隨著新能源的大量接入和市場化進(jìn)程的推進(jìn),虛擬電廠能充分發(fā)揮靈活性資源價(jià)值,其發(fā)展前景逐步顯現(xiàn)2本報(bào)告深入探討虛擬電廠在市場交易過程中面臨的機(jī)制挑戰(zhàn)、資源管理難題,以及應(yīng)對這些挑戰(zhàn)所需的關(guān)鍵技術(shù)與策略2能源轉(zhuǎn)型壓力高比例可再生能源挑戰(zhàn)虛擬電廠的戰(zhàn)略意義全球面臨嚴(yán)重的環(huán)境污染和能源短缺問題,可再大量可再生能源接入將對電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行帶來挑基于通信與控制技術(shù),聚合靈活性資源并表現(xiàn)出生能源利用成為應(yīng)對氣候變化的重要舉措。美戰(zhàn),需要更多靈活性資源參與電力系統(tǒng)調(diào)節(jié)。通傳統(tǒng)電廠特性的虛擬電廠成為重要發(fā)展方向,能國、歐洲及中國等多個(gè)國家和地區(qū)已將新型電信、智能測量與控制技術(shù)的發(fā)展為虛擬電廠的夠有效整合分布式能源資源,提升系統(tǒng)整體運(yùn)行力系統(tǒng)建設(shè)上升到戰(zhàn)略地位。實(shí)現(xiàn)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。11主要聚合"源"側(cè)資源,以消納可再生能源為主,具有成熟的市場運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)積累。22美國模式工程項(xiàng)目多以需求側(cè)靈活資源管理為主,強(qiáng)調(diào)負(fù)荷響應(yīng)與用戶側(cè)資源的優(yōu)化調(diào)度。332019年冀北啟動(dòng)首個(gè)商業(yè)化虛擬電廠,2021年廣州發(fā)布實(shí)施細(xì)則,促進(jìn)虛擬電廠參與需求響應(yīng)市場。虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)度是典型的經(jīng)濟(jì)學(xué)命題,本質(zhì)是在維系電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行前提下,盡可能提升資源利用效率與經(jīng)濟(jì)效益。需要綜合考慮各類資源的技術(shù)特性、成本結(jié)構(gòu)與運(yùn)行約束。資源聚合與協(xié)調(diào)控制經(jīng)濟(jì)性與可靠性平衡多時(shí)間尺度優(yōu)化決策不確定性風(fēng)險(xiǎn)管理虛擬電廠可從電網(wǎng)獲得調(diào)度指令以獲取補(bǔ)貼,或通過參與電力市場賺取利潤。市場參與策略需要適應(yīng)不同市場機(jī)制,制定合理的投標(biāo)方案。輔助服務(wù)市場參與需求響應(yīng)市場交易多市場聯(lián)合優(yōu)化多類型市場耦合同時(shí)參與電能量市場與多種輔助服務(wù)市場,多類型市場耦合同時(shí)參與電能量市場與多種輔助服務(wù)市場,需要處理市場間的耦合關(guān)系與容量分配2投標(biāo)不確定性可再生能源出力、用戶行為、市場電價(jià)等多重不確定性因素增加決策復(fù)雜度2多時(shí)間尺度決策需要協(xié)調(diào)日前、日內(nèi)、實(shí)時(shí)等不同時(shí)間尺度的市場決策,平衡預(yù)測誤差與潛在收益2需要將市場中標(biāo)指令合理分解到各類資源,并建立公平的利益分配機(jī)/:多時(shí)間尺度決策困境隨著現(xiàn)貨市場建設(shè)推進(jìn),日內(nèi)市場與平衡市場交易逐步開放。虛擬電廠參與日前投標(biāo)時(shí)需充分依賴預(yù)測技術(shù),而隨著時(shí)間推進(jìn),實(shí)時(shí)階段的預(yù)測將更精確,實(shí)時(shí)市場價(jià)格也更具保1基于預(yù)測制定投標(biāo)策略,面臨較大預(yù)測誤差風(fēng)險(xiǎn)2修正日前偏差,利用更精確預(yù)測優(yōu)化收益平衡市場3承擔(dān)偏差考核,需最小化不平衡成本作為資源聚合商,虛擬電廠的市場參與策略屬于典型的投資組合管理問題。