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2025年第49卷第20期
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第一性原理视角下虚拟电厂的技术体系构建 AI导读
摘要：需求侧协同能力提升是加快构建新型电力系统的关键举措之一，有利于挖掘需求侧灵活性、改进零售侧市场体系与丰富电网调节手段。在需求侧管理涌现的诸多典型模式中，虚拟电厂作为一种兼具灵活调节属性与市场交易功能的新型“电源”，在与电力系统的多维互动中提供多时序平衡调节能力，继而获取市场价值。然而，现有的虚拟电厂技术仍缺乏特有的体系框架和分析理论，海量分布式资源的运行特性、互动机理及其动态聚合问题尚未完全突破，导致虚拟电厂的规模化应用与常态化运营成为其可持续发展的重要困境。为此，首先，文中立足第一性原理视角对虚拟电厂的技术本质进行了深入剖析，梳理了差异化市场交易品种对不同类型虚拟电厂的技术要求，并提出了虚拟电厂的技术体系建设目标。其次，面向多类型虚拟电厂建立了基于基础共性、工程应用、关键装备与特色攻关4个维度的关键技术体系。最后，归纳了中国虚拟电厂的工程建设、运营现状与市场成效，并对现有技术体系的不足提出前瞻性建议，为虚拟电厂的常态化运营与规范化应用提供理论支撑。关键词：虚拟电厂;新型电力系统;需求响应;技术体系;基础共性;工程应用;关键装备;第一性原理3|2|0更新时间：2026-02-28 -
虚拟电厂的隐私保护技术研究现状与展望 AI导读
摘要：作为分布式能源高效管理的创新模式，虚拟电厂（VPP）通过能源的广泛互联与灵活调度，已成为解决大规模分布式能源并网的重要方案。虚拟电厂在提升能源利用效率的同时，因其海量、多主体的数据来源以及广义且开放的“云-管-边-端”通信架构，面临着隐私数据泄露的严峻挑战。文中深入剖析了虚拟电厂的隐私风险及保护需求，系统梳理了从数据收集与共享、交易、调度到收益结算的全环节隐私保护技术，总结了现有隐私保护方案在计算开销、动态适应性以及隐私性与数据可用性平衡方面的不足。针对上述不足，提出了一种“云-管-边-端”分层协同的整体隐私保护体系，并展望了深度学习与生成式人工智能通过行为特征挖掘、动态博弈策略和语义感知克服上述缺陷的可行性以及面临的技术挑战，为构建安全、智能的虚拟电厂提供了新思路。关键词：虚拟电厂;分布式能源;隐私保护;网络攻击;安全分析;人工智能2|3|0更新时间：2026-02-28 - 摘要：虚拟电厂通过聚合分散的用户资源提供电力辅助服务，能够带来显著的安全、经济效益。由于虚拟电厂运营商不直接拥有资源的所有权，激励机制成为其实现与用户友好互动的关键。文中以电力辅助服务套餐的形式构建虚拟电厂激励机制，相较于其他方法，套餐形式能够更好地兼顾多方诉求，吸引海量用户参与。首先，梳理了中国虚拟电厂相关市场规则与运营方案，明确了政策的引领方向，并以此为基础分析了中国虚拟电厂的盈利条件；其次，综述了虚拟电厂激励机制的内涵及其工程实践、分类与具体表现形式，分析了以套餐形式建立电力辅助服务激励机制的合理性与有效性；在此基础上，围绕定制设计、参数决策与动态修正3个关键环节，提出了虚拟电厂电力辅助服务套餐定制的总体实现架构，并剖析了其中的关键问题与难点；最后，针对上述3个环节，综述了相关的研究进展，并基于此提出了具体的解决方案，为虚拟电厂商业模式创新提供了可行路径。关键词：虚拟电厂;激励机制;定制化套餐;辅助服务;用户资源;新型电力系统2|1|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：虚拟电厂互动调节能力量化评估是衡量其在不同时空条件下的调节性能和优化运行的重要依据。为精细化评估虚拟电厂调节能力，提出一种基于分层聚合的虚拟电厂互动调节能力多维量化评估方法。