虛擬電廠作為新型電力系統(tǒng)中靈活性資源集成聚合的主要形式?通過(guò)云管邊端架構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量靈活性資源的智能化管理與協(xié)同控制2本專題將系統(tǒng)闡述虛擬電廠的核心技術(shù)體系?涵蓋技術(shù)架構(gòu)、潛力感知、信息通信、先進(jìn)控制、人工智能、數(shù)字孿生及網(wǎng)絡(luò)安全等七大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域?為電力系統(tǒng)工程師與能源行業(yè)技術(shù)管理者提供全面的技術(shù)參考2虛擬電廠采用云管邊端分層架構(gòu)?依托虛擬電廠數(shù)字物理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量靈活性資源的全方位管控2該架構(gòu)從能量、空間、時(shí)間三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)需求側(cè)資源集群參與電網(wǎng)削峰填谷、新能源消納、電網(wǎng)輔助服務(wù)等多目標(biāo)場(chǎng)景應(yīng)用2云管邊端架構(gòu)充分體現(xiàn)了分布式資源的聚合特性?通過(guò)邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)就地處理?通過(guò)網(wǎng)絡(luò)管道實(shí)現(xiàn)信息高效傳輸?通過(guò)云端平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化決策?最終形成虛擬電廠與電網(wǎng)調(diào)度中心及交易中心的智能互動(dòng)2感知層(感知層(邊)智能電能表、實(shí)時(shí)感知App等智能終端?采用雙向計(jì)量、自動(dòng)抄表、異常數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)?實(shí)時(shí)采集靈活性資源運(yùn)行數(shù)據(jù)交互層(邊)高帶寬高速率有線/無(wú)線通信技術(shù)、高可靠通信協(xié)議、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)清洗技術(shù)?實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、低時(shí)延通信資源層(端)海量分布式可調(diào)節(jié)資源?通過(guò)網(wǎng)絡(luò)/致性控制、時(shí)滯魯棒控制、模型預(yù)測(cè)控制等先進(jìn)方法?實(shí)現(xiàn)可靠、高效、實(shí)時(shí)運(yùn)行控制決策層(決策層(管)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、基于Transformer算法的大語(yǔ)言模型等?實(shí)現(xiàn)用戶側(cè)用能信息、可再生能源發(fā)電信息、電力交易實(shí)時(shí)電價(jià)的精準(zhǔn)分析預(yù)測(cè)平臺(tái)層(云)數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈等技術(shù)?執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗、分類、建模、存儲(chǔ)?生成云端動(dòng)態(tài)虛擬電廠聚合模型?實(shí)現(xiàn)與電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商、電力交易平臺(tái)的決策互動(dòng)安全層(云)網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)、承載能力指標(biāo)體系、終端軟硬件指紋生成、加密算法優(yōu)化等技術(shù)?實(shí)現(xiàn)用戶隱私保護(hù)與虛擬電廠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可用性平衡在云管邊端架構(gòu)下?虛擬電廠業(yè)務(wù)系統(tǒng)利用邊緣服務(wù)器在靠近靈活資源信息來(lái)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行數(shù)據(jù)處理?聚合分散資源?再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)管道發(fā)送給云管控平臺(tái)。云端平臺(tái)借助云計(jì)算對(duì)資源集群進(jìn)行調(diào)度?與電網(wǎng)調(diào)度中心及交易中心進(jìn)行交互?并將優(yōu)化指令下達(dá)給邊緣服務(wù)器。為實(shí)現(xiàn)靈活性資源的高效有序并網(wǎng)和協(xié)調(diào)控制?減少無(wú)序發(fā)展對(duì)電網(wǎng)帶來(lái)的負(fù)面影響(如配網(wǎng)阻塞、電壓不穩(wěn)定等)?邊緣集群服務(wù)器依照/定標(biāo)準(zhǔn)(地域分布、聚類算法、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)等)聚合大量靈活性資源?發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)?并將聚合模型通過(guò)考慮通信安全的網(wǎng)絡(luò)管道傳遞給云端管控平臺(tái)?從而將虛擬電廠等效為傳統(tǒng)電廠為電網(wǎng)提供輔助服務(wù)。:精準(zhǔn)分析可調(diào)節(jié)潛力潛力感知技術(shù)是虛擬電廠實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)調(diào)控的基礎(chǔ)。該技術(shù)不僅包含對(duì)需求側(cè)資源的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與計(jì)量?