主要挑戰(zhàn)在于如何有效規(guī)劃與不同時(shí)間范圍相關(guān)的決策,既要減小預(yù)測誤差帶來的考核成本,又要最大化日前與實(shí)時(shí)市場電價(jià)差帶來的潛在收益。挑戰(zhàn)二:多類型市場協(xié)調(diào)優(yōu)化德國虛擬電廠參與平衡市場獲利,調(diào)頻備用容量市場時(shí)間減少促進(jìn)了備用服務(wù)提供。美國加州設(shè)計(jì)替代性輔助服務(wù)降低總成本,虛擬電廠可參與旋轉(zhuǎn)備用、非旋轉(zhuǎn)備用市場。當(dāng)前主要以"荷"側(cè)資源為主,通過邀約型需求響應(yīng)參與市場。未來各類資源,逐步參與輔助服務(wù)市場。0102調(diào)頻市場提供頻率調(diào)節(jié)服務(wù)03備用市場提供旋轉(zhuǎn)與非旋轉(zhuǎn)備用04需求響應(yīng)05碳交易市場碳排放權(quán)交易與管理輔助服務(wù)市場建設(shè)為虛擬電廠提供了更多獲利途徑,但投標(biāo)策略也將發(fā)生巨大改變。核心難點(diǎn)在于制定最優(yōu)投標(biāo)策略,最大化潛在利潤,同時(shí)需要綜合考量如何分配可調(diào)節(jié)容量參與不同市場,處理好各類型市場之間的耦虛擬電廠的市場參與過程也是對內(nèi)部資源利用進(jìn)行優(yōu)化的過程。當(dāng)輔助服務(wù)市場開放后,虛擬電廠通過參與調(diào)頻等服務(wù)獲取收益,但這對性能要求相對較高,對內(nèi)部調(diào)度指令分解提出了更嚴(yán)苛的要求。技術(shù)挑戰(zhàn)調(diào)頻輔助服務(wù)市場對參與者的響應(yīng)速度、調(diào)節(jié)精度、持續(xù)能力等性能指標(biāo)要求嚴(yán)格。虛擬電廠需要將AGC調(diào)頻指令快速、準(zhǔn)確地分解到各類異質(zhì)性資源,確保整體響應(yīng)滿足市場要求。經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)虛擬電廠作為經(jīng)濟(jì)主體參與市場獲得收益,但每個(gè)組成成分都有自己的優(yōu)化目標(biāo),必然存在利益沖突。需要制定公平、公正且合理的收益分配體系,體現(xiàn)各組成成分的貢獻(xiàn),以維系虛擬電廠的穩(wěn)定運(yùn)行。用戶行為可再生能源用戶行為風(fēng)電、光伏發(fā)電輸出顯著受天氣因素影響,具負(fù)荷需求、需求響應(yīng)參與意愿存在不確定性有強(qiáng)隨機(jī)性與波動(dòng)性儲能資源電動(dòng)汽車充放電行為與出行模式難以精確預(yù)儲能資源電動(dòng)汽車充放電行為與出行模式難以精確預(yù)測電力市場價(jià)格受供需關(guān)系影響波動(dòng)較大由于參與市場時(shí)具有較高的偏差考核成本,不確定性因素將可能使該成本擴(kuò)大,對虛擬電廠經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生顯著影響。而過于保守的策略會使棄風(fēng)棄光量顯著增加。因此,制定優(yōu)化投標(biāo)策略時(shí)需要充分考慮不確定因素,有效處理各種不確定性是虛擬電廠參與市場投標(biāo)的關(guān)鍵,而確定性和不確定性能源的聯(lián)合協(xié)調(diào)是相當(dāng)復(fù)雜的問題。針對市場機(jī)制與資源聚合帶來的交易挑戰(zhàn)與難點(diǎn),當(dāng)前主要通過建立完備、合適的數(shù)學(xué)模型來描述市場投標(biāo)策略,以經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo),通過混合整數(shù)線性/非線性優(yōu)化等方式求解數(shù)學(xué)模型2多時(shí)間尺度現(xiàn)貨市場交易流程日前市場階段虛擬電廠依賴電價(jià)預(yù)測、風(fēng)光發(fā)電日前預(yù)測及負(fù)荷預(yù)測等技術(shù),制定適當(dāng)?shù)氖袌鰠⑴c策略2此階段預(yù)測誤差較大,但具有較長的決策平衡市場階段所有機(jī)組出力與負(fù)荷出力均為實(shí)際值,與日前、實(shí)時(shí)預(yù)測值間的誤差112233實(shí)時(shí)市場階段虛擬電廠需要縮小實(shí)際出力與日前預(yù)測之間的差距,進(jìn)/步平衡發(fā)電預(yù)測與負(fù)荷預(yù)測的不匹配2此階段預(yù)測更精確,可以修正日日前市場投標(biāo)策略的核心目標(biāo)是:基于對不確定資源的日前判斷,使虛擬電廠收益最大化,即售電收益與購電成本之間的差值最大化。