Virtual Power Plants for Grid Resilience: A Concise Overview of Research and Applications

The power grid is undergoing a transformation from synchronous generators(SGs) toward inverter-based resources(IBRs). The stochasticity, asynchronicity, and limited-inertia characteristics of IBRs bring about challenges to grid resilience. Virtual power plants(VPPs) are emerging technologies to improve the grid resilience and advance the transformation. By judiciously aggregating geographically distributed energy resources(DERs) as individual electrical entities, VPPs can provide capacity and ancillary services to grid operations and participate in electricity wholesale markets. This paper aims to provide a concise overview of the concept and development of VPPs and the latest progresses in VPP operation, with the focus on VPP scheduling and control. Based on this overview, we identify a few potential challenges in VPP operation and discuss the opportunities of integrating the multi-agent system(MAS)-based strategy into the VPP operation to enhance its scalability, performance and resilience.

GRU-integrated constrained soft actor-critic learning enabled fully distributed scheduling strategy for residential virtual power plant

In this study,a novel residential virtual power plant(RVPP)scheduling method that leverages a gate recurrent unit(GRU)-integrated deep reinforcement learning(DRL)algorithm is proposed.In the proposed scheme,the GRU-integrated DRL algorithm guides the RVPP to participate effectively in both the day-ahead and real-time markets,lowering the electricity purchase costs and consumption risks for end-users.The Lagrangian relaxation technique is introduced to transform the constrained Markov decision process(CMDP)into an unconstrained optimization problem,which guarantees that the constraints are strictly satisfied without determining the penalty coefficients.Furthermore,to enhance the scalability of the constrained soft actor-critic(CSAC)-based RVPP scheduling approach,a fully distributed scheduling architecture was designed to enable plug-and-play in the residential distributed energy resources(RDER).Case studies performed on the constructed RVPP scenario validated the performance of the proposed methodology in enhancing the responsiveness of the RDER to power tariffs,balancing the supply and demand of the power grid,and ensuring customer comfort.

Electricity-Carbon Interactive Optimal Dispatch of Multi-Virtual Power Plant Considering Integrated Demand Response

As new power systems and dual carbon policies develop,virtual power plant cluster(VPPC)provides another reliable way to promote the efficient utilization of energy and solve environmental pollution problems.To solve the coordinated optimal operation and low-carbon economic operation problem in multi-virtual power plant,a multi-virtual power plant(VPP)electricity-carbon interaction optimal scheduling model considering integrated demand response(IDR)is proposed.Firstly,a multi-VPP electricity-carbon interaction framework is established.The interaction of electric energy and carbon quotas can realize energy complementarity,reduce energy waste and promote low-carbon operation.Secondly,in order to coordinate the multiple types of energy and load in VPPC to further achieve low-carbon operation,the IDR mechanism based on the user comprehensive satisfaction(UCS)of electricity,heat as well as hydrogen is designed,which can effectively maintain the UCS in the cluster within a relatively high range.Finally,the unit output scheme is formulated to minimize the total cost of VPPC and the model is solved using theCPLEX solver.The simulation results showthat the proposed method effectively promotes the coordinated operation among multi-VPP,increases the consumption rate of renewable energy sources and the economics of VPPC and reduces carbon emissions.

梯形半云PBDR-VPP源荷协调经济调度

针对价格型需求响应虚拟电厂用户响应行为模型精确度不高的问题,提出一种梯形半云价格型需求响应不确定性建模方法。用梯形半云对分时电价下用户的不确定响应行为进行建模,通过正、逆向云变换算法,实现用户响应行为定性概念与定量数据之间的双向转化,用云滴分布形状拟合用户的响应随机行为。将源、荷两侧灵活资源整合,使虚拟电厂综合效益最大化的经济协调调度。算例仿真验证了模型的有效性。

Low-Carbon Dispatching for Virtual Power Plant with Aggregated Distributed Energy Storage Considering Spatiotemporal Distribution of Cleanness Value