更重要的是通過(guò)需求側(cè)資源實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)與歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)?分析與挖掘需求側(cè)資源運(yùn)行過(guò)程中的行為特征與敏感特征?從而確定需求側(cè)資源真實(shí)的調(diào)節(jié)潛力?為虛擬電廠提供可信的調(diào)節(jié)能力。在實(shí)際虛擬電廠操作運(yùn)行中?用戶可調(diào)節(jié)潛力的大小與不同領(lǐng)域負(fù)荷的可調(diào)節(jié)能力和響應(yīng)度密切相關(guān)?分行業(yè)分析是潛力感知的主要實(shí)現(xiàn)路徑。通過(guò)建立精細(xì)化的潛力評(píng)估模型?可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各類負(fù)荷資源的動(dòng)態(tài)跟蹤與準(zhǔn)確預(yù)測(cè)?為虛擬電廠的優(yōu)化調(diào)度提供可靠依據(jù)。工業(yè)領(lǐng)域非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷可調(diào)節(jié)能力大、響應(yīng)度高?可通過(guò)更改生產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行負(fù)荷削減或轉(zhuǎn)移;非生產(chǎn)性負(fù)荷(采暖和降溫負(fù)荷)調(diào)節(jié)時(shí)段靈活?對(duì)供電可靠性要求不高建筑領(lǐng)域公共建筑、商業(yè)建筑和居民建筑的供熱通風(fēng)與空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng)?在不影響用戶舒適度情況下?通過(guò)適當(dāng)調(diào)節(jié)設(shè)定溫度和輪控方式降低峰荷?已成為最廣泛聚合的調(diào)控資源交通領(lǐng)域電動(dòng)汽車目的地充電(居民小區(qū)、工作單位、商場(chǎng)停車場(chǎng)所)充電方式靈活?具有較大可調(diào)節(jié)能;電動(dòng)私家車占比可達(dá)80%以上?是主要調(diào)節(jié)儲(chǔ)能系統(tǒng)兼具供蓄和快速功率調(diào)節(jié)能力?響應(yīng)速度快、響應(yīng)度高(70%-90%)?可在不影響分布式電源發(fā)電和負(fù)荷用電情況下實(shí)現(xiàn)平抑波動(dòng)、削峰填谷新型負(fù)荷數(shù)據(jù)中心、5G基站、計(jì)算中心等新型負(fù)荷2025年用電量將達(dá)社會(huì)總用電量2%以上?響應(yīng)度高(60%-80%)?所有權(quán)集中?調(diào)節(jié)速率快速統(tǒng)/測(cè)算原理采暖和降溫負(fù)荷是造成中國(guó)尖峰負(fù)荷不斷增長(zhǎng)的主要原因之/?可調(diào)節(jié)潛力大。將春、冬季節(jié)視為采暖季?將夏、秋季節(jié)視為降溫季?基于不同季節(jié)的日負(fù)荷曲線?計(jì)算得到最大的采暖和降溫負(fù)荷總量。可調(diào)節(jié)系數(shù)引入考慮到不同日負(fù)荷曲線對(duì)應(yīng)時(shí)刻的負(fù)荷差異?直接使用最大采暖負(fù)荷和降溫負(fù)荷會(huì)導(dǎo)致可調(diào)節(jié)潛力評(píng)估過(guò)大。因此?基于區(qū)域用戶日負(fù)荷曲線分別計(jì)算采暖和降溫季各時(shí)刻負(fù)荷的均方差?可更有效地衡量和辨識(shí)相應(yīng)負(fù)荷的波動(dòng)情況及大概率會(huì)出現(xiàn)的平均可調(diào)節(jié)程度?并采用可調(diào)節(jié)系數(shù)來(lái)量化平均可調(diào)節(jié)程度。關(guān)鍵指標(biāo)關(guān)鍵指標(biāo):溫控類負(fù)荷具有熱慣性特征?單個(gè)用戶可調(diào)節(jié)能力雖小于工業(yè)負(fù)荷?但因負(fù)荷數(shù)量多?已成為虛擬電廠最廣泛聚合的調(diào)控資源之/。12削峰調(diào)節(jié)能力基于工業(yè)負(fù)荷曲線的最大值和平均值之差估算。若只有用電量數(shù)據(jù)而無(wú)負(fù)荷數(shù)據(jù)?可基于用電量和相應(yīng)的最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)估算出最大負(fù)荷?然后計(jì)算工業(yè)負(fù)荷可調(diào)節(jié)能力。填谷調(diào)節(jié)能力基于負(fù)荷基線的潛力測(cè)算思路?與削峰調(diào)節(jié)能力計(jì)算類似。若沒(méi)有工業(yè)實(shí)際運(yùn)行負(fù)荷數(shù)據(jù)?可近似考慮填谷和削峰可調(diào)節(jié)能力相同。工業(yè)負(fù)荷中?非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷可調(diào)節(jié)能力大、響應(yīng)度高?而連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷對(duì)供電可靠性要求高?負(fù)荷曲線波動(dòng)不大?響應(yīng)度較低。非生產(chǎn)性負(fù)荷 (主要為采暖和降溫負(fù)荷)雖然可調(diào)節(jié)能力較生產(chǎn)性負(fù)荷小?但可調(diào)節(jié)時(shí)段靈活且對(duì)供電可靠性要求不高?具有/定的可調(diào)節(jié)能力。因此?工業(yè)用戶參與虛擬電廠的負(fù)荷主要是非生產(chǎn)性負(fù)荷和非連續(xù)性生產(chǎn)負(fù)荷。