T其中售電收益與購電成本分別表示為:售電收益購電成本RG,t,DA=PG,t,DA×?sell,t,DACload,t,DA=Pload,t,DA×?buy,t,DA其中發(fā)電資源可包括風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等多種類型涵蓋虛擬電廠在日前市場的電量購買支出若虛擬電廠包含儲能、電動(dòng)汽車等可雙向傳輸電能的設(shè)備,可將其歸納為發(fā)電資源或負(fù)荷資源,并以負(fù)數(shù)表示其另/方面的特性。實(shí)時(shí)市場目標(biāo)在已知日前市場投標(biāo)與出清價(jià)格的情況下,實(shí)現(xiàn)虛擬電廠兩階段收益最大T需要充分權(quán)衡日前市場報(bào)量信息,并在實(shí)時(shí)市場進(jìn)行修正,減小預(yù)測誤差帶來的考核成本,最大化日前與實(shí)時(shí)市場電價(jià)差的潛在收益。平衡市場目標(biāo)此階段虛擬電廠無需投標(biāo),所有出力均為實(shí)際值。由于偏差需要系統(tǒng)修正,具有/定考核成本,目標(biāo)是最小化偏差成本:minCBA,t=3.PBA,t.?buy,t,RT其中偏差成本系數(shù)α根據(jù)偏差方向取不同值,正偏差取1.3,負(fù)偏差取-0.9。虛擬電廠參與多類型耦合市場時(shí),以總體利益最大化為目標(biāo),同時(shí)充分考慮不確定性,以最大化潛在收益。其優(yōu)化目標(biāo)可表示為:maxRm2Call總收益構(gòu)成Rm=Rpower+Raux包括電能量市場售電收益與輔助服務(wù)/碳市場收益總成本構(gòu)成Call=Cm+CG包含市場購電成本與發(fā)電機(jī)組運(yùn)行成本近年來碳排放權(quán)市場的運(yùn)行,使得虛擬電廠需要針對電、碳市場電價(jià)波動(dòng)制定合適的市場策略2引入碳交易市場規(guī)則后,虛擬電廠需要減少燃?xì)鈾C(jī)組輸出比例,增加清潔能源發(fā)電輸出211旋轉(zhuǎn)備用市場提供快速響應(yīng)的備用容量,確保系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行,需要平衡備用容量提供與能量市場參與的關(guān)系33需求響應(yīng)市場利用需求響應(yīng)資源的靈活性彌補(bǔ)虛擬電廠實(shí)時(shí)電力供應(yīng)的偏差,降低不平衡成本22調(diào)頻輔助服務(wù)能源套利與調(diào)頻服務(wù)相結(jié)合的優(yōu)化框架,充分發(fā)揮儲能等靈活資源的快速響應(yīng)能力44碳交易市場制定分時(shí)碳價(jià)策略,參與碳市場交易,優(yōu)化碳排放成本與清潔能源利用調(diào)頻市場策略與ACC指令分解調(diào)頻輔助服務(wù)是當(dāng)前需求量較大、可獲利性較高的市場類型2虛擬電廠如何參與調(diào)頻市場并通過調(diào)頻指令分解技術(shù)響應(yīng)AGC需求至關(guān)重要2傳統(tǒng)方法局限傳統(tǒng)頻率調(diào)節(jié)服務(wù)由大型火力發(fā)電機(jī)組提供,指令分解根據(jù)裝機(jī)容量比例或既定分配系數(shù)進(jìn)行2而虛擬電廠需要對不同資源的動(dòng)態(tài)特性與運(yùn)行模式建模,優(yōu)化問題更加復(fù)雜2創(chuàng)新分解技術(shù)基于綜合調(diào)頻性能最大化的量子遺傳算法求解引入反饋校正模型提升調(diào)頻效果自適應(yīng)權(quán)重因子動(dòng)態(tài)分配調(diào)頻信號深度學(xué)習(xí)離線-在線兩階段方法提供高精度調(diào)頻服務(wù)虛擬電廠參與調(diào)頻需充分發(fā)揮儲能資源的靈活性2儲能具有優(yōu)異調(diào)節(jié)能力、響應(yīng)速度快的特點(diǎn)2日前市場應(yīng)以收益最大化為目標(biāo),日內(nèi)市場則更應(yīng)側(cè)重調(diào)頻效果2虛擬電廠市場投標(biāo)的關(guān)鍵在于不確定性處理,因此市場決策首要的關(guān)鍵技術(shù)為不確定性處理相關(guān)技術(shù)。