The scale of distributed energy resources is increasing,but imperfect business models and value transmission mechanisms lead to low utilization ratio and poor responsiveness.To address this issue,the concept of cleanness value of distributed energy storage(DES)is proposed,and the spatiotemporal distribution mechanism is discussed from the perspectives of electrical energy and cleanness.Based on this,an evaluation system for the environmental benefits of DES is constructed to balance the interests between the aggregator and the power system operator.Then,an optimal low-carbon dispatching for a virtual power plant(VPP)with aggregated DES is constructed,where-in energy value and cleanness value are both considered.To achieve the goal,a green attribute labeling method is used to establish a correlation constraint between the nodal carbon potential of the distribution network(DN)and DES behavior,but as a cost,it brings multiple nonlinear relationships.Subsequently,a solution method based on the convex envelope(CE)linear re-construction method is proposed for the multivariate nonlinear programming problem,thereby improving solution efficiency and feasibility.Finally,the simulation verification based on the IEEE 33-bus DN is conducted.The simulation results show that the multidimensional value recognition of DES motivates the willingness of resource users to respond.Meanwhile,resolving the impact of DES on the nodal carbon potential can effectively alleviate overcompensation of the cleanness value.

含EV集群的VPP参与主辅联合市场综合优化调度

通过研究电动汽车集群成为广义储能设备的可调度域,提出包含电动汽车集群的虚拟电厂参与主辅联合市场的优化调度模型。首先,利用电动汽车充放电模型与累计能量边界模型界定电动汽车个体可调度域,随后采用闵可夫斯基加法将电动汽车集群聚合为广义储能设备。同时,以收益最优为目标,提出虚拟电厂参与能量市场与辅助服务的三阶段综合优化调度模型。最后通过仿真分析,验证主辅联合市场下考虑电动汽车集群可调度域的优化调度模型的准确性与经济性。

基于主从博弈的虚拟电厂参与多元竞争市场投标策略研究

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可以聚合多元异构分布式能源(distributed energy resource,DER)灵活参与电力市场,但受市场多元主体投标行为不确定性的影响,VPP在日前电力市场面临着潜在的投标需求流标风险。为解决多元竞争电力市场中电价电量不确定性影响下VPP的优化申报问题,提出一种VPP灵活分段投标策略。首先,基于分布式能源运行特性构建了虚拟电厂聚合可调节能力评估方法,在考虑电力平衡需求的基础上,提出按可调节能力划分区间的VPP灵活分段投标策略。然后,构建了虚拟电厂参与日前电力现货市场投标的主从博弈模型,以实现VPP收益及社会效益的最大化。最后,采用强对偶理论和大M法将该均衡约束规划问题(equilibrium problems with equilibrium constraints,EPEC)转化为混合整数线性规划问题(mixed integer linear program,MILP)求解。算例结果表明,VPP采用灵活分段投标策略参与日前电力市场,可以充分利用其可调节能力,保障其投标需求有效中标,有效提升了VPP收益及社会效益。

基于耦合约束解耦的虚拟电厂动态可行域求解方法

构建以新能源为主体的新型电力系统需深入挖掘需求侧灵活性资源的调度潜力,使其参与电网调度调节任务以提升电网平衡调节能力。灵活性资源的海量异构特性使其聚合可行域的求解计算复杂度提升、约束满足难度增大。该文基于顶点搜索法,建立计及分布式电源出力不确定性的虚拟电厂动态可行域求解模型,进而通过李雅普诺夫优化将求解模型内部耦合约束松弛解耦为虚拟队列稳定性问题,提出以顶点搜索与队列稳定为目标的数学模型,最终通过建立虚拟时间队列形成求解算法。所提算法通过耦合约束解耦以提高求解效率;通过满足调度能力约束以提升资源调度能力。算例结果表明,在日前与日内场景下,所提算法具备提升计算效率与约束满足能力等方面的优势。

基于模糊层次分析法–熵权法–逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法

为科学全面评估虚拟电厂内部资源的贡献度,深度挖掘虚拟电厂内部资源潜力,激发虚拟电厂内部聚合资源,积极提升安全、可靠和经济性,助力源、网、荷、储一体化的发展,首先,充分考虑虚拟电厂内部资源在电网安全运行、电力电量平衡以及新能源消纳等方面的贡献,建立虚拟电厂内部资源“安全-可靠-经济”的综合贡献度指标评估体系;其次,构建基于模糊层次分析法–熵权法–逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法,分析虚拟电厂内部分布式能源资源贡献度最优选择策略,并将该方案进行灵敏度检验;最后,通过算例分析不同类型的分布式能源资源对虚拟电厂的综合贡献度及其灵敏度,确定虚拟电厂内部资源最优选择策略,为虚拟电厂内部资源配置提出参考性建议。