首先，针对不同时间尺度的市场交易决策需求，采用数据驱动方法，通过基于k-means算法提取用户典型曲线，获取单一灵活资源调节能力量化评估模型，并进行基于激励价格的灵活资源可实现潜力修正。其次，考虑调节容量、爬坡率、响应时间和响应成本等因素，建立虚拟电厂多类型资源聚合互动调节能力量化评估模型，并结合粒子群优化算法和综合隶属度法进行多目标求解。最后，通过仿真算例，表明所提方法能够精准量化虚拟电厂参与辅助服务的潜力边界，为运营商制定最优策略、最大化其服务价值提供决策依据。关键词：虚拟电厂;分布式能源;调节能力;多维量化评估;资源聚合;辅助服务;多目标优化;激励价格3|5|0更新时间：2026-02-28
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建筑虚拟电厂可信调节能力概念与量化方法 AI导读
摘要：随着虚拟电厂规模快速扩增，现有虚拟电厂在多元不确定性下的调节能力量化结果，难以满足电力系统风险感知调度与电力市场报量报价的需求。建筑虚拟电厂作为虚拟电厂的重要实现形式，通过聚合建筑负荷资源，具备快速响应特性和高可靠性。其中，空调作为建筑虚拟电厂的主要调节设备，其可信调节能力的量化对建筑虚拟电厂可靠运行具有重要意义。为此，提出一种以空调为例面向建筑虚拟电厂的可信调节能力概念与量化方法。首先，构建了基于数据-物理融合驱动模型的建筑虚拟电厂可信调节能力量化框架，并提出了可信调节能力的概念，明确了可信调节能力区间的含义；其次，提出了基于Informer和共形分位数回归的能耗基线概率预测模型，通过时序特征提取、构建非对称残差集，生成可靠的基线概率区间；进一步，基于建筑空调传热模型，量化不同置信度下建筑空调的上调和下调能力。最后，以中国澳门某建筑空调的真实数据进行仿真分析。结果表明，所提方法可在给定置信区间内有效量化建筑空调的可信调节能力，并通过量化区间揭示了建筑空调调节能力的动态波动特征。关键词：虚拟电厂;建筑;空调;可信调节能力;量化;概率预测2|4|0更新时间：2026-02-28 - 摘要：作为电网灵活调节资源的重要组成部分，馈线负荷具有显著的调节潜力，能够作为虚拟电厂（VPP）的关键组成部分，在电网安全稳定控制和需求侧响应等领域发挥重要作用。文中针对馈线负荷的可调容量评估展开研究，旨在为其在非常态化调节和紧急平衡等场景中参与电网优化控制提供容量约束。首先，通过工程测试验证馈线负荷的电压-功率耦合特性，在此基础上建立了考虑时变特性的降压节能（CVR）系数模型，并提出相应的参数辨识方法。其次，在有载调压变压器为主要调节手段、并联型无功调压设备辅助调压的前提下，提出一种基于解析电压灵敏度的馈线负荷可调容量评估动态优化模型，在最大化电压调节范围的同时减少无功调节量，并结合CVR系数模型每分钟滚动更新馈线集群的调节能力。最后，基于MATLAB仿真平台搭建了IEEE 33节点改进模型，验证了所提方法的有效性。关键词：虚拟电厂;馈线负荷;调压;电压灵敏度;可调容量;动态评估3|3|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：电动汽车（EV）型虚拟电厂可以通过整合大规模EV参与绿电和现货市场交易。绿电合约是绿电中长期市场与现货市场衔接的关键一环，其分解方式将直接影响EV型虚拟电厂在现货市场中的投标策略、市场结算费用和运营利润。为此，考虑绿电合约分解方式、需求响应机制，以及日前电价、实时电价和EV充电负荷等多元不确定性的影响，针对不同EV类型进行调节能力分类建模，并基于两阶段随机优化与条件风险价值理论，建立EV型虚拟电厂日前市场最优投标模型。算例结果表明，所建立的模型可平滑EV负荷，并制定符合EV型虚拟电厂风险偏好的交易策略，降低其交易风险，提升运营利润。