(fā)的虛擬電廠模塊在冀北電網(wǎng)應(yīng)用時(shí),即可根據(jù)華北調(diào)峰輔助服務(wù)市場規(guī)則［34］,在日內(nèi)根據(jù)輔助服務(wù)市場的價(jià)格及電網(wǎng)發(fā)布的調(diào)峰需求信號(hào),采用同時(shí)存在價(jià)格信號(hào)及需求的調(diào)峰能力計(jì)算方法,即求解式（14）的優(yōu)化問題,決定上報(bào)的調(diào)峰投標(biāo)量。

3 系統(tǒng)研發(fā)與現(xiàn)場應(yīng)用

基于上述關(guān)鍵技術(shù)研究,本文設(shè)計(jì)并研發(fā)了面向園區(qū)的虛擬電廠集群功能模塊,具有標(biāo)準(zhǔn)化資源建模、等值聚合、修正上報(bào)、解聚合和統(tǒng)計(jì)評(píng)估等多個(gè)實(shí)用化功能,支持多種類分布式資源的魯棒聚合,并支持與上級(jí)電網(wǎng)多種調(diào)度/市場服務(wù)模式,其功能設(shè)計(jì)如圖3所示。功能簡述如下。

圖3 綜合能量管理系統(tǒng)虛擬電廠模塊功能框架Fig.3 Functional framework of virtual power plant module of IEMS

1）等值聚合功能根據(jù)各資源集群的特性及參數(shù)、拓?fù)湮恢玫刃畔?計(jì)算其聚合模型,并上報(bào)云端。等值聚合功能包含日前魯棒聚合模塊、日內(nèi)滾動(dòng)修正模塊及上報(bào)模塊。其中,日前魯棒聚合模塊和日內(nèi)滾動(dòng)修正模塊分別根據(jù)日前、日內(nèi)的數(shù)據(jù),得到魯棒意義下的聚合模型,并通過滾動(dòng)修正兼顧經(jīng)濟(jì)性與保守性；上報(bào)模塊將模型修正為滿足該電網(wǎng)交互需求的等值模型并進(jìn)行預(yù)評(píng)估。預(yù)評(píng)估是一個(gè)對(duì)經(jīng)濟(jì)性及可行性進(jìn)行校核的功能,可對(duì)電網(wǎng)產(chǎn)生的調(diào)度計(jì)劃或隨機(jī)抽樣產(chǎn)生的調(diào)度計(jì)劃進(jìn)行計(jì)算或仿真分析,評(píng)估上報(bào)等值模型的可行性、經(jīng)濟(jì)性等。若評(píng)估結(jié)果符合要求,則將等值模型及參數(shù)上報(bào)。

2）解聚合功能將云端下發(fā)至集群的指令最優(yōu)分解至資源集群內(nèi)部各分布式資源,以偏差量最小、成本最小為目標(biāo),完成對(duì)調(diào)度指令的響應(yīng)；解聚合包含日前解聚合、日內(nèi)解聚合及實(shí)時(shí)解聚合等模塊。解聚合功能在實(shí)際系統(tǒng)研發(fā)中與IEMS中的優(yōu)化調(diào)度模塊進(jìn)行整合［35］,完成對(duì)調(diào)度指令的分解與下發(fā)。

3）統(tǒng)計(jì)評(píng)估功能在每日虛擬電廠運(yùn)行結(jié)束后,根據(jù)各資源集群、分布式資源的響應(yīng)執(zhí)行情況對(duì)收集到的分布式資源、集群參數(shù)進(jìn)行修正,進(jìn)一步提升虛擬電廠各分布式資源參數(shù)的精確性及響應(yīng)能力。