考虑碳交易下虚拟电厂参与现货市场竞价和调度策略

以虚拟电厂参与电力现货市场竞争的博弈过程为研究对象,求解以虚拟电厂总收益最大为目标的虚拟电厂参与现货市场的最优购、售电策略;并在日前市场成交电量的基础上,设计以偏差考核成本最小为目标的虚拟电厂参加实时市场的优化调度策略。最后通过算例验证了售电公司采用虚拟电厂聚合方式能够通过对分布式能源调度控制来增加在购售电决策时的灵活性,从而提高自身运营收益,为售电公司组合资源提供了技术支撑。

新型配电网多虚拟电厂分布式资源聚合与聚合体优化运行方法

随着新型电力系统建设的不断推进,配电网侧分布式资源聚合与聚合体优化运行成为支撑电网平衡能力提升的关键技术之一。为快速准确表征分布式资源聚合体的功率调节能力,首先通过顶点枚举法求解考虑电源出力不确定性的虚拟电厂可行域;进一步为解决配电网多虚拟电厂经济优化运行问题,设计了计及有功-无功的二元一致性算法,并证明所提算法的收敛性;通过基于可行域边界与二元一致性变量修正方程的修正法则,以满足功率与电压约束;最终得到多虚拟电厂分布式资源聚合与聚合体优化运行的算法流程。通过算例分析与对比,验证了所提资源聚合与聚合体优化运行的框架可行性,以及其相较于传统一致性算法的优势。通过对分布式资源有功-无功调节能力的充分利用,提升了分布式资源参与电网运行的灵活性。

新型电力系统居民分布式资源管理综述

随着新型电力系统建设加快推进,能源供需平衡模式正在经历由“源随荷动”向“源荷互动”的深刻变革。靠近电力需求侧的居民分布式资源以其庞大规模和灵活调节能力,具备支撑新型电力系统清洁低碳、安全高效发展的潜力。为此,在全面梳理国内外居民分布式资源管理具体进展的基础上,阐述其对新型电力系统建设的推动作用。首先,介绍了户用光伏、户用储能、电动汽车、柔性负荷4类居民分布式资源,并阐述了居民分布式资源管理概念及发展。其次,围绕新型电力系统四大关键特征,讨论了分布式资源在促进电网安全高效运行、推动能源清洁低碳转型、实现电力柔性灵活调控、助力智慧融合系统建设4个方面发挥的重要作用。同时,从政策制度与管理机制、硬件设备与软件平台、管理技术与优化方法 3个方面综述了居民分布式资源管理的核心要素,并分析了居民分布式资源管理内外部重要影响因素。最后,提出了对新型电力系统居民分布式资源管理的未来展望,包括完善政策机制、升级基础设施、优化市场交易、强化技术方法 4个方向。

考虑风险偏好的多主体虚拟电厂经济调度与收益分配策略

虚拟电厂(VPP)在新型电力系统中的地位日益凸显,而可聚合分布式能源(DER)的VPP内部风电机组、光伏发电机组的随机性和波动性负荷等不确定因素给VPP的运营决策和收益带来风险。如何建立公平、合理、透明的利益分配机制是成功维护VPP内DER合作关系的关键。为了激励VPP内部各主体参与市场的积极性,各主体可根据自身特点与贡献度协商分配收益,构建计及风险偏好的包含风电机组、光伏发电、可控分布式电源、储能及柔性负荷的多主体VPP内部优化调度决策模型,参与电力市场,并建立Nash-Harsanyi讨价还价解的VPP利益分配模型。算例分析以VPP最大化运行效益为目标,指导系统运营策略和降低VPP运行风险水平,验证了所提利益分配法能有效平衡各方利益,量化各DER对VPP利润的实际贡献度,提高各成员参与市场竞争的积极性。采用Nash-Harsanyi解的分配方案在VPP收益分配合理性和适用性方面优于Shapley值法方案。

针对温控负载变化的虚拟电厂控制策略研究

温控负载是一种变化剧烈、波动频繁、高峰负荷比例较高的负载,对电网的安全产生了极大的影响。为了应对这一问题,系统的输出功率往往会超过90%负荷最大值的调峰限制。针对虚拟电厂(VPP)系统内的超限过程进行了研究,并提出了2种控制策略,以降低超限总电量或者利用超限电量的同时获取收益。在验证策略的控制效果时,选取了2种由温控负载引起的功率需求的典型变化。研究结果表明,温控负载引起的功率需求峰值的变化对策略具有重要影响。在安全模式下,超限比例与峰值的增加呈反比,而与平均功率的增加呈正比;在收益模式下,峰值变化会影响储能放电过程,平均功率变化则会影响储能充电过程。随着功率需求的增加,收益逐渐减小,收益范围为3.62万~3.25万元。