关键词：虚拟电厂;电动汽车;现货市场;绿电;投标模型3|1|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：多虚拟电厂以集群的形式参与联合市场，可增强其市场竞争力。为解决集群在多市场耦合决策中资源分配的问题，兼顾电能量与调频收益，文中提出一种虚拟电厂集群参与电能量与调频市场的投标策略。首先，提出了虚拟电厂与集群运营商之间的内部交易模式，设计了在参与外部联合市场时集群运营商的定价策略及精细化虚拟电厂响应行为的方法；其次，建立了考虑电能量和调频容量交易的虚拟电厂运行成本模型，实现了集群内多种电力产品的交易，为运营商在联合市场中制定投标策略提供了基础；然后，采用价格配额曲线表征调频市场出清结果与投标策略的关系，并以集群收益最大为目标，提出一种风险规避的最优投标策略；最后，对一个拥有3个虚拟电厂的集群进行仿真分析。算例结果表明，所提联合投标策略激发了各虚拟电厂的响应意愿，提高了集群的经济收益。关键词：虚拟电厂;投标策略;电能量市场;风险管理;调频;辅助服务2|3|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：虚拟电厂中分布式资源之间的联动不确定性使得虚拟电厂响应电网调度的准确性面临巨大挑战。为此，提出一种考虑虚拟电厂分布式资源联动不确定性的优化调度策略，旨在提高虚拟电厂调度的经济性和响应的准确性。首先，通过季节性趋势分解和交叉相关性分析，刻画了分布式资源功率变化的联动不确定性，并构建了联动矩阵。其次，提出了一种综合评估方法。该方法综合考虑经济性和联动不确定性，优化了分布式资源在响应调度后的恢复过程，以最小化调度的经济费用。然后，提出了一种基于高斯Copula函数的动态调度策略，通过建立资源间的相关性模型来动态调整资源的调度过程，提升调度的准确性和经济性。最后，利用中国深圳市247个充电站的实际数据进行仿真验证。仿真结果表明，相比于现有方法，所提分布式资源调度策略能够降低10.09%的费用。关键词：虚拟电厂;分布式资源;联动;不确定性;优化调度;响应能力恢复;Copula函数2|2|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：海量电动汽车的无序接入给电力系统优化调度带来了前所未有的挑战。虚拟电厂作为云端聚合边缘侧电动汽车、光伏等分布式资源参与输电网调度的解决思路，具有较大的应用潜力。然而，规模化同构电动汽车在充放电功率、效率、电池容量等参数上具有一致性，导致其响应虚拟电厂调控信号的边缘优化策略相同，虚拟电厂协同调度时易出现迭代不收敛甚至振荡问题。为此，文中构建了基于拉格朗日松弛的虚拟电厂云边协同优化调度框架与模型，揭示了规模化电动汽车参数一致性引发迭代振荡的机理，并提出一种基于扰动函数的收敛加速算法，在保持最优解不变的条件下打破参数一致性，从而实现海量电动汽车与虚拟电厂的高效协同优化。通过参数灵敏度分析，理论上证明了扰动极限的封闭形式，并基于中国深圳地区不同规模用户算例研究验证了所提方法的有效性和高效性。关键词：虚拟电厂;电动汽车;拉格朗日松弛;扰动函数;云;边2|2|0更新时间：2026-02-28
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云边协同的虚拟电厂轻量化能量管理策略 AI导读
