中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊
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ISSN 1000-7229 CN 11-2583/TM
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【目的】 以空调负荷为主体的柔性负荷虚拟电厂（virtual power plant， VPP）在实际运行中易受控制时延、模型与量测误差等不确定性的影响，使削峰需求响应（demand response， DR）的效果偏离预期。导致该现象的重要原因为现有的DR策略往往依据静态的目标负荷曲线进行负荷跟踪，难以适应时变的运行环境。【方法】 以园区大规模分体式变频空调为例，提出柔性负荷VPP参与削峰DR的自适应控制方法，在需求响应邀约允许范围内依据当前的运行环境来调整后续DR时段的目标负荷曲线，有效提升了削峰DR的经济性和鲁棒性。在所提闭环控制模型中，被控过程被解耦为小规模且线性的进度偏差模型和削峰电量修正模型，二者分别置于控制器和反馈环节。其中，进度偏差模型将计划削峰电量分摊至空调，其解满足功率约束和用户舒适度约束；削峰电量修正模型结合削峰DR的响应实况来自适应调整后续控制时刻的目标负荷曲线，用于抵消不确定性对控制效果的负面影响。【结果】 算例以4类变频空调集群为研究对象，在市场模式和邀约模式下，探讨了不同削峰策略、模型与量测误差和控制时延对VPP参与削峰DR的影响，侧重验证所提方法的经济性和鲁棒性。【结论】 结果表明，所提基于动态目标负荷曲线的削峰DR自适应控制方法，能够根据实际响应情况自适应地调整目标负荷曲线，在控制精度、经济收益和鲁棒性方面表现优越。
【目的】 为了保证虚拟电厂调度策略的低碳经济性，提出了考虑新型分布式资源与电碳交易的虚拟电厂分布鲁棒低碳调度模型。【方法】 首先，建立了虚拟电厂电碳交易框架。其次，在虚拟电厂中针对电制氢系统与碳捕集系统这2种新型分布式资源进行建模，并考虑储能、风电、光伏等传统分布式资源。接着，以成本最小化为目标，建立虚拟电厂低碳调度模型。鉴于风光出力与电氢负荷的精确概率分布难以获得，利用1范数和无穷范数构建其概率分布不确定集合，为避免传统多离散场景分布鲁棒方法的复杂迭代过程，将分布鲁棒调度模型进行对偶转化求解。最后通过算例验证了所提分布鲁棒调度模型在处理源荷不确定性、提升虚拟电厂调度经济性与低碳性方面的有效性。【结果】 考虑电碳交易比不考虑电碳交易降低了约24.7%，过剩的清洁能源可全部在电力市场售出，使运行调度实现获利；同时考虑碳捕集系统与电制氢系统后，弃电量与运行成本比仅考虑碳捕集系统分别进一步降低了约34.7%和28.1%，比仅考虑电制氢系统分别进一步降低了约2.6%和1.8%；所提分布鲁棒方法的总收益误差约为1.7%，求解速度提升了约40%。【结论】 考虑电碳交易或同时考虑电制氢系统与碳捕集系统这2种新型分布式资源能够降低调度成本、弃电量与碳排放，且所提分布鲁棒方法决策结果精确性良好，求解速度得到大幅提升。
【目的】 在新能源高渗透率背景下，多虚拟电厂（virtual power plant，VPP）协同运行面临不确定性风险与利益冲突的双重挑战，提出一种融合风险量化与混合博弈的多VPP协同优化策略，将条件风险价值（conditional value-at-risk， CVaR）风险量化方法与多主体博弈框架深度结合，为高比例新能源接入下的多VPP协同优化研究提供了新思路。