Allocating Ex-post Deviation Cost of Virtual Power Plants in Distribution Networks

Virtual power plants(VPPs)including distributed generation,energy storage,and elastic load are emerging in distribution networks.Multiple VPPs can participate in electricity market as an aggregated entity and effective cost allocation mechanism among VPPs is a crucial issue.This paper focuses on allocating ex-post cost of VPPs incurred by deviation between actual power and ex-ante schedule in a two-settlement electricity market.We obtain approximate quadratic formulation of ex-post deviation cost considering network loss and develop an analytical cost allocation algorithm based on cooperative game theory.The allocated cost is consistent with cost causation principle and provides VPPs with incentive for aggregation.The proposed allocation method and relevant theoretical result are evaluated and verified by numerical tests.

面向多虚拟电厂的分层分区多层互补动态聚合调控策略

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)是一种新型运行模式,通过有效聚合电网中大量需求侧资源并制定有效的动态聚合调控策略,实现电网不同时空的功率互补,提高电网调控的灵活性和系统的经济性。从电网调度角度分析了典型电网需求响应行为特性,提出了需求响应能力指标和虚拟电厂分类聚合方法,构建了多源虚拟电厂调控模型,以其结果支撑虚拟电厂响应资源的分层分区互补调控。最后,以某园区为案例,分析了虚拟电厂调控策略的合理性和多源虚拟电厂调控的科学性。结果表明,整体动态调控策略可以引导虚拟电厂科学合理地发挥需求响应价值,促进电网负荷平稳和系统安全稳定运行。

基于矩不确定性的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合

由于分布式能源输出的随机性使得虚拟发电厂难以向独立系统运营商提供具体物理参数。为此,本文建立基于高阶矩模糊集的分布鲁棒优化模型来评估虚拟发电厂的物理特性。首先采用虚拟净负荷的矩信息(例如均值和协方差)来描述风电输出功率和负荷需求的不确定性;然后,在第1阶段优化虚拟发电厂的机组组合,在第2阶段优化机组出力和储能充放电,建立虚拟发电厂的两阶段分布鲁棒优化模型;最后,结合对偶变换将虚拟发电厂分布鲁棒机组组合模型转化为二次二阶锥规划模型,便于采用两阶段迭代求解。通过案例分析验证了本文所建立的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合模型的有效性。

基于机会约束规划的虚拟电厂智能调度系统优化

为进一步提高虚拟电厂低碳运行调度效率,采用机会约束规划方法优化虚拟电厂用电调度,在目标函数上增加了一个惩罚函数来处理约束问题,统一目标函数和约束问题,以提高调度效率。实验结果表明,机会约束规划的虚拟电厂系统平均网络损耗为25.556kW,而常规运行调度系统的平均网络损失为28.632kW。与常规运行调度的最小网络损耗相比,机会约束规划的网络损耗降低了约10.75%,可以更有效对用电量进行调度。基于机会约束规划的优化调度,使虚拟电厂最大用电功率降低至20kW,最大用电功率阶段降至20:00-22:00,较预测用电负荷阶段减少2个小时,可满足虚拟电厂低碳运行调度实际使用。

基于需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度

随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中引入用户价格型需求响应,对用户负荷进行精准调控;采用基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法处理风光出力、电价不确定性,减少日前日内出力偏差,再结合日前调度构成了多时间尺度优化调度模型,并采用滚动优化得到日内优化调度结果。以湖南某小型虚拟电厂系统进行算例仿真,结果表明,所提多时间尺度优化调度策略能够精确预测风光出力及用户负荷,在有效抑制功率波动的同时保证了系统的经济性。

基于最优经济效益的虚拟电厂平台优化调度模型

为了解决多种分布式资源的协调调度并提高负荷聚合商的经济效益,提出了一种考虑分布式储能、风电、及需求侧响应的虚拟电厂调度模型。基于对不同种类分布式资源的日前出力基础上,对虚拟电厂调度策略进行实时优化,并通过协调多种需求侧资源的出力预测情况,降低分布式资源的实际出力与预测值之间的偏差,使得虚拟电厂偏离日前计划安排最小,实现虚拟电厂经济效益最优。仿真实验结果表明,含有多种不同种类分布式资源的虚拟电厂经济效益高于只含有单一分布式资源的虚拟电厂,并且当分布式资源的预测出力越接近于实际出力时所构建的虚拟电厂调度模型经济效益最优。