本文研發(fā)的功能模塊已經(jīng)在北京、廣州等多個(gè)工業(yè)園區(qū),以及吉林、冀北等多個(gè)示范工程部署應(yīng)用。本文以北京某多能產(chǎn)業(yè)園（基于地理位置自然形成的集群）的場景分析為例,介紹本文方法的合理性及所提架構(gòu)的適配性。本文重點(diǎn)針對(duì)園區(qū)級(jí)虛擬電廠,對(duì)于數(shù)量多、容量小、分布分散的資源,應(yīng)對(duì)其進(jìn)行分群降維。面對(duì)這樣的場景,本文建立的框架是適用的,但需要根據(jù)資源數(shù)量大、不確定性強(qiáng)的特點(diǎn)研究新的算法作為支撐,才能實(shí)現(xiàn)在線應(yīng)用,這也是今后需要研究的重點(diǎn)之一。

3.1 多能產(chǎn)業(yè)園介紹

該多能產(chǎn)業(yè)園位于北京市,園區(qū)中同時(shí)包含冷、熱、電等多種能流形式的負(fù)荷,由物業(yè)公司作為綜合能源服務(wù)商負(fù)責(zé)能源供給,園區(qū)內(nèi)包含1臺(tái)由內(nèi)燃機(jī)和溴化鋰構(gòu)成的冷熱電三聯(lián)供機(jī)組、2臺(tái)燃?xì)忮仩t、2臺(tái)電制冷機(jī)、2臺(tái)蓄電池、若干分布式屋頂光伏和1臺(tái)備用直燃機(jī)。其中,冷、熱在園區(qū)內(nèi)平衡,電能可通過園區(qū)聯(lián)絡(luò)線從電網(wǎng)購入,但不能返送；天然氣通過管道輸入園區(qū),用于內(nèi)燃機(jī)、燃?xì)忮仩t、直燃機(jī)等耗氣設(shè)備。該園區(qū)作為資源集群形成虛擬電廠。

以供冷季某日實(shí)際運(yùn)行情況為例,當(dāng)日不存在熱負(fù)荷,故溴化鋰運(yùn)行于供冷模式,與電制冷機(jī)組一同供給冷水,燃?xì)忮仩t關(guān)閉,直燃機(jī)作為備用,一般情況下不啟動(dòng)。園區(qū)用電負(fù)荷峰值為3.6 MW,購電價(jià)格按北京市分時(shí)電價(jià),園區(qū)用冷負(fù)荷峰值為2 MW。以電能通過聯(lián)絡(luò)線從上級(jí)電網(wǎng)流入虛擬電廠為功率正方向。

3.2 主動(dòng)式場景

主動(dòng)式場景的核心模塊為日前魯棒聚合模塊,通過該模塊可計(jì)算虛擬電廠的可調(diào)能力及成本參數(shù)。本節(jié)主要介紹日前魯棒聚合模塊的計(jì)算結(jié)果及采用預(yù)評(píng)估模塊證明上報(bào)模型的合理性。園區(qū)通過日前魯棒聚合模塊求得每個(gè)時(shí)刻的聯(lián)絡(luò)線功率上、下限,能量上、下限和功率變化量上、下限,如圖4所示。

圖4 虛擬電廠聚合結(jié)果Fig.4 Aggregation results of virtual power plant

在00:00—07:00時(shí),電價(jià)較低,為谷電,故虛擬電廠從電網(wǎng)購電使成本最小,且沒有可用的新能源發(fā)電,故虛擬電廠運(yùn)行基線位于功率上界；除了在16:00—18:00時(shí)蓄電池充電外,虛擬電廠運(yùn)行于功率下界。虛擬電廠在不同時(shí)刻提供1.0～1.6 MW的可調(diào)范圍,大致為總負(fù)荷量的1/3,說明虛擬電廠可提供較為可觀的靈活性。

