虚拟电厂聚合电动汽车参与碳市场的优化调度策略

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为电网分布式能源管理的重要解决方案,参与碳交易能够充分发挥其环境效益并提升VPP整体收益。结合电动汽车参与核证减排市场的需求,文中提出VPP聚合电动汽车参与碳市场的协调调度优化策略。首先,设计VPP代理电动汽车参与核证减排市场的方案和流程,并通过收取服务费的方式提升VPP收益;然后,分析VPP不同聚合资源的碳排放特性,并采用场景生成法评估新能源出力的波动性;最后,以VPP收益最大为目标,设计VPP参与碳市场的优化模型,同时电动汽车作为可控负荷和储能装置,进一步增加了VPP运行稳定性。算例分析表明,通过VPP对包括电动汽车在内的多类资源进行聚合并参与碳市场交易,不仅可以激励VPP减少传统火电机组的发电量,降低VPP运行时产生的碳排放,还可以利用电动汽车提升VPP运行稳定性,增加VPP收益及社会效益。     

计及可调资源动态特性的虚拟电厂多级优化配置

对虚拟电厂(VPP)中各类资源进行优化配置是其参与电网优化调度的重要前提。针对不同特性资源动态聚合与量化评估的难点,文中提出了"灵活性可调资源-聚合调节特性-优化目标建模"的VPP多级优化配置体系。首先,在灵活性可调资源层面建立了不同分布式电源、可控负荷以及储能的可调灵活性与随机性模型。其次,在聚合调节特性层面,一方面对各类资源灵活性整合得到VPP对外可调灵活性,另一方面对各类资源灵活调节的概率密度函数通过卷积运算求得VPP的随机性模型。接着,在优化目标建模中基于投资组合理论建立包含VPP建设和运维成本、参与电能市场和辅助服务市场获利在内的净现值模型,在静态优化配置基础上,分析关键要素的动态效应。以中国某地区实际电网为例,验证了所提方法的正确性和有效性。     

含多类型资源虚拟电厂鲁棒竞标模型研究

虚拟电厂(virtual power plants, VPP)能有效聚合分散的多类型需求侧资源时,是需求侧资源参与电力市场的有效方式。但是VPP的市场行为无法直接采用传统的火电竞价模型进行描述,线路输电约束等出清过程中考虑的物理条件也会对虚拟电厂内部资源管理策略产生影响,基于此,文章以风电、储能、燃气轮机及需求响应负荷组成虚拟电厂为研究对象,考虑VPP内部风电出力不确定性以及聚合对象的调节能力,建立市场环境下 VPP 多类型资源鲁棒竞标模型。该模型采用库恩-塔克 (Karush-Kuhn-Tucker,KKT) 条件等值市场出清模型,并将其作为约束条件在VPP决策中进行考虑。算例表明该模型可以根据市场现状优化VPP内部多类型资源组合出力,提供经济可靠的竞标策略,有效提高VPP经济效益。     

不同基础配置的虚拟电厂内部资源组合策略研究

虚拟电厂内部资源的组合形式影响到其出力稳定性以及各分布式资源的使用效率。针对含有不同基础配置的虚拟电厂对不同DER的选择方式,提出了不同基础配置的虚拟电厂内部资源组合策略。首先对各DER的特性进行描述,之后以VPP在日前市场的预期收益最大化为目标,兼顾各DER运行特性以及电网约束,建立了计及DER特性的VPP内部资源聚合模型,通过算例分析得到了多场景下VPP内部资源的组合形式以及各DER的出力情况。算例结果表明,VPP内部资源组合策略随着运行场景的变化而变化,并且各个场景下VPP对可调节资源的需求均很大。相比于其他VPP,自身拥有可调节资源作为基础配置的VPP运行收益明显较大。     

虚拟电厂配电网复杂网络的能效分析研究

电力系统的发展趋势已逐步向分布式能源(DES)靠拢,作为聚合众多分布式电源的方式之一,虚拟电厂(VPP)具有重要的研究价值。研究VPP在电网中的可观性与可测性,可提高VPP友好交互性,为其大规模接入电网奠定基础。因此,文中对含VPP的配电网进行复杂网络建模,用复杂网络理论中的平均路径指标来评估含VPP配电网的输电能效,并在实际69节点的配电网拓扑结构下,对有权值与无权值两种情况的能效指标进行分析,研究了VPP与配电网的接口和配电网中VPP的数量变化对能效指标的影响。并进一步分析了微网与虚拟电厂同时接入配电网不同节点时平均路径的变化情况。     

