虚拟电厂知识整理
随着可再生能源成为未来全球能源发展的主要方向，虚拟电厂成为一种实现可再生能源发电大规模接入电网的区域性多能源聚合模式。
一、虚拟电厂定义
虚拟电厂是将能源与信息技术深度融合，利用先进的通信、量测、控制技术和软件系统构成的虚拟联合体，通过分布式能源管理系统将配电网中不同空间分散安装的清洁能源、可控负荷和储能系统等一种或多种资源聚合起来，实现自主协调优化控制，参与电力系统运行和电力市场交易的智慧能源系统，是一种跨空间的、广域的源网荷储的集成商。
其内部资源在空间上分散分布而非一个集中的物理实体，故称之为“虚拟”；在整体上协同一致实现与电厂相同的功能，故称之为“电厂”。
虚拟电厂通过分布式电力管理系统将电网中分布式电源、可控负荷和储能装置聚合成一个虚拟的可控集合体，参与电网的运行和调度，协调智能电网与分布式电源间的矛盾，充分挖掘分布式能源为电网和用户所带来的价值和效益。
二、虚拟电厂的优势与特点
“虚拟电厂”不是传统意义上的发电厂，而是相当于一个电力“智能管家”。能在光伏等分布式能源有间歇性时，通过储能装置把它们组织起来，形成稳定、可控的“大电厂”，便于处理与大电网之间的各种关系。在提高电网安全保障水平、降低用户用能成本、促进新能源消纳等方面具有较大的优势，发展潜力巨大。
1、虚拟电厂是聚合优化“网源荷”清洁发展的新一代智能控制技术和互动商业模式。虚拟电厂就是互联网+智慧能源，以用户为中心，以商业化市场为平台的电源电网负荷聚合的管理模式。
2、在传统电网物理架构上，依托互联网和现代信息通讯技术，把分布式电源、储能、负荷等分散在电网的各类资源相聚合，进行协同优化运行控制和市场交易，实现电源侧的多能互补、负荷侧的灵活互动，对电网提供调峰、调频、备用等辅助服务。对提升电网灵活调控能力和能源综合利用效率发挥积极作用。
3、构建广泛互联、智能互动、灵活柔性、安全可控的新一代电力系统的关键组成部分，为破解清洁能源消纳的世界性难题和低碳能源转型提供前瞻解决方案。推动传统电网向新一代电力系统升级成为趋势。
4、虚拟电厂构成资源具有多样性、分散性。通过“通信”和“聚合”，最终以实现“聚沙成塔”的效果。集中管理，但管理控制的实体物理布局分散，充分发挥管控下各个设备的优势。
5、构成资源具有环保性。虚拟电厂采用新型可再生能源，对环境影响较小。而通过节能技术或调节DL而实现的虚拟电厂电力生产，甚至达到了零排放，所产生的电能对环境完全没有影响。
6、运营过程具有协同性。由于各地区的用电需求曲线不完全一致，使虚拟电厂的出力成本具有地域差别性及时间差别性，因而为使虚拟电厂有效参与电力市场，实现调峰及节能降耗作用，就需要多家虚拟电厂在不同的运营机构内相互配合、协同合作。
三、虚拟电厂的关键技术（内容来源于《电力技术情报》）
虚拟电厂的关键技术包括协调控制技术、智能计量技术、智能通信技术、运营交易与优化决策技术、数据驱动支持调控决策技术、信息预测与容量估计技术、补偿结算与效益评估技术、储能技术等。
1、协调控制技术
虚拟电厂的控制结构主要分为集中控制和分散控制。在集中控制结构下，虚拟电厂的全部决策由中央控制单元——控制协调中心（control coordination center，CCC）制定。如下图所示，虚拟电厂中的每一部分均通过通信技术与CCC相互联系，CCC多采用能量管理系统（energy management system，EMS），其主要职责是协调机端潮流、可控负荷和储能系统。
在分散控制结构中，决策权完全下放到各DG，且其中心控制器由信息交换代理取代，如图所示。信息交换代理只向该控制结构下的DER提供有价值的服务，如市场价格信号、天气预报和数据采集等。由于依靠即插即用能力，因而分散控制结构比集中控制结构具有更好的扩展性和开放性。
>>智能计量技术