電動(dòng)汽車充電負(fù)荷潛力測(cè)算電動(dòng)汽車數(shù)量預(yù)測(cè)通過(guò)可獲得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(如電動(dòng)汽車銷售量占比和電動(dòng)汽車滲透率指標(biāo)等)的趨勢(shì)分析,預(yù)測(cè)不同類型電動(dòng)汽車數(shù)量及不同充電設(shè)施上不同類型電動(dòng)汽車數(shù)量單車充電曲線建立基于現(xiàn)有研究成果得到等效的單輛電動(dòng)私家車日充電負(fù)荷曲線,考慮充電地點(diǎn)和充電需求緊急程度的差異區(qū)域充電負(fù)荷聚合將不同功能區(qū)的單輛私家車日充電曲線乘以對(duì)應(yīng)電動(dòng)汽車數(shù)量后累加,得到響應(yīng)度評(píng)估基于實(shí)際情況的調(diào)研、預(yù)測(cè)或展望來(lái)近似測(cè)算電動(dòng)汽車的響應(yīng)度,削峰的響應(yīng)程度可考慮在20%-60%的范圍內(nèi)用戶側(cè)儲(chǔ)能儲(chǔ)能系統(tǒng)可通過(guò)不同充放電策略實(shí)現(xiàn)近似相同的削峰效果?即儲(chǔ)能系統(tǒng)出力具有相對(duì)的確定性。因此?儲(chǔ)能可近似以其最大容量響應(yīng)電網(wǎng)的削峰填谷需求。區(qū)域用戶參與需求側(cè)調(diào)節(jié)的儲(chǔ)能總?cè)萘靠杀硎緸閷?duì)應(yīng)儲(chǔ)能造價(jià)下的配儲(chǔ)用戶數(shù)量占比、峰谷差配儲(chǔ)比例和區(qū)域用戶的平均峰谷差率與區(qū)域最大負(fù)荷的乘積。配電網(wǎng)中的儲(chǔ)能/般為電化學(xué)儲(chǔ)能?其響應(yīng)速度快?相比其他需求側(cè)資源響應(yīng)度更高且較為穩(wěn)定?？苫陔娀瘜W(xué)儲(chǔ)能的應(yīng)用場(chǎng)景、放電深度和放電效率近似測(cè)算其響應(yīng)度?如可按70%-90%的范圍進(jìn)行取值。新型負(fù)荷基于單個(gè)新型負(fù)荷組件的調(diào)節(jié)功耗和新型負(fù)荷組件的建設(shè)數(shù)量可估算其可調(diào)節(jié)能力。新型負(fù)荷的所有權(quán)較為集中?使得新型負(fù)荷參與虛擬電廠聚合時(shí)的調(diào)節(jié)速率更加快速和統(tǒng)/。因此?新型負(fù)荷聚合虛擬電廠響應(yīng)度明顯高于常規(guī)電力用戶?如可按60%-80%考慮其響應(yīng)程度。發(fā)展趨勢(shì):數(shù)據(jù)中心、5G基站、計(jì)算中心等新型負(fù)荷在2025年的用電量將達(dá)到社會(huì)總用電量的2%或以上?其巨大的調(diào)節(jié)潛力不容小覷2以上為各類型負(fù)荷資源參與虛擬電廠聚合時(shí)通用的負(fù)荷聚合與分析方法。在實(shí)際針對(duì)具體需求側(cè)資源時(shí)?應(yīng)針對(duì)其實(shí)際的運(yùn)行特性和調(diào)節(jié)行為進(jìn)行建模?將以上通用分析模型中的靜態(tài)參數(shù)轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)參數(shù)?以獲得虛擬電廠精細(xì)化的可調(diào)節(jié)能力測(cè)算方法。精細(xì)化的潛力測(cè)算需要考慮多種因素的動(dòng)態(tài)變化?包括用戶行為模式、氣象條件、電價(jià)波動(dòng)、設(shè)備狀態(tài)等。通過(guò)建立動(dòng)態(tài)參數(shù)模型?可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)各類負(fù)荷資源在不同時(shí)段、不同場(chǎng)景下的可調(diào)節(jié)能力?為虛擬電廠的實(shí)時(shí)調(diào)度提供更可靠的決策依據(jù)。此外?精細(xì)化測(cè)算還需要結(jié)合大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段?從海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘潛在規(guī)律?不斷優(yōu)化預(yù)測(cè)模型?提高潛力評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。:海量資源互聯(lián)互通通信系統(tǒng)是虛擬電廠的關(guān)鍵要素之/。先進(jìn)和完善的信息通信技術(shù)(ICT)和標(biāo)準(zhǔn)化的通信協(xié)議為虛擬電廠實(shí)現(xiàn)分布式可調(diào)節(jié)資源的監(jiān)控、數(shù)據(jù)的快速匯聚和傳輸、海量智能終端的互聯(lián)和數(shù)據(jù)管理、虛擬電廠高水平互動(dòng)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交換提供技術(shù)支撐。海量分布式資源的聚合,實(shí)際上是信息的高效整合。隨著信息采集節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)量規(guī)?；卣?有限的物理通信基礎(chǔ)設(shè)施需要應(yīng)對(duì)低時(shí)延、高可靠、高頻次、高并發(fā)的信息采集、傳輸和利用帶來(lái)的技術(shù)挑戰(zhàn)。規(guī)?；`活資源虛擬電廠將會(huì)形成/個(gè)龐大的異構(gòu)通信網(wǎng)絡(luò),高頻次異構(gòu)數(shù)據(jù)的信息抽象化要求虛擬電廠具備異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的高效自組織能力。虛擬電廠內(nèi)部的通信系統(tǒng)具有分層體系結(jié)構(gòu)?即感知(終端)層、接入層、骨干層和平臺(tái)層?并提供安全可靠的通信協(xié)議2該分層架構(gòu)充分體現(xiàn)了虛擬電廠信息流從底層采集到頂層決策的完整鏈路?每/層都承擔(dān)著特定的功能職責(zé)?并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的接口實(shí)現(xiàn)層與層之間的高效協(xié)同2接入層主要的通信設(shè)備包括接入終端、匯聚路由器、網(wǎng)關(guān)等接入層主要的通信設(shè)備包括接入終端、匯聚路由器、網(wǎng)關(guān)等?負(fù)責(zé)對(duì)管轄區(qū)域規(guī)約與分布式可調(diào)節(jié)資源建立通信連接并適配各類型的感知設(shè)備?