2025年 第47卷 第1期    刊出日期：2025-01-25

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基于AI的新型电力系统调度

基于可解释强化学习的智能虚拟电厂最优调度

袁孝科, 沈石兰, 张茂松, 石晨旭, 杨凌霄

2025, 47(1):  1-9.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.001

摘要 ( 127 )   HTML ( 14 )   PDF (1849KB) ( 88 )  

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随着电动汽车的不断普及，能源系统日益复杂。虚拟电厂（VPP）可以通过物联网和人工智能技术，将分布式电源、储能系统、可控负荷以及EV等分布式能源进行聚合和协调优化，有助于提升能源的使用效率，并促进非可再生能源的消纳，增强电网稳定性。现阶段人工智能技术在电力系统等安全要求较高的应用领域缺乏可靠性和透明度，可能导致用户和运营商难以理解算法如何做出特定的能源调配决策。针对人工智能技术下的VPP实现最优调度并兼顾解释其决策过程的平衡问题，提出一种可解释强化学习的交互式框架，使用近端策略优化算法实现VPP的最优调度，并使用决策树建立一种可解释性强化学习框架，用于提供透明的决策支持，使非专业用户能够理解人工智能在调节能源系统方面的决策过程。试验表明，与传统强化学习优化方法相比，该方法不仅提高了能源分配的效率，而且通过增强模型的可解释性，加强了用户对智能VPP管理系统的信任。

基于改进成本分配法的虚拟电厂调度规划

苏锐, 王希龙, 江阎, 宋晨辉

2025, 47(1):  10-17.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.002

摘要 ( 69 )   HTML ( 3 )   PDF (2017KB) ( 48 )  

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电动汽车和分布式电源的高比例接入会影响电力系统的用电平衡，虚拟电厂为提高可再生能源利用率并均衡负荷提供了新思路。现有研究很少涉及不同利益相关者管理的虚拟电厂和电动汽车充电站之间的合作。提出多利益相关者虚拟电厂-电动汽车充电站系统的合作运营框架。不同利益相关者的利益冲突可以通过 \tau值成本分配法解决，同时建立反馈机制，收集利益相关者的意见，对成本分配方案进行持续优化和改进。针对所提出的模型，采用分层强化学习算法，通过将复杂的问题分解为多个子问题，并在不同层级上分别进行控制和优化，有效克服与大型状态行动空间和奖励系数相关的挑战。数值案例证实了所提方法的有效性。

基于深度强化学习的风电场功率多变量综合优化控制

张华钦, 刘伟, 王慧, 李雷孝, 莎仁高娃

2025, 47(1):  18-25.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.003

摘要 ( 90 )   HTML ( 1 )   PDF (2002KB) ( 58 )  

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我国提出“双碳”目标，提出构建以新能源为主体的新型电力系统。依据真实风电场的数据，通过研究优化控制策略，提升风电场输出功率，从而进一步提高风电的利用率。聚焦风电机组间尾流效应问题，提出一种基于无模型深度强化学习（DRL）的风电场功率多变量优化控制策略。该策略采用近端策略优化（PPO）算法对动态风电场中的风机偏航角、倾斜角、叶片桨距角和叶尖速比（TSR）多个变量进行优化，通过智能体在运行过程中产生的数据进行智能学习，从而得到最优控制策略，克服传统数学优化方法的局限性。仿真结果表明，与现有的风电机组控制算法相比，基于无模型DRL的多变量优化控制策略显著提高了计算效率，降低了参数优化难度，优化了尾流方向和强度，优化后平均输出功率提升37.08%。

基于NSGA-Ⅲ算法的分布式光伏储能系统优化配置方法

徐强

2025, 47(1):  26-33.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.004

摘要 ( 100 )   HTML ( 5 )   PDF (1745KB) ( 57 )  