同時(shí),市場投標(biāo)策略的制定過程屬于典型的博弈過程,近年來博弈論被逐漸應(yīng)用到虛擬電廠的投標(biāo)策略與資源管理研究中。方法原理對于不確定性因素,在已知概率分布條件下,采用其期望值代替概率分布。期望值代表所有數(shù)據(jù)的加權(quán)平均,具有/定代表性。應(yīng)用方式采用歷史數(shù)據(jù)或預(yù)測值作為確定性優(yōu)化調(diào)度的輸入借助長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測風(fēng)光出力依賴數(shù)學(xué)期望對不確定性進(jìn)行轉(zhuǎn)化利用多時(shí)間尺度滾動(dòng)報(bào)價(jià)不斷縮小預(yù)測誤差優(yōu)勢與局限優(yōu)勢:方法簡單直觀,計(jì)算效率高,易于實(shí)現(xiàn)和理解,適合快速決策場景。局限:對不確定性處理過于簡單,難以量化風(fēng)險(xiǎn)水平,可能導(dǎo)致決策過于樂觀,在高風(fēng)險(xiǎn)場景下效果不佳。實(shí)際應(yīng)用過程中難以準(zhǔn)確衡量潛在風(fēng)險(xiǎn)。對于在概率意義下的問題轉(zhuǎn)化,可以通過在置信區(qū)間內(nèi)考慮優(yōu)化問題,或引入風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)、條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(CVaR)等參數(shù)量化風(fēng)險(xiǎn),以幫助實(shí)現(xiàn)不確定性條件下的優(yōu)化2風(fēng)力發(fā)電不確定性充分考慮風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)性,利用CVaR在/定置信水平下進(jìn)行優(yōu)化競價(jià)對手隨機(jī)性進(jìn)/步考慮競價(jià)對手報(bào)價(jià)的隨機(jī)性,建立更完善的風(fēng)險(xiǎn)管理模型購售電價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)采用CVaR量化購售電價(jià)格的風(fēng)險(xiǎn),提升決策穩(wěn)健性該方法能夠量化虛擬電廠運(yùn)營過程中需要承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn),但仍需大量數(shù)據(jù)對不確定性因素進(jìn)行量化2在實(shí)際應(yīng)用過程中,需要與精細(xì)化建模技術(shù)等方式聯(lián)合使用2連續(xù)概率分布求解對于簡單分布尚可行,而虛擬電廠經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度過程受多種不確定性影響,概率分布呈現(xiàn)相當(dāng)復(fù)雜的特征。因此,采用蒙特卡洛采樣等離散隨機(jī)過程方法,生成大量場景來實(shí)現(xiàn)對不確定性因素的轉(zhuǎn)化。方法特點(diǎn)簡單易行:無需精確的概率分布函數(shù),通過大量場景采樣近似真實(shí)分布適用廣泛:能夠處理多種復(fù)雜的不確定性因素耦合情況效率較低:需要生成大量場景,計(jì)算時(shí)間較長資源需求高:對計(jì)算能力要求較高,不適合實(shí)時(shí)決策該方法在不確定性種類較多的場景應(yīng)用能較好求解該方法在不確定性種類較多的場景應(yīng)用能較好求解,但計(jì)算壓力相對較大。