圖4同時(shí)展示了多能流耦合與協(xié)同為虛擬電廠帶來的額外調(diào)節(jié)能力。其中,藍(lán)色曲線為供冷設(shè)備均固定在供冷成本最小的運(yùn)行方式時(shí)虛擬電廠提供的可調(diào)范圍,即電價(jià)低時(shí)僅由電制冷機(jī)供冷,電價(jià)高時(shí)啟動(dòng)內(nèi)燃機(jī)-溴化鋰三聯(lián)供,多出的冷負(fù)荷由電制冷機(jī)、直燃機(jī)根據(jù)價(jià)格信息分擔(dān)。紅色曲線為考慮多能耦合設(shè)備可調(diào)時(shí)虛擬電廠的靈活性范圍。虛擬電廠可通過調(diào)度內(nèi)燃機(jī)-溴化鋰三聯(lián)供、電制冷機(jī)及直燃機(jī)等設(shè)備,在保證冷負(fù)荷平衡的同時(shí),為電力系統(tǒng)提供靈活性。例如:在00:00—08:00時(shí),可通過減少電制冷機(jī)供冷量,同時(shí)增加三聯(lián)供、直燃機(jī)供冷量來降低虛擬電廠的聯(lián)絡(luò)線功率。

附錄B圖B2展示了3條典型的成本曲線,分別對(duì)應(yīng)07:00、09:30和17:45這3個(gè)時(shí)刻。3條曲線均過原點(diǎn),可以得到如下結(jié)論。

1）在07:00時(shí),蓄電池處于充電狀態(tài),虛擬電廠提供的可調(diào)范圍為向下1 339 k W至向上26 k W。向下成本在1 MW處有明顯轉(zhuǎn)折,這是因?yàn)閳@區(qū)內(nèi)的三聯(lián)供機(jī)組可發(fā)出的最大有功功率即為1 MW。而在向下調(diào)節(jié)量超過1 MW時(shí),虛擬電廠只能通過開啟直燃機(jī)或調(diào)節(jié)蓄電池充放電狀態(tài)提供調(diào)節(jié)能力,從而使蓄電池?zé)o法在低電價(jià)時(shí)段充滿電量,為后續(xù)運(yùn)行帶來較高成本。故在向下［0,1］MW區(qū)間調(diào)節(jié)成本緩慢上升,但在［1 000,1 339］k W出現(xiàn)明顯轉(zhuǎn)折。

2）在09:30時(shí),功率基線位于上界,虛擬電廠提供的調(diào)節(jié)能力為向上0～1 429 k W,其中,在178 k W處有明顯轉(zhuǎn)折。這是因?yàn)楫?dāng)前園區(qū)設(shè)置的棄光成本參數(shù)為0,故此時(shí)虛擬電廠提升聯(lián)絡(luò)線功率最經(jīng)濟(jì)的方法即為降低光伏出力。此時(shí)由于電價(jià)處于平段,故蓄電池未充電也未放電。當(dāng)光伏發(fā)電功率降至0后,虛擬電廠需通過調(diào)節(jié)其他機(jī)組的方式提高聯(lián)絡(luò)線功率,故成本有所提高。

3）在17:45時(shí),蓄電池處于充電狀態(tài),虛擬電廠提供的最大調(diào)節(jié)能力為向下225 k W、向上1 236 k W。通過成本曲線分析得出,虛擬電廠只能通過減少儲(chǔ)能充電量提供向下調(diào)節(jié)能力,而向上調(diào)節(jié)能力可通過啟動(dòng)電制冷機(jī)組并降低三聯(lián)供機(jī)組的出力得到,故此時(shí)向下單位調(diào)節(jié)成本大于向上單位調(diào)節(jié)成本。

附錄B圖B3展示了虛擬電廠參與調(diào)度的效果。這里模擬了電力系統(tǒng)調(diào)度需求為希望虛擬電廠盡可能平抑負(fù)荷波動(dòng)、降低峰谷差,故給出了如附錄B圖B3（a）藍(lán)色曲線所示的調(diào)度指令,虛擬電廠通過調(diào)節(jié)內(nèi)部資源跟隨調(diào)度指令。附錄B圖B3（b）和（c）展示了虛擬電廠消耗的總天然氣量及儲(chǔ)能充放電功率與時(shí)間的關(guān)系,在跟隨調(diào)度指令時(shí),虛擬電廠通過調(diào)節(jié)冷熱電聯(lián)供（combined cooling,heating and power,CCHP)、儲(chǔ)能等可快速調(diào)節(jié)的資源,以抵消負(fù)荷的波動(dòng),對(duì)外顯示出平滑的功率曲線。成本方面,虛擬電廠的運(yùn)行成本由原來的48 239元上升至50 493元,根據(jù)報(bào)價(jià)曲線計(jì)算的補(bǔ)貼為5 010元,故虛擬電廠可賺取收益2 756元,在賺取收益的同時(shí)減小了約2 MW的峰谷差,與電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)雙贏。