摘要：虚拟电厂通过聚合海量分布式资源，形成规模化的市场主体与电网进行互动。然而，大规模分布式资源的能量管理面临全局优化与本地需求之间的矛盾。集中式优化调控难以兼顾用户用电成本和舒适度，而本地用户能量管理缺乏对虚拟电厂整体运行状态的统筹协调。因此，提出云边协同的虚拟电厂轻量化用户能量管理策略。首先，构建虚拟电厂能量管理的分层决策框架，实现虚拟电厂能量管理从单向控制向双向互动的转变。其次，考虑到低成本边缘设备的计算资源有限，提出基于稀疏强化学习的本地决策算法，利用自适应拓扑演化降低神经网络可训练参数量。最后，结合在真实数据集上进行的算例，验证了所提轻量化策略的有效性与高效性。关键词：虚拟电厂;云;边;能量管理;分布式资源;稀疏强化学习2|2|0更新时间：2026-02-28 - 摘要：为充分发挥各类异构分布式能源(DER)的特点，并利用配电网的可调节能力提供更优的调频辅助服务，文中提出一种面向配电网虚拟电厂(DLVPP)的一次频率控制策略。首先，对跟网型和构网型异构DER进行适用于聚合控制的建模。其次，利用推导的聚合条件，结合各DER的响应时间、系统拓扑及调频容量等参数，采用自适应解聚合分配策略，将期望总特性分解到各DER。然后，基于鲁棒模型预测控制（RMPC）设计本地控制器，以提升系统在外部扰动及模型不确定性存在时的鲁棒性，同时在满足设备级瞬态约束的前提下，使各设备精确匹配本地期望特性。最后，仿真结果表明，所提策略显著改善了一次调频特性，兼顾了本地动态特性，实现了异构DER的统一聚合频率控制，为配电网参与调频辅助服务提供了有效方案。关键词：虚拟电厂;配电网;调频;辅助服务;预测控制;一次频率控制;分布式能源3|2|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：虚拟电厂的自动发电控制(AGC)可通过多类型资源协调控制来满足高比例新能源渗透电网的二次调频需求。为解决传统分布式AGC方法收敛不精确和收敛速度慢的问题，提出了一种考虑线路潮流和收敛加速的改进分布式算法。首先，对虚拟电厂的有功潮流进行线性化建模，并针对性构建了虚拟电厂AGC指令分解最优问题，在提高调频性能和经济性的同时保障电网安全运行。其次，为了进一步提高优化模型求解速度和精度，提出了基于Nesterov加速梯度的改进精确扩散算法。基于IEEE 33节点系统和中国浙江省台州市临海头门港虚拟电厂示范基地的仿真案例研究表明，所提算法不仅在响应精度和收敛速度上明显优于其他算法，且基于该算法的AGC系统在调频性能和经济性上也有显著提升。关键词：虚拟电厂;调频;自动发电控制;潮流;指令分解;分布式优化;精确扩散算法;Nesterov加速梯度2|2|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：随着新型电力系统主配网协同运营不断加深，虚拟电厂在多级电网的响应需求呈现出立体化发展态势，有限聚合容量的动态调配问题成为关键。针对传统等比例调配方法带来的资源对象占用率高、资源利用效率低、多时序协同困难等问题，以聚合光储换电站虚拟电厂为研究对象，在动态构建中引入自下而上的异质资源容量调配方法，实现“少资源、高效率”的响应策略。首先，构建了考虑聚合容量动态边界的光储换电站线性建模框架；然后，基于闵可夫斯基和及近似求解方法，实现异质资源的可行域规范提取；最后，以个体可行域最大利用为目标，建立基于可行域仿射变换的双层规划动态调配模型，采用Karush-Kuhn-Tucker条件与McCormick凸包络松弛方法，将原非确定性多项式问题重构为线性优化问题，显著提升虚拟电厂构建过程的求解效率。在此基础上，考虑调控指令的高频波动性及换电站运行状态参数的时变性，提出一种二次调频实时控制的动态调控策略，以实现从“离线容量调配”到“在线动态调控”的闭环联动。基于中国湖北电网进行验证场景搭建，验证了所提策略在工程实践中的可行性与有效性。关键词：虚拟电厂;换电站;新型电力系统;可行域;容量调配;实证2|1|0更新时间：2026-02-28
规模化灵活资源虚拟电厂