向上則可采用多種通信方式(光纖、230M無(wú)線專網(wǎng)、4G或5G等)將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息上傳和轉(zhuǎn)發(fā)2平臺(tái)層基于人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)通過(guò)軟件平臺(tái)對(duì)分散的分布式可調(diào)節(jié)資源進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)聚合管理?利用云邊協(xié)同實(shí)現(xiàn)資源的高效利用和多個(gè)分布式可調(diào)節(jié)資源系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)調(diào)度?以及引導(dǎo)分布式可調(diào)節(jié)資源參與電力市場(chǎng)報(bào)價(jià)和交易2感知(終端)層主要由虛擬電廠數(shù)據(jù)采集終端和分布式可調(diào)節(jié)資源控制終端等組成?包括電動(dòng)汽車、分布式光伏、儲(chǔ)能設(shè)施、樓宇負(fù)荷該層負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集各類資源的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)2骨干層即虛擬電廠通信系統(tǒng)的通信骨干網(wǎng)絡(luò)?主要采用光纖通信?承載多個(gè)平臺(tái)和系統(tǒng)的互聯(lián)互通?實(shí)現(xiàn)分布式可調(diào)節(jié)資源的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)量和控制操作信息的實(shí)時(shí)交互2參考DL/T1867《電力需求響應(yīng)信息交換規(guī)范》?虛擬電廠信息模型為虛擬電廠信息交換過(guò)程中進(jìn)行實(shí)際交換的主體?可分為域包、注冊(cè)包、事件包、報(bào)告包、參與包、詢問(wèn)包六個(gè)核心部分2其中?6個(gè)包中共有的通用函數(shù)為通用請(qǐng)求和通用響應(yīng)2這個(gè)信息交換模型為虛擬電廠的各個(gè)層級(jí)提供了標(biāo)準(zhǔn)化的信息交互接口?確保不同廠商、不同系統(tǒng)之間能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)縫對(duì)接和高效協(xié)同2六大信息包功能解析域包(DrDomain)定義被其他包中的類使用的基本數(shù)據(jù)類型?包括布爾型、整型、浮點(diǎn)型、字符串、日期類、持續(xù)時(shí)間基本型、乘數(shù)倍數(shù)類枚舉型、單位符號(hào)類枚舉型2域包為整個(gè)信息模型提供了統(tǒng)/的數(shù)據(jù)類型基礎(chǔ)2事件包(DrEvent)信息模型中的主要部分之/?包括需求響應(yīng)事件變量、要求響應(yīng)枚舉型、事件描述變量、事件狀態(tài)枚舉型、事件有效時(shí)段變量、事件信息變量、事件基線變量、事件信號(hào)變量、信號(hào)名稱枚舉型、信號(hào)類型枚舉型等2參與包(DrOpt)包含是否參與及參與原因信息?其中包括參與類枚舉型和參與原因類枚舉型2包含創(chuàng)建參與、取消參與兩對(duì)服務(wù)?每對(duì)服務(wù)中包含請(qǐng)求和響應(yīng)兩個(gè)函112233445566注冊(cè)包(DrRegister)定義與傳輸和服務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)類型與內(nèi)部變量?包括傳輸協(xié)議枚舉型、服務(wù)規(guī)范變量、服務(wù)類型枚舉型和擴(kuò)展鍵值對(duì)2包含查詢注冊(cè)、創(chuàng)建注冊(cè)、取消注冊(cè)三對(duì)服務(wù)?每對(duì)服務(wù)均包含請(qǐng)求和響應(yīng)兩個(gè)函數(shù)2報(bào)告包(DrReport)信息模型中另/主要的數(shù)據(jù)類?包含元數(shù)據(jù)報(bào)告變量、報(bào)告描述變量、度量單位描述變量、量測(cè)點(diǎn)枚舉型、讀取類型枚舉型、作用目標(biāo)變量、終端設(shè)備資產(chǎn)變量等2包括注冊(cè)報(bào)告、創(chuàng)建報(bào)告、取消報(bào)告、資源報(bào)告、實(shí)時(shí)報(bào)告、曲線報(bào)告六對(duì)服務(wù)2詢問(wèn)包(DrPoll)包括事件響應(yīng)變量和有效事件編號(hào)變量2上位節(jié)點(diǎn)對(duì)下位節(jié)點(diǎn)的詢問(wèn)包包含重新注冊(cè)、取消注冊(cè)、發(fā)布事件、創(chuàng)建報(bào)告、取消報(bào)告、詢問(wèn)響應(yīng)六對(duì)服務(wù)?下位節(jié)點(diǎn)對(duì)上位節(jié)點(diǎn)的詢問(wèn)包包含定期發(fā)送詢問(wèn)服務(wù)2REST(表述性狀態(tài)傳遞)作為常用的基于HTTP1.1的遠(yuǎn)程調(diào)用方式?具有明顯的簡(jiǎn)潔優(yōu)勢(shì)。對(duì)于計(jì)算能力有限的硬件計(jì)算資源上的軟件系統(tǒng)?采用REST可以減少軟件系統(tǒng)對(duì)硬件計(jì)算資源的依賴。REST接口設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單直觀?易于理解和實(shí)現(xiàn)?適合用于虛擬電廠中大多數(shù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)交互場(chǎng)景。MQTT(消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸)屬于即時(shí)通信協(xié)議?是為大量計(jì)算能力有限?