為進(jìn)一步驗(yàn)證日前魯棒聚合模塊所得的虛擬電廠聚合模型的可行性與經(jīng)濟(jì)性,調(diào)用預(yù)評(píng)估模塊,根據(jù)虛擬電廠日前上報(bào)的聚合模型式（1）—式（3）,生成了均勻分布的5 000組電網(wǎng)模擬調(diào)度曲線,并進(jìn)行解聚合。結(jié)果顯示,在可行性方面,5 000組模擬調(diào)度曲線中,一日內(nèi)最大總偏差功率為62.355 k W·h（為聯(lián)絡(luò)線總交換能量的0.098%）；而經(jīng)濟(jì)性方面,所有根據(jù)成本函數(shù)計(jì)算的成本均大于實(shí)際增加的成本,其中多出的平均為449.09元,平均高出虛擬電廠運(yùn)行成本（48 286.26元）的0.9%,可以較好地估計(jì)虛擬電廠在響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度計(jì)劃時(shí)的運(yùn)行成本。蒙特卡洛仿真的具體結(jié)果及分析如附錄C所示。

3.3 響應(yīng)式場景

電力系統(tǒng)對(duì)調(diào)峰的需求可以概括為以下2種:①在某段時(shí)間希望負(fù)荷側(cè)減小用能功率（例如負(fù)荷中心）；②在某段時(shí)間希望負(fù)荷側(cè)增加用能功率來消納多余的新能源（例如風(fēng)電場、光伏集群）。本節(jié)以上述2種典型的調(diào)峰需求為例,介紹響應(yīng)式場景的算例。對(duì)于其他類型的需求,只需將期望的調(diào)峰需求轉(zhuǎn)化為功率變化量,本文模型仍然適用。由于篇幅限制,本節(jié)僅展示多能虛擬電廠響應(yīng)電網(wǎng)消納新能源輔助服務(wù)需求的算例,對(duì)于響應(yīng)電網(wǎng)削峰輔助服務(wù)需求的算例如附錄C所示。

由于電網(wǎng)預(yù)測次日中午負(fù)荷低谷時(shí)光伏出力較高,向虛擬電廠發(fā)布協(xié)助消納新能源的調(diào)峰需求,要求虛擬電廠在11:45—13:15將功率提升1 MW。在09:15—10:00,功率可在基線基礎(chǔ)上下降不超過400 k W,其余時(shí)刻功率與基線相同。虛擬電廠以10%為步長進(jìn)行計(jì)算,虛擬電廠對(duì)調(diào)峰需求的響應(yīng)情況如圖5所示。

圖5 虛擬電廠對(duì)光伏消納需求的響應(yīng)Fig.5 Response of virtual power plant to photovoltaic consumption demand

調(diào)用解聚合模塊對(duì)電網(wǎng)的調(diào)峰需求進(jìn)行響應(yīng),結(jié)果如附錄B圖B4和圖B5所示。在圖中可以看出,在11:45—13:15,為了響應(yīng)新能源消納需求,園區(qū)采取的調(diào)度措施有:①蓄電池由放電轉(zhuǎn)為充電；②減少內(nèi)燃機(jī)發(fā)電功率；③增加電制冷機(jī)用電功率。

通過多種措施聯(lián)合作用,增加了園區(qū)的用電需求,進(jìn)而提高了新能源消納能力。

附錄B圖B5展示了響應(yīng)前后熱力系統(tǒng)的調(diào)度計(jì)劃。在圖中可以看出,在新能源消納時(shí)段,溴化鋰機(jī)組供冷量減少,但電制冷機(jī)組供冷量增加,園區(qū)依然保持冷功率平衡,相當(dāng)于利用新能源棄電來制冷,利用熱力系統(tǒng)的調(diào)節(jié)能力來提高電網(wǎng)的靈活性。