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在电力系统“双高”背景下，可再生能源发电快速增长，对配电网稳定性构成挑战，研究储能优化配置对提高分布式光伏消纳能力及配电网经济可靠运行具有重要意义。针对配电网的电压支撑需求与经济运行需求，提出了一种基于NSGA-Ⅲ算法的分布式储能双层多目标优化配置方法。在外层选址定容模型中，以分布式储能的位置和容量为决策变量，综合考虑储能总成本、配电网电压偏移和负荷波动，以提升配电网电压稳定性与经济性；在内层优化运行模型中，以储能的充放电状态为决策变量，考虑储能安装后的运营收益，以提高经济性；利用电压稳定指数识别系统中电压稳定性薄弱的节点作为预选址节点，以提高求解效率。算例分析表明，该储能配置方案及运行优化策略可实现储能投资效益最优，有效改善电网电压质量和功率稳定性，提高配电网运行水平。

虚拟电厂多能优化

考虑多能耦合的虚拟电厂优化运行模型与策略研究

江阎, 宋晨辉, 张宁, 贺波, 卢宇婷

2025, 47(1):  34-41.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.005

摘要 ( 92 )   HTML ( 5 )   PDF (2342KB) ( 62 )  

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针对可再生能源大规模接入电网背景下引发的能源供需失衡、运营效率低下等问题，提出了一种考虑园区多能耦合特性的虚拟电厂（VPP）运行优化模型。基于提出的面向多能耦合园区虚拟电厂的基础概念，建立了考虑多能耦合特性的虚拟电厂各类能源系统的功率平衡模型，可兼顾园区多能源经济运行与新能源消纳的需求；基于功率平衡模型建立多能耦合虚拟电厂的优化运行模型，并采用混合整数线性规划进行求解；基于引入了多能耦合设备的VPP进行仿真分析，验证了上述模型在提高园区异质能源综合利用率、降低运营成本、提升率等方面具有显著优势。

考虑算力需求的港口综合能源系统分布式能源管理

曲琪, 滕菲, 郭禹辛, 张琳雪

2025, 47(1):  42-50.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.006

摘要 ( 70 )   HTML ( 1 )   PDF (2226KB) ( 36 )  

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为应对港口数字化、绿色化转型带来的算力需求急剧增长及新能源发电不确定性挑战，提出了一种考虑算力需求的港口综合能源系统分布式能源管理方法，旨在通过能源调度与协同利用，实现港口区域内电力、热能及算力的综合优化，以最大化经济效益。考虑到港口不同数据负荷下的时间延迟约束及余热回收潜力，建立港口数据中心耗能计算模型；以港口微电网运行成本、数据中心运行成本和热力系统运行成本最小化为目标，考虑港口电力、热能等多种能源形式的交互耦合机制与多样负荷需求约束，构建港口综合能源系统能源管理模型；利用基于对偶分解混合整数线性规划的分布式算法进行求解，以获得综合能源系统的最优能源管理方案，协同推进航运业及道路运输业脱碳行动。仿真分析表明，该方法可以提高港口综合能源系统的运行效率，有效应对算力需求的挑战。

考虑风光消纳的风光核储混合系统容量优化

聂雪颖, 程懋松, 左献迪, 戴志敏

2025, 47(1):  51-61.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.007

摘要 ( 339 )   HTML ( 47 )   PDF (4751KB) ( 206 )  

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本研究主要通过多目标进化算法对风光核储混合能源系统进行容量优化配置。混合能源系统包括光伏电池、风机、小型模块化钍基熔盐堆（smTMSR），以及蓄热系统等。以提高供电稳定性、减小发电成本、降低弃电率（ECP）和提高可再生能源在整个供电系统的出力占比（可再生能源占比（REF））为目标，选择光伏容量、风机容量，以及蓄热系统容量作为优化参数，并选取武威市当地的气象数据作为输入参数，通过对非支配排序遗传算法Ⅱ，Ⅲ（NSGA-Ⅱ，NSGA-Ⅲ），以及强度帕累托进化算法（SPEA-SDE）性能的比较，选择较优的算法对多目标优化问题进行求解得到帕累托解集。通过基于指标相关性的指标权重确定（CRITIC）方法确定目标权重，采用理想解排序法（TOPSIS）对得到的帕累托解进行排序，从而选择最佳折中解。结果表明NSGA-Ⅱ相较于其他算法收敛速度最快，但解集均匀性较差。NSGA-Ⅲ尽管收敛速度较慢，但相较于其他算法其解集均匀性最好。优化结果显示最优容量配置功率供应缺失率（DPSP）为0.968 6%，平准化电力成本（LCOE）为0.085 7美元/（kW·h），ECP为4.898 6%，REF为21.258 9%。其中弃电量主要来自核电弃电，可再生能源弃电量较少。敏感性分析结果表明：光伏容量对DPSP，ECP及REF的影响最为显著，风机容量对LCOE的影响最为显著。风光核储混合能源系统可有效促进可再生能源消纳，保证了系统供电的稳定性。