需要在精度與效率之間權(quán)衡,選擇合適的場景數(shù)量。精細(xì)化建模技術(shù):發(fā)電側(cè)資源隨機(jī)優(yōu)化模型中最重要的部分是概率分布函數(shù)的構(gòu)建,即虛擬電廠內(nèi)部資源的精細(xì)化建模。針對發(fā)電側(cè)資源,當(dāng)前主要有兩種建模方式:直接對風(fēng)光出力建模針對風(fēng)光出力的隨機(jī)性,通常選用特定的概率分布模型:.風(fēng)電:風(fēng)電隨機(jī)出力或風(fēng)速分布符合Weibull分布,能夠較好地描述風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)特性與時(shí)變特征.光伏:光伏隨機(jī)出力符合Beta分布,可以刻畫不同天氣條件下的出力概率分布這種方法基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)律尋找或擬合,能夠直接獲得出力的概率分布特征。針對預(yù)測誤差建模對風(fēng)光出力預(yù)測的誤差進(jìn)行建模針對預(yù)測誤差建模對風(fēng)光出力預(yù)測的誤差進(jìn)行建模,常用的預(yù)測誤差模型為正態(tài)分布N(0,δ2)。該方法認(rèn)為預(yù)測值與實(shí)際值的偏差服從正態(tài)分布,均值為零,方差反映預(yù)測精度。誤差建模方法更適合與預(yù)測技術(shù)結(jié)合使用,能夠量化預(yù)測的不確定性水平,為風(fēng)險(xiǎn)管理提供依據(jù)。精細(xì)化建模技術(shù):需求側(cè)資源與發(fā)電側(cè)不確定性相比,用戶側(cè)負(fù)荷、電動(dòng)汽車使用等資源的調(diào)度直接與用戶掛鉤,不確定性因素更為復(fù)雜。當(dāng)前部分研究關(guān)注了用戶的行為不確定性:01需求響應(yīng)可靠性考慮用戶參與需求響應(yīng)的可能性,建立需求響應(yīng)可靠性模型,量化用戶響應(yīng)的不確定性02參與意愿分析通過實(shí)地調(diào)查分析家庭用戶參與需求響應(yīng)的意愿,識別影響意愿的相關(guān)因素03前景理論應(yīng)用基于前景理論描述消費(fèi)者面對需求響應(yīng)市場風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度,刻畫主觀決策行為04針對不同類型電動(dòng)汽車分類建模,探究用戶出行規(guī)律,建立出行模型與充電時(shí)長模型無模型算法優(yōu)勢隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的快速發(fā)展,無模型算法在決策過程建模中獲得了/定程度的應(yīng)用。這類方法無需精確的數(shù)學(xué)模型,通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)即可獲得優(yōu)化策略。典型應(yīng)用案例電動(dòng)汽車充電優(yōu)化將電動(dòng)汽車充電表述為馬爾可夫決策過程(MDP),利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略及充電導(dǎo)航需求響應(yīng)定價(jià)將消費(fèi)者參與需求響應(yīng)決策表述為MDP,利用深度學(xué)習(xí)無模型算法,在無需任何系統(tǒng)信息條件下確定最優(yōu)定價(jià)策略精細(xì)化建模方法主要為隨機(jī)優(yōu)化、魯棒優(yōu)化提供更精確的概率模型,以便進(jìn)行更精細(xì)的不確定性分析。深度學(xué)習(xí)方法特別適合處理復(fù)雜、非線性的用戶行為建模問題。電力系統(tǒng)運(yùn)行中的隨機(jī)變量往往難以通過概率密度函數(shù)準(zhǔn)確描述。作為處理不確定性的另/種手段,魯棒優(yōu)化(RO)逐漸應(yīng)用到電力系統(tǒng)相關(guān)研究中。方法特點(diǎn)魯棒優(yōu)化通常不需要給出隨機(jī)參數(shù)的概率分布,只需掌握不確定參數(shù)所屬的不確定集合即可。