【方法】 首先，设计拉丁超立方采样与曼哈顿概率距离结合的场景分析法以处理风光、电价不确定性，采用CVaR衡量不确定性风险影响；其次，搭建配电网运营商（distribution system operator， DSO）与VPP联盟的Stackelberg博弈框架，VPP联盟基于合作博弈，建立计及电能贡献度的非对称纳什议价模型，并将模型分解为联盟效益最大化和合作效益分配2个子问题；最后，采用二分法和交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers， ADMM）求解混合博弈模型。【结果】 仿真结果表明，所提多VPP协同优化策略能够有效提高VPP联盟运行经济性，提升面临不确定性风险时的运行可靠性与安全性。【结论】 所提策略提升了多VPP协同运行灵活性，在CVaR风险量化与多主体博弈的作用下，提高系统运行综合效益的同时实现公平的合作效益分配，且VPP可根据风险厌恶系数平衡风险-效益关系，为VPP制定合理调度决策提供参考。
【目的】 针对分布式资源高比例接入配电网并参与不同层级电网协同运行的问题挑战，提出了虚拟电厂（virtual power plant，VPP）在配网侧分层聚合并参与现货出清模型。【方法】 配网运营商首先将不同分布式资源在配网台区层面聚合为虚拟电厂交易单元；然后，在配网层面建立综合考虑虚拟电厂和配电网线路约束的配网侧虚拟电厂灵活性调度模型；最后，以非迭代方式对配网侧虚拟电厂灵活性调度与现货市场出清模型进行协同优化。通过IEEE标准算例对所提模型的市场出清成本、主配网运行情况以及计算效率进行了对比分析，验证了所提模型的有效性。【结果】 所提方法在仿真场景中的主配网预期收益与非协同场景相比提升了4.4%，计算时间相当于迭代计算方法降低了77.8%。【结论】 所提模型能够满足输配多层级电网的灵活性需求，提高了系统对新能源的消纳能力。
【目的】 随着规模化电动汽车（electric vehicle，EV）的发展，其大规模接入对电网运行带来新的挑战，亟待充分挖掘电动汽车的灵活调节能力，以提升电网运行的安全性与经济性。虚拟电厂（virtual power plant， VPP）作为聚合多类分布式资源的高效模式，为EV参与电网运行提供了新的解决方案，文章提出了基于条件风险价值（conditional value at risk ，CVaR）的虚拟电厂与电动汽车主从博弈优化策略。【方法】 文章构建包含VPP与EV两层决策主体的Stackelberg博弈模型。上层以VPP收益最大化为目标，引入CVaR理论，量化并规避由EV充放电不确定性引发的风险，制定风险感知的充放电服务价格；下层以EV用户充放电成本最小为目标，引入包含成本满意度与体验满意度的效用函数，刻画EV用户响应行为。【结果】 通过设置含光伏、风电、储能和300辆EV的VPP系统，开展数值仿真与多场景对比分析，验证了所提策略在降低负荷峰谷差、降低EV用户平均充放电成本以及提升VPP收益稳定性方面的有效性，具备较强的工程适用性。【结论】 所提基于CVaR的VPP与EV主从博弈策略能够兼顾电网调控需求与用户行为偏好，在复杂不确定环境下实现多方利益协调，提升系统的经济性与稳定性。研究结果为电动汽车参与电力市场交易与虚拟电厂风险管理提供了可行的方法参考。
【目的】 针对全球能源转型背景下新型电力系统调节能力不足的挑战，文章旨在通过系统梳理用户有限理性行为特征及其应用，填补传统需求侧管理中忽略行为复杂性的理论空白，构建供需互动优化的理论基础，为挖掘需求侧资源潜力提供理论支撑。【方法】 文章通过多学科交叉整合经济学与行为科学理论框架，分析用户在电力消费中的有限理性现象，明确其与传统“理性”行为的差异。从需求价格弹性、消费者心理学、行为经济学和数据驱动四个角度探讨用户行为特征。进一步，探讨了有限理性在需求响应潜力评估、负荷预测及用户用能决策等方面的应用。最后，指出现有对用户有限理性行为研究存在的不足和对未来的行为刻画研究进行了展望。【结论】 文章为需求侧资源精准调控提供跨学科理论框架，推动市场机制设计与互动调控的创新。未来结合数据驱动对用户用电数据进行分析，合理辨识关键参数，进一步深化对用户用电行为的深刻理解，助力“双碳”目标下系统调节能力提升与用户用能成本降低的双重实现。