智能计量技术是虚拟电厂的一个重要组成部分，是实现虚拟电厂对DG和可控负荷等监测和控制的重要基础。智能计量系统最基本的作用是自动测量和读取用户住宅内的电、气、热、水的消耗量或生产量，即自动抄表 （automated meter reading，AMR），以此为虚拟电厂提供电源和需求侧的实时信息。作为AMR的发展，自动计量管理（automatic meter management，AMM）和高级计量体系（advanced metering infrastructure，AMI）能够远程测量实时用户信息，合理管理数据，并将其发送给相关各方。AMI基于开放式双向通信平台，结合用电计量技术，以一定的方式采集并管理电网数据，能为用户提供分时段或即时的计量值，如用电量、电压、电流、电价等信息，便于用户高效用电，提高设备使用效率，并支持电网协调运行。
>>智能通信技术
在虚拟电厂内，各发电单元与负荷均直接或间接与控制协调中心相连接，在虚拟电厂进行“源—网—荷—储”的协调控制中担负重要任务，需要传输大量采集、监测和控制的数据，且要求通信系统高可靠、低时延。虚拟电厂采用双向通信技术，它不仅能够接收各个单元的当前状态信息，而且能够向控制目标发送控制信号。
根据不同的场合和要求，虚拟电厂可以应用不同的通信技术。对于大型机组而言，可以使用基于EC 60870-5-101或IEC 60870-5-104协议的普通遥测系统。随着小型分散电力机组数量的不断增加，通信渠道和通信协议也将起到越来越重要的作用，昂贵的遥测技术很有可能将被基于简单的TCP/IP适配器或电力线路载波的技术所取代。在欧盟 VFCPP项目中，设计者采用了互联网虚拟专用网络技术；在欧盟FENIX项目中，虚拟电厂应用了GPRS技术和IEC104协议通信技术；德国Pro ViPP的通信网络则由双向无线通信技术构成。
>>运营交易与优化决策技术
虚拟电厂运营体系通过虚拟电厂交易平台、运营管理与监控平台等系统，实现了调度需求触发、多品种交易组织、虚拟电厂在线监控与管理等功能，实现了整个业务流、信息流的贯通。还通过制订各类资源调用方式，模拟了常规发电机组爬坡率等参数，对每个用户的参与方式进行了规范和细化，使虚拟电厂的机组特性曲线与常规发电机组近似，方便调度的实时调用。同时，通过用户端系统，用户还能对自身能耗情况开展分析，可进一步提升自身电力能源的精细化管理水平。
虚拟电厂一般采取集中化的组织架构，由VPP控制中心远程调控各个分布式能源，参与能量市场和辅助服务市场交易等不同市场竞价。除了集中化的组织架构，研究者也开始关注基于区块链的分散式VPP市场组织架构。区块链系统可为VPP提供公开透明、高效安全的交易平台。能源互联网背景下能源与信息的互联,可以使得区块链技术与能源技术结合,并应用在新型电力市场模式架构，未来具有相当的发展潜力。
市场交易与优化决策包括市场侧的优化投标策略、用户侧的优化定价策略以及资源优化调度策略三部分。从数学层面而言，上述3个方面均是优化问题；而在物理层面上则是VPP运营过程中与不同主体之间进行利益博弈达到均衡优化的过程。
>>数据驱动支持调控决策技术
底层量测装置的普及和通信网络的完善可提供VPP中的海量数据，促使了数据驱动方法在VPP中的应用。数据驱动技术在VPP中的应用主要分为构成主体行为与外部环境感知、优化调控策略和为参与电力市场提供决策支持3个方面。
（1）主体行为与外部环境感知：主要涉及VPP负荷、可再生能源预测以及电力市场出清电价预测。
（2）优化调控策略：基于数据驱动方法的负荷聚类及分类过程，有助于充分利用量测装置获取的用户用电数据，使得VPP更加确切地了解构成主体的用电特性，进而设计更为有效、更具针对性的策略。
（3）电力市场提供决策：VPP参与电力市场的流程如下图所示，在具体的电力市场体系中，为满足不同商业模式优化运营的需求，需要一系列关键技术的支撑才可以实现。其中，对于市场需求侧资源的状态感知与灵活聚合包括异构资源精准建模以及资源灵活优化聚合两部分，是辅助VPP洞察和了解DER运行特性的基础性工作，助力VPP实现需求侧资源的精确感知、充分利用及价值挖掘。