基于层次分析和风险熵权的多站融合综合能源系统多指标综合评估

针对多站融合综合能源系统的综合评估,文中充分考虑电网企业特点,提出一种基于层次分析和风险熵权的多指标综合评估方法。文中将社会责任和风险控制作为关键指标,与能源利用率、成本效益、能源耦合效率共同作为子系统指标集,由子系统综合评估得分构成顶层指标集;采用基线网络法对各层指标集进行归一化,采用层次分析法和风险熵权法求解各层指标集的主观、客观权重,进而算得各自综合权重向量;依次加权计算求得子系统综合评分和多站融合综合能源系统综合评估结果。通过算例分析,验证了文中提出的综合评估方法能够客观全面地评价多站融合综合能源系统的运营情况,辅助其进行运营模式和运营策略优化。     

面向分布式资源聚合管控的虚拟电厂建模与优化控制综述

随着可再生能源渗透率不断提高,电力系统运行灵活性不足的问题日益突出。虚拟电厂（virtual power plant,VPP）是一种融合先进通信与控制技术的分布式可控资源管理新模式,将多类型可控资源聚合为整体,对电力系统经济运行、调峰、调频、稳定控制等多方面进行支撑。从分布式资源聚合管控与运行优化视角,系统综述了VPP内涵、架构、资源聚合、运行优化等方面当前技术水平和研究现状。首先梳理虚拟电厂功能内涵与定位,总结基于端-边-网-云的分层聚合管控框架及各环节需要解决的关键技术问题;随后介绍各类资源物理建模方法及其聚合模型,并从“对外统一、对内协调”角度综述VPP内部资源优化控制及其整体参与电网互动的协同方法,总结了虚拟电厂未来的技术挑战与发展前景。     

动态综合评价方法在电网应急能力评估中的应用

传统的电网应急能力评估模型大多采用的是静态评价,这种方法得出的结论具有片面性。针对这种不足,提出了一种动态评价方式使评价结果更加合理、全面。建立了电网应急能力评估基本指标体系,采用层次分析法和变异系数法主客观相结合的方法对各项指标进行权重赋值并进行静态评价。将应急能力评估分为预防、准备、响应和恢复4个时间阶段,并集结时序加权平均-时序加权几何平均混合算子模型对电网应急能力进行分析,得到动态综合评价值。结果表明,采用动态综合评价方法对电网应急能力进行评估可以得出科学、准确的结果。     

虚拟电厂信息流和能量流关键线路辨识研究

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)是解决分布式能源并网波动性的有效手段,对VPP关键线路进行有效辨识有利于预防VPP系统故障,提高运行安全稳定性。针对目前VPP线路评估研究较少、指标单一等问题,提出考虑静态网络流的VPP关键线路评估模型。首先,基于复杂网络理论构建以数据采集设备为主要节点的VPP多层网络模型。其次,针对VPP运行控制体系与电力网的不同业务特征,建立基于信息流、能量流的VPP关键线路评价指标体系。最后,采用最优赋权法分配指标权重对关键度指标进行融合。仿真结果表明,所提评估模型辨识出的关键线路对网络能量传播及拓扑结构有明显影响,进而验证了文章关键线路评估机制的可行性,有效量化了VPP评价策略。     

能源互网下虚拟电厂调度及市场竞价综述

通过聚合、协调控制可再生能源、柔性负荷、电动汽车等分布式资源,VPP(虚拟电厂)可以实现不同资源的出力互补,将有效降低新能源大规模并网对电力系统运行稳定性的影响,是推动可再生能源发展的有效途径。同时,虚拟电厂可以为分布式资源参与电力市场提供有效方案。从电力市场的角度出发,首先基于能源互联网"能量-信息-经济"三元驱动理念,介绍虚拟电厂的基本架构;针对VPP内部分布式资源管理模式,对VPP的3种控制方式进行分析及总结,重点介绍VPP内部资源的调度机制。然后,针对VPP参与电力市场竞价的问题,从时间尺度、优化模型、不确定性因素三方面梳理国内外相关研究。最后,对VPP的未来发展趋势及研究方向进行了分析和总结。     