【目的】 随着可再生能源在整体能源构成中所占比例的持续增长，其固有的不确定性及产能波动性给微电网系统的稳定运行和经济效益带来了挑战。需求响应策略是提升微电网新能源消纳能力的一项关键措施。【方法】 首先，为优化需求响应模型对用户行为的拟合能力，通过深入分析用户在参与需求响应过程中的心理因素，构建了基于禀赋效应的需求响应模型。接着，基于该需求响应模型提出了微电网经济优化运行策略，考虑用户综合满意度及运行成本建立了微电网经济运行模型，采用 -约束与松弛因子结合的Pareto优化技术求解运行模型，在设备运行功率和电网交互的约束条件下实现微电网经济优化运行。【结果】 仿真分析验证了所提需求响应模型在提升微电网经济效益方面的有效性及对比传统需求响应模型优越性的同时，提高了用户满意度。【结论】 所提出的基于行为经济学理论的需求响应模型能够更精确地对用户需求响应行为进行描述，禀赋效应理论的引入为理解和预测消费者对能源价格变化的反应提供了新的视角，从而使得微电网运营者能够更精确地调整供电策略，以应对需求波动和市场变化。文章提出的需求响应模型能够有效地促进用户参与削峰填谷，降低系统的运行成本。
【目的】 为在电动汽车快速发展背景下响应其呈现的多元化充电需求，研究了多类型充电桩协同的充电站规划方法。【方法】 首先，从电动汽车、交通网和电网的角度，基于图论的思想，建立了车-路-网耦合下的充电站选址定容规划方法；然后详细表征了电动汽车车主的选桩特性，选取慢速充电桩（slow charging post， SCP）、快速充电桩（fast charging post， FCP）、移动充电桩（mobile charging Post， MCP）和超级快速充电桩（ultra -fast charging post，UCP）作为规划的主要设施，以年化社会总成本最小为目标，建立了含多类充电桩和多条件场景约束的充电站规划模型；再基于条件场景变换和二阶锥松弛方法将规划问题转化为混合整数二阶锥规划问题，并通过Gurobi求解器进行求解；最后，仿真结果验证了所提模型的高效益和有效性。【结果】 结果表明，充分考虑SCP、FCP、UCP和MCP的规划结果最优，且MCP的引入有效发挥了充电需求高峰的应急作用，减少了17.82%的规划成本。【结论】 所构建的充电站规划模型中，电动汽车车主能够在多类型充电桩中按照一定原则进行选桩，且多类型充电桩的协同配置比单一类型充电桩的规划配置更具有灵活性，能够在满足充电需求的条件下节省年化社会总成本。
【目的】 为充分挖掘电-氢-气-储-需求响应之间的耦合灵活性，提出一种基于数据驱动的综合能源系统两阶段分布式鲁棒协同规划模型。【方法】 针对现有的设备建模方法存在模型不精确、求解效率低等问题，提出了一种考虑分布式电源、能源耦合设备、混合储能的精细化模型以及需求响应机制的综合能源系统精细化建模方法，并制定了考虑基线不确定性的需求响应激励机制。【结果】 Matlab仿真结果表明，基于高斯过程回归的基线负荷预测模型可以更精确、更快速地计算基线负荷，同时能够考虑响应不确定性。提出的设备精细化模型有效降低了系统综合规划成本，其中运行、规划、碳交易和需求响应成本分别减少了2.55%、10.78%、1.08%和2.55%。同时，通过碳交易与需求响应机制协同优化，系统可以减少向上层电网购电量，并使用柔性负荷和分布式电源实现综合能源系统低碳稳定运行。算例表明，相比随机优化（stochastic optimization，SO）和鲁棒优化（robust optimization，RO）方法，所提分布式鲁棒优化（distributionally robust optimization， DRO）方法在经济性与稳健性平衡方面更具优势，验证了其在综合能源系统规划中的适用性。【结论】 所构建的计及需求响应的综合能源系统规划模型可以显著降低系统的年综合成本，提高可再生能源利用率，降低碳排放，为后续电-氢-气综合能源系统规划研究提供了思路。