且工作在低帶寬、不可靠網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程傳感器和控制設(shè)備通信而設(shè)計(jì)的協(xié)議。虛擬電廠聚合商、聚合用戶可以根據(jù)所轄系統(tǒng)或終端的信息交換能力訂閱其中的部分或全部消息?也可以向消息隊(duì)列發(fā)送消息。MQTT協(xié)議輕量級(jí)、低功耗、可靠性高?特別適合用于虛擬電廠大規(guī)模終端設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和控制。:實(shí)時(shí)可靠資源調(diào)控基于云邊協(xié)同架構(gòu)、深度融合邊緣計(jì)算、人工智能技術(shù)及優(yōu)化調(diào)控理論?構(gòu)建海量數(shù)據(jù)下云端全局優(yōu)化、云邊協(xié)同互動(dòng)、邊端快速響應(yīng)的虛擬電廠分布式協(xié)同互動(dòng)調(diào)度與運(yùn)行控制技術(shù)體系?實(shí)現(xiàn)海量分散資源的靈活快速響應(yīng)支撐2其中包含多源異構(gòu)數(shù)據(jù)有效融合?考慮多類型虛擬電廠控制?鏈路耦合影響下信息物理系統(tǒng)時(shí)滯穩(wěn)定性邊界求解?確定信息差異化引導(dǎo)下云邊協(xié)同控制等關(guān)鍵問(wèn)題2在規(guī)?；植际劫Y源云邊協(xié)同優(yōu)化調(diào)控技術(shù)快速發(fā)展的背景下?大量接入的分布式資源帶來(lái)的隨機(jī)性和波動(dòng)性提高了電網(wǎng)復(fù)雜性和管控難度?同時(shí)差異化通信條件也增加了運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜性2/致性算法/致性算法/致性算法每個(gè)智能體狀態(tài)的變化取決于它自身的當(dāng)前狀態(tài)和與它相鄰智能體當(dāng)前的狀態(tài),通過(guò)控制律u=-Hx實(shí)現(xiàn)狀態(tài)/致性收斂,最終各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)變量收斂至初始狀態(tài)變量的平均值2定義圖G為含有節(jié)點(diǎn)與邊構(gòu)成的圖,N為所有節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的集合,E為所有邊構(gòu)成的集合2通過(guò)臨接矩陣L、度矩陣M和拉普拉斯矩陣H描述節(jié)點(diǎn)間的連接關(guān)系2增益調(diào)節(jié)通過(guò)設(shè)置/致性算法增益,增益調(diào)節(jié)通過(guò)設(shè)置/致性算法增益,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)/致性算法的調(diào)節(jié)時(shí)間進(jìn)行調(diào)整,平衡控制系統(tǒng)的快速性和穩(wěn)定性2在基本/致性算法基礎(chǔ)上,添加網(wǎng)絡(luò)控制參考值與領(lǐng)導(dǎo)者標(biāo)記,使得多智能體的狀態(tài)變量可以最終收斂至參考值處,實(shí)現(xiàn)/致性跟蹤控制2多智能體系統(tǒng)(MAS)是由/群具備/定感知、通信、計(jì)算和執(zhí)行能力的智能體通過(guò)通信等方式關(guān)聯(lián)成的/個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),可作為虛擬電廠控制中心開(kāi)展分布式資源調(diào)控的控制方法2模型預(yù)測(cè)控制(MPC)技術(shù)模型預(yù)測(cè)控制(MPC)是/種基于預(yù)測(cè)模型的有限時(shí)間閉環(huán)最優(yōu)控制算法。該算法在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中得到不斷的發(fā)展和完善?已日漸成熟起來(lái)。MPC由多步預(yù)測(cè)、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正三部分組成?具有較好的控制性能。同時(shí)由于模型預(yù)測(cè)控制對(duì)采用模型的精度要求不高、魯棒性強(qiáng)、控制效果好等特點(diǎn)?使得模型預(yù)測(cè)控制更廣泛地應(yīng)用于不確定性、模型很難建立的非線性系統(tǒng)優(yōu)化控制過(guò)程中。電力工業(yè)中?發(fā)電調(diào)度控制過(guò)程是典型的多變量、強(qiáng)耦合非線性系統(tǒng)?而含有大規(guī)模分布式電源的虛擬發(fā)電廠更是個(gè)高維復(fù)雜的非線性系統(tǒng)?虛擬電廠的聚合用戶、調(diào)節(jié)動(dòng)態(tài)及所在環(huán)境都具有很大的不確定性?建立精確的數(shù)學(xué)模型非常困難。目前?MPC在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用主要包括應(yīng)用于虛擬電廠自動(dòng)功率響應(yīng)的預(yù)測(cè)控制方法、虛擬電廠的電壓調(diào)節(jié)控制方法等。MPC核心特征多步預(yù)測(cè)能力滾動(dòng)優(yōu)化機(jī)制反饋校正功能約束顯式處理在線優(yōu)化決策M(jìn)PC五大內(nèi)在優(yōu)勢(shì)11約束顯式處理能夠在控制過(guò)程中考慮系統(tǒng)的輸入、輸出變量及約束條件?并將其顯示的表現(xiàn)出來(lái)22算法嵌入控制將控制算法嵌入到控制過(guò)程中?實(shí)現(xiàn)優(yōu)化與控制的/體化33有限時(shí)域優(yōu)化基于預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)有限時(shí)域的最優(yōu)控制?將控制問(wèn)題成功地轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題?并考慮被控對(duì)象的行為特征44反饋校正機(jī)制具有反饋校正的優(yōu)點(diǎn)?可以在線對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行反饋修正?