陜西榆林學院能源工程學院、國網(wǎng)陜西省電力公司檢修公司、強電磁工程與新技術(shù)國家重點實驗室（華中科技大學）、中國電力科學研究院的研究人員郭紅霞、劉磊、白浩、王昱力，在2015年第23期《電工技術(shù)學報》上撰文，針對虛擬電廠調(diào)度模型中僅涉及日前市場的電能交易，建立了日前市場和實時市場統(tǒng)一協(xié)調(diào)的電能交易模型，突破日前市場必須按預(yù)測負荷來采購和售賣這一限制，優(yōu)化日前交易量，實現(xiàn)總體購買費用最低和售出收益最高。

結(jié)合統(tǒng)一市場的電能交易模型和分布式電源、儲能系統(tǒng)以及可控負荷的運行模型和約束條件，建立基于統(tǒng)一電力市場下的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度模型，通過合理調(diào)配虛擬電廠內(nèi)部分布式電源，可控負荷和儲能間的能量流動以及優(yōu)化虛擬電廠整體與電力市場的電能交易，實現(xiàn)最大經(jīng)濟收益。算例分析結(jié)果表明了該模型對虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度的合理性和有效性。

由于發(fā)電容量小、數(shù)量多并且分散分布，單臺分布式電源（distributed generation, DG）接入配網(wǎng)的成本較高。另外DG出力具有隨機性和間歇性，在電力市場運營中存在難以調(diào)度的缺點。目前主要采用微網(wǎng)作為DG的并網(wǎng)形式，它能夠很好地協(xié)調(diào)大電網(wǎng)DG的技術(shù)矛盾，并具備一定的能量管理功能[1,2]。但微網(wǎng)以DG與用戶就地應(yīng)用為主要控制目標，且受到地理區(qū)域的限制，對多區(qū)域、大規(guī)模DG的有效利用及在電力市場中的規(guī)?；б婢哂幸欢ǖ木窒扌?。

虛擬電廠(virtual power plant, VPP)是將DG、可控負荷(interruptible load, IL)和儲能裝置，電動汽車有機結(jié)合，通過配套的調(diào)控技術(shù)、通信技術(shù)實現(xiàn)對各類DER(distributed energy resource)進行整合調(diào)控的載體，多點接入電網(wǎng)[3]。虛擬電廠通過上述元素進行靈活合理的組合，實現(xiàn)分布式電源的互補，以“單一電廠”形式參與電力市場交易和向系統(tǒng)操作員提供便利服務(wù)[4]。

VPP通過與電網(wǎng)能量交換和內(nèi)部能量協(xié)調(diào)流動兩種形式實現(xiàn)能量的最優(yōu)分配和電力供應(yīng)主體的利潤最大化[5]。對于VPP的市場報價策略已經(jīng)有一些研究，根據(jù)電力價格，零售價格以及負荷波動，VPP與電力市場進行合理的電力貿(mào)易[6]。

文獻[7]建立兩階段隨機混合整數(shù)規(guī)劃模型優(yōu)化調(diào)度VPP，并考慮采用多場景模擬風機和日前市場電力價格的不確定性。文獻[8，9]都是基于日前市場，考慮VPP的收益、支出以及運行約束，提出了最優(yōu)的報價策略，不同的是文獻[8]考慮了間歇式分布式電源出力的不確定性，并采用點估計法模擬，而文獻[9]認為DG為可控可調(diào)的。

文獻[10]將電能交易分為日前市場和實時市場兩部分，以最大收益目標函數(shù)，并采用benders分解方法求解。文獻[11]采用模糊C均值聚類算法和蒙特卡洛仿真法模擬電力價格和負荷的不確定性，建立概率多目標優(yōu)化框架調(diào)度VPP中的六種DG。

文獻[12]在第一階段制定VPP在日前電力市場的報價方案，第二階段協(xié)調(diào)VPP中的DG和儲能。研究中的電力市場通常為日前市場，忽略了實時市場或者單獨考慮兩者。采用分割的電力市場，VPP制定的報價策略不能實現(xiàn)最優(yōu)的電能貿(mào)易方案。

VPP內(nèi)部的能量分配需要綜合考慮各元素的運行模型和約束條件。文獻[13]中DG運行約束包含DG的輸出功率約束，功率變化梯度限制，啟動時間限制和關(guān)停時間限制。儲能系統(tǒng)(energy storage system, ESS)儲存電量和釋放電量必須處于合理的范圍內(nèi)，保證蓄電池避免過沖和放電過量[14]，通常采用荷電狀態(tài)(State of Charge, SOC)建立約束條件。但是酸蓄電池和鋰電池在使用過程，電池容量會逐漸損失且難以恢復，使用壽命受到限制。模型中只考慮蓄電池的荷電量，忽略對蓄電池容量損失的分析，以及在深度放電后，如得不到及時再充，將造成蓄電池容量損失且難以恢復。

為了確保蓄電池容量在最大范圍內(nèi)恢復，在深度放電后的再充時，使蓄電池處于微量的過充狀態(tài)，且在該過程未完成前禁止放電。VPP中的可控負荷如洗衣機，空調(diào)等，根據(jù)調(diào)配計劃減少負荷量，維持VPP與電網(wǎng)的能量平衡。對于可控負荷的約束研究還需考慮可控負荷調(diào)配量不能超過負荷總量，并且單位時間內(nèi)的減少量不能超過相應(yīng)的設(shè)定閾值。

本文提出基于統(tǒng)一電力市場的虛擬電廠優(yōu)化運行模型，采用日前市場費和實時市場結(jié)合的能量交易模式，可以實現(xiàn)總期望購電用最小和售電收入最高。同時豐富了虛擬電廠的元素模型，約束蓄電池的充放電周期以及深度放電后充電間隔時間，考慮了可中斷負荷的相關(guān)約束，采用算例驗證優(yōu)化運行模型的有效性，遺傳算法求得的結(jié)果表明VPP可以優(yōu)化協(xié)調(diào)DER并且統(tǒng)一電能市場交易，優(yōu)化運行模型可以減少分布式電源的調(diào)度難度和提高系統(tǒng)的收益。

圖1 虛擬電廠示意圖

結(jié)論

本文突破日前交易電量必須等于預(yù)測負荷這一限制，基于隨機負荷需求，建立日前市場和實時市場統(tǒng)一電力市場下的電能交易模型，優(yōu)化日前時長的電能交易量和VPP內(nèi)部能量，實現(xiàn)VPP與外部電力市場交易的總體購買費用最低和出售收益最高。同時VPP統(tǒng)一協(xié)調(diào)內(nèi)部分布式電源、可中斷負荷以及蓄電池之間的能量流動，最大化VPP內(nèi)部收益。

算例分析了VPP與電能市場交易情況和VPP內(nèi)部元素的能量調(diào)配情況，同時比較VPP在統(tǒng)一電力市場和獨立市場下的收益，分析結(jié)果驗證了本文所提模型和算法的有效性，說明該模型能夠?qū)崿F(xiàn)VPP的優(yōu)化調(diào)度。