此外,園區(qū)中的用戶側(cè)資源可協(xié)助完成對(duì)調(diào)峰需求的響應(yīng)。本算例基于產(chǎn)業(yè)園中可平移負(fù)荷,故可合理安排可平移負(fù)荷的生產(chǎn)計(jì)劃,協(xié)助實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)調(diào)峰需求的響應(yīng)。響應(yīng)上述調(diào)峰需求時(shí),某可平移負(fù)荷的功率優(yōu)化結(jié)果如附錄B圖B6所示。

該可平移負(fù)荷可將10:30—13:30時(shí)段內(nèi),任意120 min內(nèi)的300 k W負(fù)荷平移至22:00—24:00。圖中灰色曲線代表原始負(fù)荷功率曲線,藍(lán)色曲線代表不響應(yīng)調(diào)峰需求時(shí),可平移負(fù)荷的功率計(jì)劃曲線,紅色曲線代表響應(yīng)調(diào)峰需求后,可平移負(fù)荷的功率計(jì)劃曲線?？梢娖揭频臅r(shí)段前移了30 min,以適應(yīng)在11:45—13:15升高功率的調(diào)峰需求。

附錄B圖B7為虛擬電廠模塊計(jì)算出調(diào)峰成本-調(diào)峰響應(yīng)量曲線。由于響應(yīng)調(diào)峰需求時(shí),電制冷機(jī)制冷量會(huì)增加,而單位成本較低的內(nèi)燃機(jī)發(fā)電量及供冷量減少,造成了運(yùn)行成本的增加。雖然響應(yīng)電力系統(tǒng)調(diào)峰會(huì)增加虛擬電廠的運(yùn)行成本,且額外成本隨著響應(yīng)量的增加而增加,但可通過提供調(diào)峰輔助服務(wù)獲得收益以彌補(bǔ)增加的成本,與電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)“雙贏”。

4 結(jié)語

本文設(shè)計(jì)了多能流虛擬電廠云-群-端協(xié)同的架構(gòu),并研發(fā)了集群層級(jí)的虛擬電廠功能模塊,在多個(gè)現(xiàn)場投運(yùn)。

1）基于云邊協(xié)同的信息架構(gòu),設(shè)計(jì)了云-群-端協(xié)同的虛擬電廠架構(gòu)及功能模塊,適應(yīng)了分布式資源時(shí)空分布廣、差異大、屬于不同主體等特點(diǎn)。

2）提出了虛擬電廠中可控資源標(biāo)準(zhǔn)化建模方法,提高了虛擬電廠模塊的分布式資源接入的通用性,支持海量異質(zhì)多能分布式資源的接入。

3）提出了日前魯棒聚合和日內(nèi)滾動(dòng)修正銜接的虛擬電廠在線等值技術(shù),其中日前聚合結(jié)果同時(shí)保證了可行性和經(jīng)濟(jì)上的魯棒性,日內(nèi)通過滾動(dòng)修正減少不確定性帶來的保守性,為電網(wǎng)提供更多靈活性資源。

4）提出了考慮差異化調(diào)峰需求的虛擬電廠-電網(wǎng)交互調(diào)度模式,包括主動(dòng)式和響應(yīng)式2種交互調(diào)度模式,提高了虛擬電廠模塊對(duì)電網(wǎng)不同調(diào)節(jié)需求及對(duì)不同調(diào)峰輔助服務(wù)市場機(jī)制的適應(yīng)性。

虛擬電廠技術(shù)是能源互聯(lián)網(wǎng)挖掘利用各類分布式資源靈活調(diào)節(jié)能力的重要措施。未來,將圍繞虛擬電廠調(diào)度這一專題,繼續(xù)開展如下研究工作:虛擬電廠云端管控平臺(tái)與電網(wǎng)調(diào)度、交易系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化、分布式資源的在線動(dòng)態(tài)分群聚合和提供多種輔助服務(wù)的虛擬電廠精細(xì)化聚合建模等。