以補(bǔ)償預(yù)測(cè)模型與實(shí)際控制過(guò)程之間的偏差55模型靈活性在建立預(yù)測(cè)模型時(shí)?不需要深入了解控制過(guò)程的內(nèi)部工作機(jī)理并建立精確的模型?只要是具有預(yù)測(cè)功能的模型都可以作為預(yù)測(cè)模型使用系統(tǒng)擾動(dòng)不確定性調(diào)控研究分布式自適應(yīng)決策系統(tǒng)對(duì)信息系統(tǒng)依賴敏感度?推導(dǎo)信息、物理鏈路耦合擾動(dòng)特性?研究虛擬電廠規(guī)?；`活調(diào)控資源時(shí)滯穩(wěn)定性?形成計(jì)及云邊分布式協(xié)同調(diào)控框架及流程分布式運(yùn)行控制技術(shù)研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的邊端自適應(yīng)頻率控制策略?采用基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的頻率策略離線優(yōu)化及在線控制方法?研究邊側(cè)區(qū)域間協(xié)同分布式控制架構(gòu)?實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)就地分析及聯(lián)絡(luò)線功率擾動(dòng)就近快速處理可調(diào)節(jié)資源優(yōu)化運(yùn)行控制構(gòu)建云邊協(xié)同的調(diào)峰需求指令分解模型?結(jié)合調(diào)頻需求及市場(chǎng)出清情況?基于邊緣計(jì)算技術(shù)制定云邊協(xié)同的二次調(diào)頻優(yōu)化策略?結(jié)合人工智能技術(shù)及博弈理論?構(gòu)建云側(cè)多主體間基于多智能體技術(shù)的博弈模型分層協(xié)同調(diào)控技術(shù)框架基于虛擬電廠云邊協(xié)同互動(dòng)靈活調(diào)度策略及自適應(yīng)分布式控制技術(shù)?構(gòu)建包含資源層、節(jié)點(diǎn)層、聚合層、平臺(tái)層的虛擬電廠分層調(diào)控架構(gòu)體系?提升規(guī)?；`活資源協(xié)同管控能力:高效準(zhǔn)確調(diào)節(jié)決策人工智能技術(shù)在虛擬電廠中的應(yīng)用主要為負(fù)荷及可再生能源等構(gòu)成主體和電價(jià)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)?以及基于自學(xué)習(xí)的最優(yōu)虛擬電廠調(diào)度控制方案的制定。終端采集設(shè)備獲取的終端信息形成了海量數(shù)據(jù)集?為人工智能技術(shù)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。通過(guò)人工智能技術(shù)處理海量異源異構(gòu)數(shù)據(jù)?有助于實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)智能化?為虛擬電廠參與電力系統(tǒng)與電力市場(chǎng)提供決策支撐。虛擬電廠應(yīng)用中?最具代表性的人工智能技術(shù)是深度學(xué)習(xí)技術(shù)(DeepLearning,DL)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)(ReinforcementLearning,RL)。深度學(xué)習(xí)模型具有大量隱藏層?通過(guò)利用多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?對(duì)低層特征進(jìn)行特征提取?形成易于區(qū)分、較為抽象的高層表示?可獲得更為直觀的層次化特征表達(dá)2經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)2深度學(xué)習(xí)采用與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似的分層結(jié)構(gòu)?但在訓(xùn)練機(jī)制上與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有顯著差別?其模型包含生成模型、判別模型及混合模型2深度學(xué)習(xí)通過(guò)多層結(jié)構(gòu)逐層向上抽象學(xué)習(xí)特征?該過(guò)程無(wú)需人工參與?通過(guò)特定的數(shù)學(xué)表達(dá)?可將特征轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的信息?指導(dǎo)機(jī)器完成學(xué)習(xí)工作2仿生學(xué)啟發(fā)計(jì)算復(fù)雜度優(yōu)化受仿生學(xué)、神經(jīng)學(xué)等學(xué)科啟發(fā)?神經(jīng)學(xué)研究發(fā)現(xiàn)?人類語(yǔ)言的產(chǎn)出和感在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)計(jì)算復(fù)雜度方面?當(dāng)采用給定深度的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)僅能緊湊地表知系統(tǒng)都具有清晰的層結(jié)構(gòu)?這使得信息可以從波形層轉(zhuǎn)換到語(yǔ)言層2達(dá)某/非線性函數(shù)時(shí)?若實(shí)際采用的網(wǎng)絡(luò)深度小于給定深度?則計(jì)算復(fù)同時(shí)?人類的視覺(jué)系統(tǒng)也有分層的特點(diǎn)?感知系統(tǒng)這種明確的層次結(jié)構(gòu)雜度將呈指數(shù)增長(zhǎng)2極大地降低了視覺(jué)系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)量并保留了有用的結(jié)構(gòu)信息2此外?為保證模型泛化能力?當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)減少時(shí)?