基于均衡理论的虚拟电厂市场参与模式及方法

随着化石能源的枯竭与其对环境的污染，分布式发电这种经济、环保、灵活的新型发电方式逐渐得到广泛的应用。但分布式电源大量并入电网将带来电能质量问题，影响电网安全稳定运行。虚拟电厂的出现有效解决了这些问题，它通过对分布式电源进行协调优化，减小了分布式电源并网对电网产生的冲击，提高了电网运行稳定性。然而目前虚拟电厂与主网之间的协调研究仍有待深入，因此提出了虚拟电厂与主网之间交互迭代的市场均衡方法，对虚拟电厂的出力与主网的电价迭代求解从而实现收敛。首先，对虚拟电厂的定义与内部主体进行分析，进而将虚拟电厂与主网之间的协调优化表述为两个层次之间的市场均衡问题，提出虚拟电厂与主网交互的双层模型，分别构建以自身成本最小化为目标，计及分布式能源运行约束与电网安全约束的虚拟电厂与主网数学模型，并采用迭代算法对模型进行求解。算例分析表明提出的市场均衡方法在考虑虚拟电厂对主网影响的同时能够有效降低虚拟电厂与主网协调的复杂程度，同时减小运行总成本，提升经济效益。     

Optimal Aggregation Approach for Virtual Power Plant Considering Network Reconfiguration

As an aggregator of distributed energy resources (DERs) such as distributed generator, energy storage, and load, the virtual power plant (VPP) enables these small DERs participating in system operation. One of the critical issues is how to aggregate DERs to form VPPs appropriately. To improve the controllability and reduce the operation cost of VPP, the complementary DERs with close electrical distances should be aggregated in the same VPP. In this paper, it is formulated as an optimal network partition model for minimizing the voltage deviation inside VPPs and the fluctuation of injection power at the point of common coupling (PCC). A new convex formulation of network reconfiguration strategy is incorporated in this approach which can guarantee the components of the same VPP connected and further improve the performance of VPPs. The proposed approach is cast as an instance of mixed-integer linear programming (MILP) and can be effectively solved. Moreover, a scenario reduction method is developed to reduce the computation burden based on the k-shape algorithm. Numerical tests on the 13-bus and 70-bus distribution networks justify the effectiveness of the proposed approach.     

Optimal scheduling strategy for virtual power plants based on credibility theory

The virtual power plant (VPP) is a new and efficient solution to manage the integration of distributed energy resources (DERs) into the power system. Considering the unpredictable output of stochastic DERs, conventional scheduling strategies always set plenty of reserve aside in order to guarantee the reliability of operation, which is too conservative to gain more benefits. Thus, it is significant to research the scheduling strategies of VPPs, which can coordinate the risks and benefits of VPP operation. This paper presents a fuzzy chance-constrained scheduling model which utilizes fuzzy variables to describe uncertain features of distributed generators (DGs). Based on credibility theory, the concept of the confidence level is introduced to quantify the feasibility of the conditions, which reflects the risk tolerance of VPP operation. By transforming the fuzzy chance constraints into their equivalent forms, traditional optimization algorithms can be used to solve the optimal scheduling problem. An IEEE 6-nodesystem is employed to prove the feasibility of the proposed scheduling model. Case studies demonstrate that the fuzzy chance strategy is superior to conservative scheduling strategies in realizing the right balance between risks and benefits.     

Optimal scheduling strategy for virtualpower plants based on credibility theory

The virtual power plant (VPP) is a new and efficient solution to manage the integration of distributed energy resources (DERs) into the power system. Considering the unpredictable output of stochastic DERs, conventional scheduling strategies always set plenty of reserve aside in order to guarantee the reliability of operation, which is too conservative to gain more benefits. Thus, it is significant to research the scheduling strategies of VPPs, which can coordinate the risks and benefits of VPP operation. This paper presents a fuzzy chance-constrained scheduling model which utilizes fuzzy variables to describe uncertain features of distributed generators (DGs). Based on credibility theory, the concept of the confidence level is introduced to quantify the feasibility of the conditions, which reflects the risk tolerance of VPP operation. By transforming the fuzzy chance constraints into their equivalent forms, traditional optimization algorithms can be used to solve the optimal scheduling problem. An IEEE 6-node system is employed to prove the feasibility of the proposed scheduling model. Case studies demonstrate that the fuzzy chance strategy is superior to conservative scheduling strategies in realizing the right balance between risks and benefits.     