【目的】 在“双碳”目标稳步推进、分布式能源广泛接入背景下，由于输配电网潮流分布变化，其原有等值模型计算精度和计算效率受到挑战，同时碳排放如何纳入输配运行优化也成为有待探讨的课题。【方法】 为应对以上挑战，首先提出一种基于异构分解算法的输配协同分布式最优潮流模型，然后采用碳流理论计算节点碳排放强度，形成了同时考虑经济性与节点碳排放的多目标最优潮流模型，最后提出了基于满意度函数求解思想的多目标线性加权处理方法。【结果】 提出的基于满意度函数求解思想的线性加权模型能使输配协同潮流求解时间减少超过50%；所引入的节点碳排放强度及多目标优化模型，能够在发电成本可接受的范围内，使得系统碳排放显著降低。【结论】 提出的分布式输配协同最优潮流模型，能够在保障输配电网各自信息安全与计算精度的同时，提升最优潮流计算的收敛性，解决了异构分解算法难以对max-min类目标函数构造增广拉格朗日函数的问题，降低了求解难度，并充分利用配电侧高比例分布式电源实现经济效益和环境效益的均衡。
【目的】 新型电力系统的发展为我国推动电力系统低碳转型指明了方向，但其安全、经济与低碳三大目标使其运行调度面临着 “能源不可能三角”难题。随着电力市场和碳排放市场的相继成熟和一体化发展，传统的电力调度模式正在发生革新，构建适用于新型电力系统运行调度的市场体系将成为解决其低碳电力调度难题的关键一环。【方法】 文章基于电碳耦合的视角，厘清了电力市场和碳排放市场的交互影响，研究了电力-碳排放双重市场下新型电力系统的低碳运行调度策略和市场机制问题。具体而言，文章从碳排放感知、市场主体行为建模、电-碳市场联合仿真、低碳调度策略以及新型电力系统市场机制五个方面，开展了广泛调研和系统综述，剖析了低碳运行调度的五大关键技术和研究局限。【结果】 结果表明，现有研究在上述关键维度均存在短板。特别是在电‐碳市场一体化进程中，耦合机制不明和配额机制缺失使协同机制显得静态且过于简化，市场仿真方法存在可解释性不足与过强假设的矛盾；同时，可再生能源（近零短期边际成本）机组入市引发传统定价模式失效和多时段成本分摊难题。【结论】 针对这些挑战，文章提出了面向新型电力系统低碳调度问题的研究框架，致力在完善碳感知体系与市场建模仿真方法基础上探索新能源主导下的低碳运行新路径，为相关领域研究提供新的视角和思考。
【目的】 为协调大型能源基地各交易主体在电力-碳-绿证多元市场耦合下的利益诉求，促进新能源发展并实现碳减排与能源转型，提出了一种多市场耦合下的两阶段最优运营策略。【方法】 首先基于系统动力学模型对大型能源基地各市场间的耦合关系进行分析，明确各市场交易机制及多市场耦合下各交易主体因果环路。并在保证各交易主体利益诉求基础上，构建电-碳-绿证联合市场交易下大型能源基地两阶段最优运营策略。其中，第一阶段为各交易主体在联合交易市场下内部利润均衡的日前电量分配；第二阶段为外送整体经济性与低碳性平衡的日内最优调度。【结果】 以某大型能源基地外送系统为例，实例验证结果表明该策略通过利润均衡约束，使传统火电利润可达到自身利益最大化时的87%。【结论】 在各交易主体利益均衡基础上，大型能源基地达到经济性与低碳性有效平衡，实现了碳减排及能源结构调整的目标。
