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.

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。

考虑灵活爬坡产品的虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化运营策略

随着“碳达峰·碳中和”目标的提出,可再生能源大规模并网对电力系统灵活运行提出了更高要求。虚拟电厂(VPP)通过聚合分布式资源,将灵活爬坡产品(FRP)纳入运营策略,参与多类型电力市场以提升运营收益。基于此,提出了考虑FRP的VPP两阶段分布鲁棒优化(DRO)运营策略。首先,考虑高比例可再生能源渗透率下的FRP市场,结合多类型分布式资源运行特性,提出VPP参与多类型电力市场的优化运营框架;其次,结合基于Wasserstein距离的可再生能源出力不确定集和基于场景分析法的电力市场价格典型场景集,构建考虑FRP的VPP日前投标和日内调度两阶段DRO模型;最后,以某VPP为例对所提模型进行有效性验证。算例结果表明,所提VPP运营策略具有较好的调度经济性与风险鲁棒性,在参与多类型电力市场交易中能够实现运营收益最大化。

万物互联视角下的能源物联网:现状、技术和案例分析

[目的]万物互联(IoE)时代酝酿着的新一代物联网(IoT)的发展,正在通过选择和组合其中的新信息、新功能、新应用,来实现其多样化发展。基于物联网技术的能源物联网,将物理事物之间的信息交换和能源交换,在同一张动态网络中连接起来。能源物联网催生着新的服务模式和能源的组织、交换、管理方式;它不仅涵盖能源即服务(Energy-as-a-service)和产销者(Prosumer)等新概念,还引领智慧建筑、智能抄表、智慧电网、分布式能源、虚拟电厂等创新应用。[方法]文章分析了能源物联网的现状,包括其关键的行业驱动因素、潜在的技术和应用,及其相关的研究进展。[结果]从学术和行业应用的角度讨论和比较了能源互联网与能源物联网的定义,并分析了面向能源物联网演进的一些主要阶段和需要关注的问题。[结论]文章为能源物联网的进一步研究和实践提供有益的参考。

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。

基于改进共识算法的虚拟电厂主从多链交易匹配机制

在未来新型电力系统中,虚拟电厂(virtual power plant,VPP)内部多主体的可信交易和信息安全将更加复杂和具有挑战性。而区块链技术的信息安全、分布决策、智能合约及防篡改等特征,为VPP多元主体可信交易提供新思路。文中聚焦VPP内部多聚合商形成的利益最大化及可信交易匹配效率问题,首先,依据交易主体需求差异,建立区块链技术与多智能体系统融合的一主多从分层互动控制架构;其次,设计一种面向多聚合商对等交易需求下的可信交易匹配机制,引入非合作博弈模型,保证了多聚合商主体的利益;然后,基于区块链的分布式粒子群优化算法提出了改进的委托权威证明机制(delegated proof-of-authority,DPoA)共识算法,提高交易的安全性;最后,通过算例分析验证文中所提策略的合理性和可行性,该策略能有效增强多主体交易的匹配效率和安全性。

农村背景下基于需求响应的虚拟电厂博弈策略

针对整县光伏接入对农村配电网的影响问题,本文聚合光伏发电、分布式电储能装置组及电动自行车聚合商,引入考虑光伏逆变器影响的交直流混联网络共同组成虚拟电厂,提出一种基于主从博弈理论的含新能源虚拟电厂的双层优化模型。构建电动自行车聚合商的演化博弈模型,在此基础上建立以虚拟电厂为领导者、电动自行车聚合商为跟随者的主从博弈模型。最后,建立农忙与农闲两个场景并分别考虑晴天和阴天两种情况进行仿真,仿真结果验证了该模型可提高经济效益并改善电网运行指标。

多市场参与下热电联产虚拟电厂低碳经济协同调度方法

热电联产(combined heat and power,CHP)机组与虚拟电厂(virtual power plant,VPP)结合,可以有效提高能源利用效率,增强电力系统运行的可靠性及稳定性。为保证CHP-VPP灵活、低碳、经济运行,文中提出一种聚合风电、光伏、CHP机组、锅炉、碳捕集设备、燃气轮机、燃料电池、储能及电、热负荷的综合能源VPP,并在参与电-热-旋转备用-碳等多市场下,研究其低碳经济协同调度问题。首先,以各时刻VPP在多市场下整体净收益最大为目标,建立其CHP-VPP两阶段鲁棒优化调度模型;然后,考虑新能源出力、市场价格及负荷的不确定性,利用蒙特卡洛法进行场景削减,从而降低系统风险,增强其鲁棒性;最后,采用列与约束生成算法对模型进行求解,得到最恶劣场景下系统运行的经济性最优调度方案。仿真结果表明:所提综合能源VPP结构合理,可通过动态调整碳捕集设备及储能电池,达到平抑新能源出力波动的效果,从而实现碳排放的大幅降低;所提调度策略可有效保证源-荷-储多侧电、热资源的协同优化运行,提高VPP的灵活性、经济性和低碳性。

