Collaborative Optimal Scheduling Method for Multi-virtual Power Plants and Shared Energy Storage Considering Electricity Prices Uncertainty

LIN Shunfu; GUO Yuting; ZHOU Bo; LI Dongdong; SHEN Yunwei; GU Chenghong

doi:10.20204/j.sp.2025.07003

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Collaborative Optimal Scheduling Method for Multi-virtual Power Plants and Shared Energy Storage Considering Electricity Prices Uncertainty

FEATURED FOCUS | 更新时间：2025-10-24

- Collaborative Optimal Scheduling Method for Multi-virtual Power Plants and Shared Energy Storage Considering Electricity Prices Uncertainty
- Vol. 53, Issue 7, Pages: 20-27(2025)
- 作者机构：
  
  1. 上海电力大学电气工程学院,上海,200090
  2. 英国巴斯大学电子和电气工程系，英国巴斯 BA27AY
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.07003
  CLC：
- Published Online：20 July 2025，
  
  Published：20 July 2025
- 稿件说明：
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林顺富,郭宇霆,周波,李东东,沈运帷,顾承红.计及电价不确定性的多虚拟电厂与共享储能协同优化调度方法[J].智慧电力,2025,53(7):20-27.

LIN Shunfu, GUO Yuting, ZHOU Bo, et al. Collaborative Optimal Scheduling Method for Multi-virtual Power Plants and Shared Energy Storage Considering Electricity Prices Uncertainty[J]. 2025, 53(7): 20-27.
林顺富,郭宇霆,周波,李东东,沈运帷,顾承红.计及电价不确定性的多虚拟电厂与共享储能协同优化调度方法[J].智慧电力,2025,53(7):20-27. DOI： 10.20204/j.sp.2025.07003.

LIN Shunfu, GUO Yuting, ZHOU Bo, et al. Collaborative Optimal Scheduling Method for Multi-virtual Power Plants and Shared Energy Storage Considering Electricity Prices Uncertainty[J]. 2025, 53(7): 20-27. DOI： 10.20204/j.sp.2025.07003.

摘要

针对多虚拟电厂（VPP）配置共享储能（SES）后的协同管理风险控制及经济效益问题，提出一种计及电价不确定性的多VPP与SES协同优化调度方法。首先，基于碳交易机制，建立以日运行收益最大化为目标的VPP优化模型；其次，考虑到上级电网电价存在不确定性的实际情况，建立基于Wasserstein距离的分布式鲁棒优化模型；然后，根据纳什谈判理论建立多VPP与SES合作博弈模型，将模型分解为2个易于求解的子问题；最后，采用交替方向乘子法对合作博弈模型进行求解。算例分析表明，所提方法可以在提高运行收益和风险管理能力的同时，实现各主体收益的合理分配。

Abstract

To address the challenges of collaborative risk management and economic benefits in multi-virtual power plants （VPPs） configured with shared energy storage （SES）， this paper proposes a collaborative optimal scheduling method considering electricity price uncertainty. First， a VPP optimization model is established based on a carbon trading mechanism， aiming to maximize daily operational revenue. Second， accounting for the uncertainty of electricity prices from the main grid， a distributionally robust optimization model is formulated using the Wasserstein distance metric. Then， a cooperative game model for multi-VPPs and SES is developed based on Nash bargaining theory， which is decomposed into two tractable subproblems. Finally， the cooperative game model is solved using the alternating direction method of multipliers. Case studies demonstrate that the proposed method not only enhances operational revenue and risk management capabilities but also achieves equitable revenue allocation among all participantss.

关键词

Keywords

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