需求响应收益导向的虚拟电厂多时段等效负荷预测方法

郑焕新; 余涛; 吴毓峰; 王梓耀; 潘振宁; 李莹秋

doi:10.7500/AEPS20250704003

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需求响应收益导向的虚拟电厂多时段等效负荷预测方法

学术研究 | 更新时间：2026-09-22

- 需求响应收益导向的虚拟电厂多时段等效负荷预测方法
- Demand Response Revenue-oriented Multi-period Equivalent Load Forecasting Method for Virtual Power Plants
- 电力系统自动化 2026年50卷第18期页码：68-79
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510640
  2.广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室，广东省广州市 510640
- 作者简介：
  
  郑焕新(2001—)，男，硕士研究生，主要研究方向：需求侧响应、人工智能技术在电力系统中的应用。E-mail：1024988426@qq.com
  余涛(1974—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：复杂电力系统的非线性控制理论、优化及机器学习。E-mail：taoyul@scut.edu.cn
  吴毓峰(1998—)，男，通信作者，博士研究生，主要研究方向：人工智能技术在电力系统中的应用、电力系统优化运行与控制。E-mail：wuyuffeng@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金企业创新发展联合基金资助项目(U24B6010);国家自然科学基金资助项目(52207105);the Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation(2025A1515010118)
- DOI：10.7500/AEPS20250704003
  中图分类号：
- 收稿：2025-07-04，
  
  修回：2026-01-03，
  
  网络首发：2026-07-06，
  
  纸质出版：2026-09-25
- 稿件说明：
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郑焕新,余涛,吴毓峰等.需求响应收益导向的虚拟电厂多时段等效负荷预测方法[J].电力系统自动化,2026,50(18):68-79.

ZHENG Huanxin,YU Tao,WU Yufeng,et al.Demand Response Revenue-oriented Multi-period Equivalent Load Forecasting Method for Virtual Power Plants[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(18):68-79.
郑焕新,余涛,吴毓峰等.需求响应收益导向的虚拟电厂多时段等效负荷预测方法[J].电力系统自动化,2026,50(18):68-79. DOI： 10.7500/AEPS20250704003.

ZHENG Huanxin,YU Tao,WU Yufeng,et al.Demand Response Revenue-oriented Multi-period Equivalent Load Forecasting Method for Virtual Power Plants[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(18):68-79. DOI： 10.7500/AEPS20250704003.

摘要

在日前邀约型需求响应中，虚拟电厂等效负荷预测结果直接影响其申报决策与运行收益。然而，传统预测方法致力于实现预测精度的最大化，忽视了预测偏差和决策收益损失的不对称关系，这反而可能造成收益的降低。为此，文中提出一种需求响应收益导向的虚拟电厂多时段等效负荷预测方法。首先，揭示了等效负荷预测精度提升与虚拟电厂收益改善的非一致性，并构建了虚拟电厂需求响应的两阶段决策模型；其次，设计了“精度导向训练+决策导向微调”的框架，利用代理网络实现对决策模型预测偏差收益损失的有效表征；最后，针对多时段耦合决策下代理网络学习困难问题，提出多时段解耦表征的局部决策导向损失函数学习方法，通过单时段局部损失的聚合学习，实现多时段局部决策导向损失函数的近似刻画。算例结果表明，相比于精度导向方法，所得预测结果可显著提升虚拟电厂的需求响应收益。

Abstract

In the day-ahead invitation-based demand response

the equivalent load forecasting results of virtual power plants (VPPs) directly affect their bidding decisions and operation revenues. However

traditional forecasting methods aim at maximizing forecasting accuracy but neglect the asymmetric relationship between forecasting deviations and decision-induced revenue loss

which may lead to revenue reduction. To address this

this paper proposes a revenue-oriented multi-period equivalent load forecasting method for VPPs participating in demand response. Firstly

this paper reveals the inconsistency between equivalent load forecasting accuracy improvement and VPP revenue enhancement

and constructs a two-stage decision-making model for VPP demand response. Secondly

a framework of “accuracy-oriented training + decision-oriented fine-tuning” is designed

utilizing a surrogate network to effectively characterize the revenue loss caused by forecasting deviations of the decision-making model. Finally

to tackle the learning difficulty for surrogate networks under multi-period coupling decision-making

a local decision-oriented loss function learning method with multi-period decoupling representation is proposed to approximately characterize the multi-period local decision-oriented loss function by the aggregated learning of single-period local losses. Numerical case results demonstrate that

compared with accuracy-oriented methods

the obtained forecasting results can significantly enhance the demand response revenue of VPPs.

关键词

Keywords

references

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