摘 要：随着新能源城市、光伏发电应用示范区等的发展，分布式电源高渗透率的情况逐渐凸显，这给地区电网带来了新的运营和管理问题。虚拟电厂（virtual power plant，VPP）以其创新的运营模式为此类问题提供了可行的解决方案。在分析虚拟电厂的概念、特征、结构、功能等的基础上，重点围绕虚拟电厂在分布式光伏发电应用示范区中的应用开展研究和讨论，分析虚拟电厂的应用前景和先决条件，最后提出虚拟电厂未来发展应重点关注的问题。
摘 要：为解决不确定性能源发电给配电网带来的隐患和经济性问题，研究含间歇分布式能源的虚拟电厂（virtual power plant，VPP）接入配电网的联合优化调度对提高系统安全和促进新能源消纳具有十分重要的意义。综合考虑风电及储能的运行特性，提出一种改进的Buckets方法，建立了考虑风电不确定性和含储能的虚拟电厂参与配电网调度的优化机组组合模型，基于6节点系统研究了改进的Buckets方法对发电成本和机组组合的影响。与传统Buckets方法相比，采用所提方法使得模型的发电成本及开机时段减少，表明该方法能够实现发电成本最优、风电的充分消纳以及储能的灵活运用。
摘 要：为有效实现分布式能源（distributed energy resource，DER）单元参与电力系统能源市场，深度挖掘负荷侧灵活供能潜力，首先建立虚拟电厂（virtual power plant，VPP）作为管理运行分布式能源的代理模型，并基于组件特性分析对虚拟电厂的外特性进行了量化；然后基于当前电力行业面临的经济环境热点问题，建立了考虑污染物排放约束的传统电厂（conventional power plant，CPP）和虚拟电厂间的环境经济调度（environmental economic dispatch，EED）二阶约束二阶规划（quadratically constraint quadratic programming，QCQP）模型；接着介绍了CPLEX优化引擎和YALMIP软件包的功能，并采用建模与求解解耦的方式来求解模型；最后对改进10机系统进行仿真计算，验证了所提模型的有效性和正确性。
摘 要：随着能源互联网技术的发展，源-网-荷互动和热、电等多能源互动成为解决分布式能源（distributed energy resource，DER）系统高可靠性和效率利用的有效方案。采用虚拟电厂（virtual power plant，VPP）协调各机组运行，引入源-网-荷互动模型，用来描述不同类型电源和负荷之间的互相支持和电量交易，引入热电联产（combined heat and power，CHP）系统，建立考虑多能互补的需求响应（demand response，DR）互动优化模型，实现虚拟电厂内部的协调互动。考虑虚拟电厂收益最大化与电力公司热电负荷补偿成本最小化这2个目标，建立多目标互动优化模型，采用遗传算法对模型进行求解。算例的仿真结果验证了该策略和模型的有效性。
摘 要：激励需求响应虚拟电厂（incentive-based demand response based virtual power plant，IBDR-VPP）是包含众多激励型需求响应用户的集合。按照用户参与方式，激励型需求响应（IBDR）可分为紧急型需求响应和经济型需求响应。需求响应事件触发前，虚拟电厂内部需筛选整合用户并分配响应容量，考虑到用户响应行为的不确定性，虚拟电厂倾向于调用历史响应良好的用户，以减少响应不确定造成的经济损失，因此亟需一种有效的响应效果评估方法为评估和筛选用户提供指导。从国内外文献中提取出4个响应效果的基础评估指标，针对紧急型和经济型需求响应对各基础指标的不同倾向，提出单次响应效果综合评估系数这一综合指标，在此基础上设计了用户的信用等级评估体系。算例结果证明提出的响应效果后评估方法具有良好的用户筛选效果。
摘 要：结合国内智能电网用户接口标准化现状, 分析了用电侧的数据标准体系。在IEC PC 118的基础上扩展了支撑需求响应（demand response，DR）业务的信息交换接口及信息模型，以支撑DR执行效果的大数据评估方法的实现。从行业类属维度、时间维度、响应维度等方面分析了DR业务动态运行指标，通过在传统的数据关联分析方法中引入知识挖掘（knowledge discovery in database，KDD），构建了不同置信区间下的弱关联分析，为了降低系统的计算开销，在分析过程中采用剪枝技术以提高运算性能。最后，结合典型用能企业的负荷模型，对所提出的方法进行了验证，并实现了DR系统执行效果的潜在关键性因素分析，为未来智能电网用户侧能源管理、配网调度、第三方能源聚合商管理提供必要的技术支撑。
摘 要：为平抑分钟级的功率波动，使风电功率满足并网标准，基于小波分析提出功率分配数动态变化的混合储能系统（hybrid energy storage system, HESS）控制策略。设计了功率分配数根据风电功率超短期预测结果和HESS的荷电状态（state of charge, SOC）动态调整的分频方法，从而改变并网的低频目标功率和需要蓄电池、超级电容平抑的中、高频功率；建立兼顾HESS控制成本、功率平滑度的多目标优化函数，并应用改进的NSGA-Ⅱ算法对功率分配数进行滚动优化，从而达到最优控制；针对基本NSGA-Ⅱ算法在维持种群多样性、均匀性上的不足，以及种群规模大的问题，对精英保留策略进行了改进。最后，通过美国某州风电场实际观测数据进行实例验证，结果表明，所提控制策略能充分发挥不同类型储能的优势，经济、快速地平抑风电功率波动。