虚拟电厂建模与聚合

分布式能源接入下虚拟电厂负荷优化调度决策

胡嘉诚, 张宁, 曹雨桐, 胡存刚

2025, 47(1):  62-69.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.008

摘要 ( 105 )   HTML ( 7 )   PDF (1916KB) ( 79 )  

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针对分布式能源接入带来的电网特性变化和优化调度复杂性增加问题，以电动汽车（EV）为研究对象，探讨了其在虚拟电厂负荷优化调度中的潜在作用。基于构建的EV充电行为上、下界，建立了电动汽车聚合体（EVA）的功率容量预测模型，为虚拟电厂负荷优化调度提供了保障。考虑到EV具有不同的功率调节动态响应特性，提出了基于改进后自组织映射（SOM）算法的EV聚类方法，并使用Davies-Bouldin指数来评估聚类效果，以保证不同功率调节特性下EV聚类的准确性。进一步考虑风电接入和电动汽车并网可能带来的不利影响，以及功率平衡等多方面约束，构建了虚拟电厂的负荷优化调度决策模型。仿真结果表明，该虚拟电厂负荷优化调度决策模型保证了合理分配EVA容量情况下电网的安全运行。

考虑电动汽车公平性的虚拟电厂优化运行策略

李明, 胡楠, 刘鑫蕊

2025, 47(1):  70-78.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.009

摘要 ( 59 )   HTML ( 6 )   PDF (4579KB) ( 39 )  

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针对虚拟电厂（VPP）中电动汽车（EV）调度意愿较弱、响应功率较低所表现出的公平性考虑不足问题，提出了一种考虑EV公平性的VPP优化调度策略。为有效解决上述问题，建立了VPP与EV集群的双层优化模型，上层的VPP模型中包含了风电、光伏、燃气轮机、储能和用户单元，下层的EV集群模型中，引入了激励价格与EV价格，两者共同作用于用户响应意愿的影响机制。以VPP的运行收益最大化为目标，并基于用户的区间划分情况生成各类EV用户的激励价格，以此提高用户的调度参与度。在下层优化中，每个EV用户基于激励价格的吸引和自身经济考虑，决定是否参与VPP的调度响应，并对响应功率做出决策。基于强对偶卡罗需-库恩-塔克（KKT）条件和大M法求解双层优化问题。仿真结果表明该策略效果良好。

考虑隐私保护的虚拟电厂经济调度策略

胡杰, 战巧蓉, 田德硕, 李文伟

2025, 47(1):  79-87.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2025.01.010

摘要 ( 81 )   HTML ( 2 )   PDF (1903KB) ( 45 )  

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针对现有虚拟电厂分布式经济调度算法只关注收敛性和最优性而忽视隐私保护功能的问题，提出了一种离散系统边加零和噪声的隐私保护策略，通过在通信信道中注入一组零和扰动信号来掩盖原始传输信号。第1次迭代时，该算法要求每个智能体生成一些预先设计好的扰动信号并将其添加到网络的通信链路上。从第2次迭代开始，所有代理都简单地采用传统经济调度算法。该策略与已有经济调度算法相比，可以在不泄露原始传输信息真实值的情况下实现精确的共识收敛，且不需要额外的通信带宽。从隐私保护功能角度分析，该算法可以防止内部诚实但好奇的节点以及外部窃听者窃取隐私；同时，与已有研究相比，放宽了针对内部诚实好奇节点隐私保护的拓扑约束条件。最后通过仿真验证了所提隐私保护机制的有效性。