- 摘要：含高渗透率分布式光伏的配电网中存在调节设备动作不匹配、电压频繁越限的问题，给配电网运行控制带来了严峻挑战。为此，文中提出一种基于深度强化学习的两阶段集中-分布式配电网电压调控方法。该方法在长时间尺度下将有载调压变压器的投切动作转化为马尔可夫决策过程，以离散调节设备的动作和电压偏移情况综合最优为目标，建立基于离散设备投切计划的日前集中式优化模型；在短时间尺度下将多光伏逆变器协调控制转化为马尔可夫博弈过程，以节点电压偏差和线路损耗最小为目标，建立基于多智能体的日内分布式调控模型。考虑不同设备之间的调节特性和交互影响，通过日前优化和日内实时控制，协调了不同设备间离散-连续混合动作，以平抑节点电压波动。最后，基于改进的IEEE 33节点和中国南方某高渗透率光伏配电网算例进行仿真分析，验证了所提方法的有效性和可扩展性。关键词：配电网;分布式光伏;深度强化学习;时间尺度;智能体;电压调控5|2|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：低压台区配电变压器低压侧三相电压较低不平衡度及空房和轻载用户的存在导致利用单一电气量测量数据难以实现相户关系的精准识别。文中提出了一种综合电压电流监测数据的低压台区相户关系两步识别方法。首先，提取用户电压监测数据趋势转折点，定义并使用共有趋势转折点集合对原电压序列进行筛选与排列，之后计算相似度矩阵，结合k-means聚类划分出用户集群。其次，采用LASSO回归算法计算相户关系回归系数矩阵，获得最优相户关系匹配结果，实现低压台区相户关系的精准识别。最后，通过实际算例分析验证了所提算法的有效性和先进性。关键词：配电网;低压台区;数据驱动;相户关系;趋势转折点;聚类分析;LASSO回归算法2|0|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：针对双馈风电机组（DFIG)在“黑/灰盒”模型下建模难的问题，提出了一种基于频域响应灵敏度权重的控制参数辨识方法。首先，推导了覆盖DFIG全运行区域的频域导纳模型，进而推导出控制参数的频域响应灵敏度。在此基础上，引入灵敏度权重改进差分进化算法，自适应调整变异与交叉操作，实现参数搜索方向与幅度的动态优化。上述方法兼具理论可解释性与计算效率，显著提升了辨识精度。基于某实际黑盒模型在多种典型工况下的辨识结果表明，文中所提方法较传统方法在准确性、适用性和计算效率方面均表现更优，该方法数据获取简便、物理意义明确，可有效提升DFIG的参数辨识精度。关键词：双馈风电机组;参数辨识;响应灵敏度;差分进化算法;墨盒2|2|0更新时间：2026-02-28
- 摘要：锂离子电池作为储能系统的重要组成部分，其荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)的准确估计对提高电池的使用效率和安全性至关重要。为实现对锂电池SOC和SOH的精确估计，文中提出一种将轻量级梯度提升机(LightGBM)、卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆(BiLSTM)网络相结合的锂离子电池SOC与SOH联合估计方法。首先，基于锂电池充电电压、充电时间以及电池表面温度等参数，提出了基于肯德尔相关系数的健康因子提取方法。其次，提出了CNN与BiLSTM网络相结合的SOH时序估计方法，通过局部特征提取与双向时序建模的结合提高了SOH的估计精度。再次，文中将SOH估计值作为SOC估计的输入特征，针对储能系统中锂离子电池大规模数据的处理需求，采用基于梯度提升框架的LightGBM算法实现SOC与SOH的联合估计，提升了估计的计算效率与响应速度。最后，基于实际电池数据集对所提联合估计模型进行验证，结果表明其具有较高的计算精度和较快的计算速度。关键词：锂离子电池;荷电状态;健康状态;状态估计;轻量级梯度提升机;卷积神经网络;长短期记忆网络2|1|0更新时间：2026-02-28
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