需通過(guò)增加訓(xùn)練樣本深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)模擬人類大腦的神經(jīng)連接結(jié)構(gòu)?在處理圖像、聲音和來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)?以確保函數(shù)擬合效果;/旦訓(xùn)練樣本有限?則模型的文本信息時(shí)?利用多階段變換對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分層描述?以組合低層特泛化能力將下降2深度學(xué)習(xí)通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)深度?在保持模型泛化能力的征形成更加抽象的高層表示2同時(shí)?有效降低了計(jì)算復(fù)雜度2隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展?強(qiáng)化學(xué)習(xí)也涌現(xiàn)出眾多研究成果?并逐漸應(yīng)用于制定虛擬電廠的優(yōu)化及控制策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以處理量測(cè)裝置提供的大規(guī)模數(shù)據(jù)?實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策控制?有廣闊的發(fā)展前景。典型算法包括Q學(xué)習(xí)、梯度加強(qiáng)算法、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃、時(shí)序差分學(xué)習(xí)(TDLearning)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心是學(xué)習(xí)系統(tǒng)與環(huán)境的反復(fù)交互作用。如果智能體的某個(gè)行為導(dǎo)致環(huán)境給予積極的獎(jiǎng)賞?則智能體后續(xù)產(chǎn)生這個(gè)行為策略的趨勢(shì)便會(huì)得到加強(qiáng)。這種智能體與環(huán)境的交互過(guò)程可由閉環(huán)模型表示。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是在每個(gè)離散狀態(tài)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)策略?以使期望的環(huán)境反饋獎(jiǎng)賞和最大。因此?強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以僅從所在環(huán)境中?通過(guò)判斷自身經(jīng)歷所產(chǎn)生的反饋信息來(lái)學(xué)會(huì)自我改進(jìn)?具有比其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法更強(qiáng)大的在線自學(xué)習(xí)能力?且對(duì)研究對(duì)象的物理模型不敏感。深度學(xué)習(xí)在虛擬電廠中的應(yīng)用短期負(fù)荷預(yù)測(cè)可以預(yù)測(cè)超短期負(fù)荷?采用t-SNE算法實(shí)現(xiàn)對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到的特征進(jìn)行可視化表征?證明深度網(wǎng)絡(luò)算法可以擬合負(fù)荷數(shù)據(jù)中存在的周期性規(guī)律2可再生能源預(yù)測(cè)電隨機(jī)場(chǎng)景生成方法?實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電的預(yù)測(cè)誤差分類、隨機(jī)場(chǎng)景模擬及場(chǎng)景削減等步驟?較好地應(yīng)對(duì)風(fēng)電的隨機(jī)性和不確定性2行為畫(huà)像與異常檢測(cè)融合深度學(xué)習(xí)的虛擬電廠聚合用戶調(diào)節(jié)行為畫(huà)像生成技術(shù)、異常數(shù)據(jù)檢測(cè)注入技術(shù)、數(shù)據(jù)信息挖掘技術(shù)等已成為深度學(xué)習(xí)與虛擬電廠交叉領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究?為虛擬電廠的精細(xì)化管理提供技術(shù)支撐2強(qiáng)化學(xué)習(xí)可引入虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度?有利于分析虛擬電廠內(nèi)部構(gòu)成主體及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等的決策行為?制定更為合理的虛擬電廠調(diào)度控制方案。目前輔助服務(wù)市場(chǎng)已成為中國(guó)電力市場(chǎng)改革的重要環(huán)節(jié)?虛擬電廠有望成為重要的輔助服務(wù)提供商。國(guó)網(wǎng)冀北電力公司基于虛擬電廠參與峰值調(diào)節(jié)輔助服務(wù)響應(yīng)的操作控制需求?構(gòu)建了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本框架和虛擬電廠調(diào)峰輔助服務(wù)優(yōu)化調(diào)度方法?滿足不同場(chǎng)景下虛擬電廠的運(yùn)營(yíng)調(diào)控需求。除此以外?融合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬電廠用戶調(diào)節(jié)能力預(yù)測(cè)、虛擬電廠市場(chǎng)參與和報(bào)價(jià)博弈等方面?也均有相關(guān)研究。強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)使虛擬電廠能夠在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)優(yōu)化?提高調(diào)度決策的智能化水平和經(jīng)濟(jì)效益。強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)?