>>信息预测与容量估计
信息预测与容量估计技术包括市场电价预测、分布式光伏预测、响应容量估计三部分内容。
（1）市场电价预测
市场电价的准确预测是VPP在市场交易过程中进行精准投标报价、实现利润最大化的基础与前提，作为电力系统的经典课题已得到了广泛的研究。依据预测的时间尺度不同，可分为中长期预测、短期（日前电价）预测和超短期（实时电价）预测；依据预测内容的不同，可分为确定性预测与概率性预测，前者预测结果为确定的电价数值，后者则同时给出电价的取值及其概率分布情况。依据预测方法的不同，主要可分为时间序列法以及机器学习模型两大类。
（2）负荷与电量预测
电力市场的有序放开为售电侧引入了竞争机制，在此背景下，VPP作为电力市场新型主体参与市场竞争成为趋势。根据交易时间尺度的不同，VPP可参与中长期市场与现货市场进行交易，在此过程中，需要准确的中长期、短期、实时电力电量预测作为其参与市场交易的重要支撑。
（3）分布式光伏预测
传统集中式光伏的预测以历史出力数据、数值天气预报和实测气象数据为基础，通过人工智能算法进行预测。然而，集中式光伏出力预测方法无法直接应用于分布式光伏出力预测。需要首先探究用户负荷与表后光伏的解耦方法，将电网中这一部分“不可见”的分布式光伏分量辨识出来，与实际用电负荷解耦，而后分别进行预测。
（4）响应容量估计
目前需求侧资源响应容量估计尚属于新兴领域，相关研究较少。现有针对响应容量估计的研究多从负荷的物理特性出发，其理论依据在于各类资源的需求响应容量绝大程度上取决于其用电特性。实际上，资源的需求响应容量通常分为理论响应容量、技术响应容量、经济响应容量和可用响应容量四类，容量大小依次递减。从物理特性入手计算所得结果属于理论响应容量，其大于资源的实际可用响应容量。因此，在考虑资源物理特性的基础上，仍需要在数学模型与数据驱动算法等方面着手对响应容量估计作更进一步的探索。
>>补偿结算与效益评估技术
补偿结算与效益评估面向市场交易过程结束后的结算与评价过程，包括基线负荷估计、收益分配策略以及综合效益评估三部分内容。
（1）基线负荷估计
常用的个体CBL估计方法包括平均法、回归法、对照组法、同步模式匹配法等；集群CBL方面尚无针对性研究，目前主要通过个体用户基线估计值直接累加的方式得到。后续可结合用户时间以及空间层面的分布特点与关联性，利用图神经网络技术开展相关研究，提升集群CBL估计精度。此外，随着分布式光伏在配电台区内的渗透率提升，含分布式光伏用户的集群CBL估计也是值得研究的方向之一。
（2）收益分配策略
VPP需要权衡自身利益以及用户的经济补偿制定合理的分配机制，保证用户参与需求响应项目的积极性以及“虚拟联盟”的稳定性，达到整体响应效益最优。现有的响应利润分配机制包括Shapley值法、均分法等。
（3）综合效益评估
在VPP单次市场交易过程结束后，需要对此次事件整体的综合效益进行定量刻画，包括技术层面的指标完成度以及经济层面的效益分析，通过复盘总结不断提升响应执行度，优化外特性指标，为下一次竞价出清奠定基础。同时，效益评估还需细化至VPP中的各参与主体，使其明确自身的损益以便后续项目实施过程的优化。通过构建量化评价指标体系，实现整体-个体效益的分级综合评估，这一过程也有利于政府机构对相关政策的修订与改进。现有整体综合效益评价方法包括系统动力学、信用等级、灰色综合评价等。
>>储能技术
储能技术简单的来说主要是指电能的储存。从广义上来看储能即能量存储，是指通过一种介质或者设备来将一种能量形式应用另外一种方式来展现或者存储，并在未来应用的时候以特定能力的形式释放出来。储存的能量可以作为社会发展的应急能源，也可以作为电网负荷低时的一种能量补充支持，即在电网高负荷的时候输出能量，用来削峰填谷，减轻电网波动。
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