融合注意力机制与SAC算法的虚拟电厂多能流低碳调度

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为多能流互联的综合能源网络,已成为中国加速实现双碳目标的重要角色。但VPP内部资源协同低碳调度面临多能流的耦合程度紧密、传统碳交易模型参数主观性强、含高维动态参数的优化目标在线求解困难等问题。针对这些问题,文中提出一种融合注意力机制(attention mechanism,AM)与柔性动作评价(soft actor-critic,SAC)算法的VPP多能流低碳调度方法。首先,根据VPP的随机碳流特性,面向动态参数建立基于贝叶斯优化的改进阶梯型碳交易机制。接着,以经济效益和碳排放量为目标函数构建含氢VPP多能流解耦模型。然后,考虑到该模型具有高维非线性与权重参数实时更新的特征,利用融合AM的改进SAC深度强化学习算法在连续动作空间对模型进行求解。最后,对多能流调度结果进行仿真分析和对比实验,验证了文中方法的可行性及其相较于原SAC算法较高的决策准确性。

电-碳市场下考虑风光不确定性的虚拟电厂优化调度

在“双碳”目标的背景下,电力行业已成为碳减排中的重要组成部分。虚拟电厂(virtual power plant, VPP)通过整合和聚集分布式资源等参与碳市场,可进一步提升整体效益;然而,分布式新能源出力的不确定性给其运营管理带来了许多挑战。为此,在利用基于拉丁超立方抽样的场景生成与场景削减法处理风电、光伏出力不确定性问题的基础上,将多单元聚合并考虑到用户侧需求响应的VPP作为一个整体去参与电能量市场以及碳市场,构建VPP总成本最小的优化调度模型,然后利用改进灰狼优化算法对其进行求解。通过对不同场景算例进行对比分析,可以得出:碳市场及需求响应的存在,加强了风光等清洁能源的消纳,减少了温室气体的排放,也减少了VPP的运行成本,经济性和环保性得到了兼顾。

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。

Secondary Frequency Control Considering Optimized Power Support From Virtual Power Plant Containing Aluminum Smelter Loads Through VSC-HVDC Link

The growing number of renewable energy replacing conventional generators results in a loss of the reserve for frequency control in power systems,while many industrial power grids often have excess energy supply due to abundant wind and solar energy resources.This paper proposes a secondary frequency control(SFC)strategy that allows industrial power grids to provide emergency high-voltage direct current(HVDC)power support(EDCPS)for emergency to a system requiring power support through a voltage source converter(VSC)HVDC link.An architecture including multiple model predictive control(MPC)controllers with periodic communication is designed to simultaneously obtain optimized EDCPS capacity and minimize adverse effects on the providing power support(PPS)system.Moreover,a model of a virtual power plant(VPP)containing aluminum smelter loads(ASLs)and a high penetration of wind power is established for the PPS system.The flexibility and controllability of the VPP are improved by the demand response of the ASLs.The uncertainty associated with wind power is considered by chance constraints.The effectiveness of the proposed strategy is verified by simulation results using the data of an actual industrial power grid in Inner Mongolia,China.The DC voltage of the VSCs and the DC in the potlines of the ASLs are also investigated in the simulation.

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。

考虑碳交易的虚拟电厂日前电力市场竞价策略

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可以将各类资源聚合成一个整体参与电力市场和碳交易市场。随着VPP的规模不断扩大,其也将由原来的价格接受者转变为价格制定者。为此,文中将VPP作为价格的制定者,提出了一种考虑碳交易影响的VPP日前电力市场双层竞价策略。首先,对考虑碳交易的日前电力市场机制进行介绍和分析。其次,基于Stackelberg博弈原理建立以VPP为竞价主体的日前电力市场双层竞价模型,上层模型以VPP预期收益最大化为目标,下层模型以系统出清成本最小化为目标。针对VPP中风电场出力预测的不确定性,基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)给VPP运营商提供风险规避和机会寻求2种投标策略。然后,利用强对偶理论、Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优性条件以及大M法,将双层模型简化为一个混合整数线性规划问题进行求解。最后,通过算例给出VPP的最优竞价策略以及运行计划,并分析VPP中风电场出力预测的不确定性对VPP预期收益的影响。算例表明,VPP可以通过策略性的投标决策影响市场价格,考虑碳交易后,VPP的预期收益较无碳交易时增加了5.1%。

含风电和电动汽车的VPP现货市场投标鲁棒优化模型

当风力发电商(WPG)和电动汽车(EV)聚合商组成的虚拟电场(VPP)参与市场投标时,风电出力的不确定性、预测出力偏差以及市场价格的波动性,都是VPP在参与市场投标时需要考虑的因素。在计及上述因素的影响下,文中研究了由WPG和EV聚合商组成的VPP在日前市场和实时市场的联合竞价模型:假定VPP是价格的接受者,综合考虑日前和实时价格的不确定性,在日前市场中根据风电出力和市场价格的预测结果进行日前竞价,然后在实时市场上参与实时竞价。VPP不但可以通过EV充放电平抑WPG投标偏差,还可以根据价格信号进行充放电投标,实现削峰填谷。通过引入偏差考核机制,在日前和实时市场结束后进行统一结算。基于合作博弈理论,利用Shapley值法将总收益在WPG和EV之间根据各自的贡献进行合理分配。最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性,结果表明VPP参与日前和实时市场可以增加收益,降低出力和价格不确定性带来的风险,为新能源参与现货市场的建设提供参考。