【目的】 为提升太阳辐照度（global horizontal irradiance，GHI）预测的准确性，充分挖掘其在光伏电站选址等太阳能资源评估中的应用价值，提出一种融合时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）与Informer结构的GHI预测模型。【方法】 针对GHI数据中存在的异常值，首先对原始数据进行清洗与预处理，剔除干扰样本，确保数据质量；随后，模型利用TCN的时序特征提取能力对预处理后的多源输入数据进行深层表示，并结合Informer网络的长序列建模优势捕捉长期依赖信息，构建多特征驱动的高精度预测框架，模型输入中同时引入环境因素与地理特征等辅助变量，以提升整体预测性能。【结果】 在多个地区实测数据集上进行对比实验，结果表明，所提TCN-Informer模型在平均绝对误差、平均绝对百分比误差及均方根误差三项评估指标上均优于现有主流模型。与预测性能排名第二的Informer模型相比，平均绝对误差降低24.0%，平均绝对百分比误差降低23.1%，均方根误差降低28.5%。【结论】 所提出用于GHI预测的TCN-Informer预测模型在准确性与鲁棒性方面表现出显著优势，能够更有效地捕捉太阳辐照度的时序变化规律，具备良好的工程应用潜力，为光伏资源评估与电站布局优化提供了有力的数据支撑。
【目的】 随着配电网内灵活性资源的不断增加，配电网可以通过参与灵活性市场为输电网（transmission network，TN）提供有功、无功灵活性。为充分挖掘配电网灵活性资源，提出一种考虑光储系统的输配电网能量-灵活性市场两阶段分布式出清方法，以提升电网的运行灵活性。【方法】 首先，综合考虑能量市场、有功与无功灵活性市场机制，构建光储系统模型，分析其有功、无功支撑潜力；其次，以总体经济性最优为目标函数，构建考虑光储系统的输配电网能量-灵活性市场两阶段出清模型；再次，为了在计算过程中保持输电网与配电网信息的私密性，基于交替方向乘子法对所提出的两阶段市场出清模型进行分布式迭代求解；最后，通过IEEE 30节点输电网与2个33节点配电网耦合的测试系统对所提考虑光储系统的输配电网能量-灵活性市场两阶段分布式出清方法进行分析、验证。【结果】 研究结果表明，当配电系统运营商（distribution system operator，DSO）能够参与到灵活性市场交易时，TN中有功、无功灵活性资源购买成本减少了7.93%，灵活性供需平衡指标IFSD由4.021提升到5.736。【结论】 所提方法能够提高系统运行经济性，有效降低系统购买有功、无功灵活性的总成本，为系统稳定运行提供一定的支持。此外，主动配电网（active distribution network，ADN）可以通过网内存在的大量有功、无功灵活性资源向输电系统运营商（transmission system operator，TSO）提供一定的有功、无功灵活性，从而提高ADN的收益，有助于实现全网灵活性资源优化配置。
【目的】 为探究和分析多元负荷绿色行为对新型电力系统演化的驱动作用，提升新型电力系统灵活性和资源优化配置能力，开展了多元负荷绿色协同市场行为仿真研究，构建了多元负荷在新型电力系统演化趋优下的绿色协同市场行为仿真模型。【方法】 首先，分析多元负荷的绿色协同市场行为与竞价行为，构建多元负荷市场竞价决策模型；其次，构建了多元负荷主体决策流程及电力市场全过程交易仿真流程，应用深度Q网络（deep Q-network，DQN）算法对多元负荷参与市场交易的行为进行分析，得到其最优竞价策略。最后，以某区域电力系统为案例，仿真模拟多元负荷电力市场全过程交易流程，得出多元负荷最优策略报价结果。【结果】 与传统Q-learning算法相比，构建的仿真模型可使多元负荷平均购电价格降低8.5%、需求响应收益提升13.7%、新能源的消纳率提升5%，此外，对新能源渗透率进行了敏感性分析，识别出需求响应对新能源渗透率敏感性更高。【结论】 研究结果表明所提模型可有效模拟多元负荷绿色协同市场行为，提升多元负荷的经济效益及新能源的消纳率，增强新型电力系统的资源优化配置能力，为新型电力系统多元负荷的市场化运营及政策制定提供了理论支持和应用参考。
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