基于主从博弈的含电动汽车虚拟电厂协调调度

电动汽车作为配电网中最为重要的主动负荷,其充电优化管理成为目前售电侧开放下的重点研究领域之一。而虚拟电厂作为电网分布式能源管理的重要解决方案,其传统定义侧重于在发电侧聚合小容量分布式能源以提高可再生能源在电网中的消纳程度。结合售电侧开放下的电力市场改革需求,文中提出以虚拟电厂作为售电实体参与电动汽车充电管理的协调调度优化模型。在能量市场交易模型中,虚拟电厂作为分布式能源与电动汽车的聚合代理商参与电力市场电能申报与交易;在主从博弈模型中,虚拟电厂通过主从博弈制定合理的售电价格引导电动汽车的有序充电入网,并通过协调调度集中整合优化分布式能源。算例分析表明,通过虚拟电厂的集中优化管理可以有效实现分布式能源与电动汽车的能源互补并提升整体运行经济性。     

电力市场环境下虚拟电厂两阶段能量经济优化调度

随着分布式可再生能源在电网中的渗透率不断增加,虚拟电厂作为一种高效管理分布式可再生能源的技术已经引起国内外学者的广泛关注。提出一种非管制电力市场环境下的虚拟电厂两阶段能量经济优化调度方法,该方法将虚拟电厂的调度分为日前和日内2个阶段。在日前阶段,基于预测信息制定次日的最优调度计划并与日前电力市场签订协议;在日内阶段,以日前计划为参考,采用模型预测控制策略调整日内的运行计划,以消除由于预测误差导致的净负荷波动,同时尽可能减少来自日内平衡市场的罚款,降低总体运行成本。所提出的模型均使用商业求解器Gurobi进行求解。仿真数值结果表明：所提出的算法通过日前计划和日内调控的手段提高了可再生能源设备的利用率,具备一定的经济性和实用性,为虚拟电厂的经济调度提供了新的思路和途径。     

电力市场环境下虚拟电厂两阶段能量经济优化调度

随着分布式可再生能源在电网中的渗透率不断增加,虚拟电厂作为一种高效管理分布式可再生能源的技术已经引起国内外学者的广泛关注。提出一种非管制电力市场环境下的虚拟电厂两阶段能量经济优化调度方法,该方法将虚拟电厂的调度分为日前和日内2个阶段。在日前阶段,基于预测信息制定次日的最优调度计划并与日前电力市场签订协议;在日内阶段,以日前计划为参考,采用模型预测控制策略调整日内的运行计划,以消除由于预测误差导致的净负荷波动,同时尽可能减少来自日内平衡市场的罚款,降低总体运行成本。所提出的模型均使用商业求解器Gurobi进行求解。仿真数值结果表明：所提出的算法通过日前计划和日内调控的手段提高了可再生能源设备的利用率,具备一定的经济性和实用性,为虚拟电厂的经济调度提供了新的思路和途径。     

基于改进k-means算法的VPP负荷曲线聚类方法及应用

能源互联网的建设，将物联网、人工智能、云计算等技术融入电网。虚拟电厂作为能源互联网的基本单元，其聚合、运行方式也将迎来改变。针对虚拟电厂如何有效参与电网运行，提出一种基于主成分分析降维和凝聚层次聚类与k-means聚类相结合的虚拟电厂负荷曲线聚类方法，并对聚类结果的应用进行了研究。首先，结合信息物理网络所获数据，采用主成分分析方法对参与虚拟电厂聚合的不同负荷的特征进行分析，对数据进行标准化处理并降低维度；然后， 利用凝聚层次聚类和k-means聚类相结合的算法，对所有参与聚合的负荷出力曲线进行聚类，得到同类别的负荷曲线簇并找出聚类中心；最后，分析聚类结果，建立与之匹配的评价体系，通过综合评价选取合适的负荷组合参与虚拟电厂聚合。     

Economic dispatch of virtual power plants in an event-driven service-oriented framework using standards-based communications

The accelerated evolution of power systems and the associated new trends, such as Smart Grids, has stimulated the development of various approaches in handling the problems of increased electricity demands, power market (de)regulation and power systems reliability. One of the new key concepts is the virtual power plant (VPP), which represents a controllable portfolio of distributed energy resources (DERs). Such a portfolio can be operated in various modes, each with a set of unique control requirements.An open framework providing robust solution for large scale DERs integration and control is one of the key issues in Smart Grid development. This paper proposes an approach for solving this problem by utilizing standards-based power system communications, application modeling based on event-driven information services and algorithms for optimized VPP control. The applicability of the proposed technical solution is demonstrated and analyzed via simulation of the developed economic dispatch algorithm.