與隨機(jī)優(yōu)化相比,魯棒優(yōu)化思路相對更加保守,其目標(biāo)是找到最惡劣場景下的確定性模型解。當(dāng)最差場景下可以滿足時(shí),其余場景定可滿足。應(yīng)用實(shí)例利用自適應(yīng)魯棒優(yōu)化處理風(fēng)力發(fā)電隨機(jī)性建立兩階段魯棒優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車與儲能參與削峰填谷利用魯棒方法處理電動(dòng)汽車充放電功率不確定性,提高VPP運(yùn)行利潤同時(shí)考慮風(fēng)電與負(fù)荷不確定性的聯(lián)合優(yōu)化該方法具有較強(qiáng)實(shí)用性該方法具有較強(qiáng)實(shí)用性,計(jì)算壓力相對較小。但所選策略往往過于保守,難以最大化潛在利潤。需要在穩(wěn)健性與經(jīng)濟(jì)性之間權(quán)衡。博弈論在虛擬電廠投標(biāo)中的應(yīng)用市場投標(biāo)過程屬于典型的博弈過程,大量學(xué)者基于博弈論對虛擬電廠的投標(biāo)、管理等策略進(jìn)行了詳細(xì)分析2合作博弈理論用于虛擬電廠內(nèi)部收益分配研究,通過Shapley值法、核仁法、核心法等方式進(jìn)行公平分配,確保各參與方利益均衡Stackelberg博弈虛擬電廠與內(nèi)部資源間具有主從與領(lǐng)導(dǎo)關(guān)系,通過主從博弈管理發(fā)電企業(yè)、電動(dòng)汽車、儲能等資源,制納什均衡提出討價(jià)還價(jià)的內(nèi)部資源收益分配方式,實(shí)現(xiàn)多方利益的均衡狀態(tài)貝葉斯模型制定虛擬電廠內(nèi)部資源的能源交易模型,處理信息不完全條件下的決策問題非合作博弈場景多虛擬電廠參與市場投標(biāo)過程可采用博弈論進(jìn)行分析。當(dāng)多個(gè)虛擬電廠在同/市場競爭時(shí),每個(gè)虛擬電廠都追求自身利益最大化,形成非合作博弈基于無限次重復(fù)博弈模型分析多VPP互動(dòng)利用非合作博弈分析多VPP競標(biāo)過程基于動(dòng)態(tài)博弈分析不同風(fēng)格投標(biāo)目標(biāo)的合理性協(xié)調(diào)優(yōu)化方法基于交替方向乘子法(ADMM)實(shí)現(xiàn)多VPP分布式協(xié)調(diào)優(yōu)化,在保護(hù)各VPP隱私信息的同時(shí)實(shí)現(xiàn)整體優(yōu)化。該方法在多時(shí)間尺度下能夠有效協(xié)調(diào)多個(gè)虛擬電廠的資源調(diào)度與市場參與策略。/:報(bào)量報(bào)價(jià)機(jī)制研究當(dāng)前大部分研究將虛擬電廠作為價(jià)格接收者參與電力市場2隨著大量分布式電源并網(wǎng)、可調(diào)度負(fù)荷側(cè)資源接入,虛擬電廠規(guī)模將進(jìn)/步擴(kuò)大,作為價(jià)格接收者參與市場并不滿足發(fā)展需要21虛擬電廠作為價(jià)格接收者,被動(dòng)接受市場價(jià)格未來方向2充分考慮報(bào)量報(bào)價(jià)策略對市場的影響研究重點(diǎn)3探究主動(dòng)報(bào)量報(bào)價(jià)策略與博弈機(jī)制應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮博弈論在投標(biāo)研究中的作用,建立虛擬電廠與市場其他參與者之間的博弈模型,分析虛擬電廠報(bào)價(jià)對市場出清價(jià)格的影響,制定最優(yōu)的主動(dòng)報(bào)量報(bào)價(jià)策略2這將有助于虛擬電廠更好地發(fā)揮市場力,提升經(jīng)濟(jì)效益2未來,電動(dòng)汽車將逐步替代燃油車成為市場主流。大量電動(dòng)汽車在閑暇時(shí)段接入電網(wǎng),將成為電網(wǎng)優(yōu)質(zhì)的可調(diào)節(jié)儲能資源。用戶行為研究深入分析電動(dòng)汽車用戶的出行規(guī)律、充電偏好與響應(yīng)特性建立電池壽命衰減模型,優(yōu)化充放電策略,延長電池使用壽命主動(dòng)調(diào)控策略研究虛擬電廠對電動(dòng)汽車資源的主動(dòng)調(diào)