陕西榆林学院能源工程学院、国网陕西省电力公司检修公司、强电磁工程与新技术国家重点实验室（华中科技大学）、中国电力科学研究院的研究人员郭红霞、刘磊、白浩、王昱力，在 2015 年第 23 期《电工技术学报》上撰文，针对虚拟电厂调度模型中仅涉及日前市场的电能交易，建立了日前市场和实时市场统一协调的电能交易模型，突破日前市场必须按预测负荷来采购和售卖这一限制，优化日前交易量，实现总体购买费用最低和售出收益最高。
结合统一市场的电能交易模型和分布式电源、储能系统以及可控负荷的运行模型和约束条件，建立基于统一电力市场下的虚拟电厂优化调度模型，通过合理调配虚拟电厂内部分布式电源，可控负荷和储能间的能量流动以及优化虚拟电厂整体与电力市场的电能交易，实现最大经济收益。算例分析结果表明了该模型对虚拟电厂优化调度的合理性和有效性。
由于发电容量小、数量多并且分散分布，单台分布式电源（ distributed generation, DG ）接入配网的成本较高。另外 DG 出力具有随机性和间歇性，在电力市场运营中存在难以调度的缺点。目前主要采用微网作为 DG 的并网形式，它能够很好地协调大电网 DG 的技术矛盾，并具备一定的能量管理功能 [1,2] 。但微网以 DG 与用户就地应用为主要控制目标，且受到地理区域的限制，对多区域、大规模 DG 的有效利用及在电力市场中的规模化效益具有一定的局限性。
虚拟电厂 (virtual power plant, VPP) 是将 DG 、可控负荷 (interruptible load, IL) 和储能装置，电动汽车有机结合，通过配套的调控技术、通信技术实现对各类 DER(distributed energy resource) 进行整合调控的载体，多点接入电网 [3] 。虚拟电厂通过上述元素进行灵活合理的组合，实现分布式电源的互补，以“单一电厂”形式参与电力市场交易和向系统操作员提供便利服务 [4] 。
VPP 通过与电网能量交换和内部能量协调流动两种形式实现能量的最优分配和电力供应主体的利润最大化 [5] 。对于 VPP 的市场报价策略已经有一些研究，根据电力价格，零售价格以及负荷波动， VPP 与电力市场进行合理的电力贸易 [6] 。
文献 [7] 建立两阶段随机混合整数规划模型优化调度 VPP ，并考虑采用多场景模拟风机和日前市场电力价格的不确定性。文献 [8 ， 9] 都是基于日前市场，考虑 VPP 的收益、支出以及运行约束，提出了最优的报价策略，不同的是文献 [8] 考虑了间歇式分布式电源出力的不确定性，并采用点估计法模拟，而文献 [9] 认为 DG 为可控可调的。
文献 [10] 将电能交易分为日前市场和实时市场两部分，以最大收益目标函数，并采用 benders 分解方法求解。文献 [11] 采用模糊 C 均值聚类算法和蒙特卡洛仿真法模拟电力价格和负荷的不确定性，建立概率多目标优化框架调度 VPP 中的六种 DG 。
文献 [12] 在第一阶段制定 VPP 在日前电力市场的报价方案，第二阶段协调 VPP 中的 DG 和储能。研究中的电力市场通常为日前市场，忽略了实时市场或者单独考虑两者。采用分割的电力市场， VPP 制定的报价策略不能实现最优的电能贸易方案。
VPP 内部的能量分配需要综合考虑各元素的运行模型和约束条件。文献 [13] 中 DG 运行约束包含 DG 的输出功率约束，功率变化梯度限制，启动时间限制和关停时间限制。储能系统 (energy storage system, ESS) 储存电量和释放电量必须处于合理的范围内，保证蓄电池避免过冲和放电过量 [14] ，通常采用荷电状态 (State of Charge, SOC) 建立约束条件。但是酸蓄电池和锂电池在使用过程，电池容量会逐渐损失且难以恢复，使用寿命受到限制。模型中只考虑蓄电池的荷电量，忽略对蓄电池容量损失的分析，以及在深度放电后，如得不到及时再充，将造成蓄电池容量损失且难以恢复。
为了确保蓄电池容量在最大范围内恢复，在深度放电后的再充时，使蓄电池处于微量的过充状态，且在该过程未完成前禁止放电。 VPP 中的可控负荷如洗衣机，空调等，根据调配计划减少负荷量，维持 VPP 与电网的能量平衡。对于可控负荷的约束研究还需考虑可控负荷调配量不能超过负荷总量，并且单位时间内的减少量不能超过相应的设定阈值。
本文提出基于统一电力市场的虚拟电厂优化运行模型，采用日前市场费和实时市场结合的能量交易模式，可以实现总期望购电用最小和售电收入最高。同时丰富了虚拟电厂的元素模型，约束蓄电池的充放电周期以及深度放电后充电间隔时间，考虑了可中断负荷的相关约束，采用算例验证优化运行模型的有效性，遗传算法求得的结果表明 VPP 可以优化协调 DER 并且统一电能市场交易，优化运行模型可以减少分布式电源的调度难度和提高系统的收益。
图 1 虚拟电厂示意图
结论
本文突破日前交易电量必须等于预测负荷这一限制，基于随机负荷需求，建立日前市场和实时市场统一电力市场下的电能交易模型，优化日前时长的电能交易量和 VPP 内部能量，实现 VPP 与外部电力市场交易的总体购买费用最低和出售收益最高。同时 VPP 统一协调内部分布式电源、可中断负荷以及蓄电池之间的能量流动，最大化 VPP 内部收益。
算例分析了 VPP 与电能市场交易情况和 VPP 内部元素的能量调配情况，同时比较 VPP 在统一电力市场和独立市场下的收益，分析结果验证了本文所提模型和算法的有效性，说明该模型能够实现 VPP 的优化调度。
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