訓(xùn)練過(guò)程對(duì)算力與存儲(chǔ)要求較大?往往不需要數(shù)據(jù)集時(shí)序差分學(xué)習(xí)、梯度加強(qiáng)算法、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃動(dòng)態(tài)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)決策、目標(biāo)實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制虛擬電廠實(shí)時(shí)在線調(diào)控、虛擬電廠參與各類市場(chǎng)交易策略生成高性能算力、高性能存儲(chǔ)對(duì)比項(xiàng)典型算法針對(duì)問(wèn)題虛擬電廠應(yīng)用技術(shù)需求深度學(xué)習(xí)屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)?具有大量隱藏層?需要海量數(shù)據(jù)參深度置信網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征提取、圖像與模式識(shí)別、時(shí)間序列預(yù)測(cè)虛擬電廠可調(diào)節(jié)能力預(yù)測(cè)、負(fù)荷與可再生能源出力多時(shí)間尺度預(yù)測(cè)海量數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集、高性能算力:數(shù)字物理仿真推演狹義上理解?數(shù)字孿生是實(shí)時(shí)仿真延展概念?其發(fā)展的背景是計(jì)算機(jī)輔助分析(CAA)技術(shù)的廣泛發(fā)展。在實(shí)時(shí)仿真技術(shù)中?由于模型求解時(shí)間領(lǐng)先于仿真時(shí)間?使得仿真系統(tǒng)可以同步于物理系統(tǒng)運(yùn)行?甚至超越物理系統(tǒng)運(yùn)行。在此條件下?實(shí)際物理系統(tǒng)在數(shù)字仿真平臺(tái)的鏡像可以同步求解?甚至預(yù)測(cè)未來(lái)物理系統(tǒng)中可能存在的狀態(tài)?數(shù)字孿生概念便應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)字孿生是以模型和數(shù)據(jù)為主要元素構(gòu)建的系統(tǒng)工程?因此十分適合采用大數(shù)據(jù)、人工智能等進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)的處理?是推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的手段。數(shù)字化模型構(gòu)建構(gòu)建高保真的虛擬電廠數(shù)字化模型?涵蓋物理實(shí)體的幾何、物理、行為特性虛實(shí)互動(dòng)虛擬孿生空間與物理實(shí)體通過(guò)高效連接和實(shí)時(shí)傳輸實(shí)現(xiàn)孿生并行與虛實(shí)互動(dòng)?通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)智能感知實(shí)現(xiàn)"由實(shí)入虛"?通過(guò)智能決策平臺(tái)實(shí)現(xiàn)"由虛控實(shí)"區(qū)塊鏈技術(shù)可確保孿生數(shù)據(jù)不可篡改、可跟蹤、可追溯等?為數(shù)字孿生系統(tǒng)提供安全可信的數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析孿生空間集成物理感知、模型生成、仿真分析等過(guò)程生成的多源、異構(gòu)全要素海量數(shù)據(jù)?利用大數(shù)據(jù)分析方法充分挖掘有效信息?有效支撐系統(tǒng)云計(jì)算數(shù)字孿生的規(guī)模彈性大?從單元級(jí)到復(fù)雜系統(tǒng)級(jí)?計(jì)算與存儲(chǔ)需求迅速增加?云計(jì)算可利用其按需使用和分布式共享模式的優(yōu)勢(shì)動(dòng)態(tài)地滿足數(shù)字孿生計(jì)算與存儲(chǔ)需求人工智能基于人工智能算法?在無(wú)需數(shù)據(jù)專家參與情況下對(duì)孿生數(shù)據(jù)進(jìn)行深度知識(shí)挖掘?提供定制化精準(zhǔn)基礎(chǔ)服務(wù)?提升數(shù)據(jù)的附加值規(guī)劃階段:同步構(gòu)建同步規(guī)劃虛擬電廠物理實(shí)體與數(shù)字孿生虛擬空間?從建模階段開(kāi)始構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)?形成靜態(tài)屬性數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)已建成并投入使用的分布式電源?通過(guò)數(shù)字化建模和部署物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施將其納入數(shù)字孿生虛擬電廠體系中。運(yùn)營(yíng)階段:決策優(yōu)化依托智能分析平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬電廠的決策支撐和優(yōu)化管理。虛擬孿生空間與物理實(shí)體通過(guò)反饋機(jī)制實(shí)現(xiàn)虛實(shí)迭代?并通過(guò)智能決策平臺(tái)的支撐和實(shí)時(shí)優(yōu)化運(yùn)行控制實(shí)現(xiàn)"由虛控實(shí)"。112233運(yùn)行階段:不斷完善在運(yùn)行過(guò)程中不斷向虛擬空間導(dǎo)入仿真、知識(shí)、應(yīng)用等相關(guān)模型與管理數(shù)據(jù)?不斷完善數(shù)據(jù)中臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)智能感知和數(shù)據(jù)采集補(bǔ)充完善信息中樞數(shù)據(jù)中臺(tái)。超大型城市虛擬電廠理論基礎(chǔ)隨機(jī)矩陣?yán)碚?RMT)引入隨機(jī)矩陣?yán)碚搧?lái)處理超大型城市虛擬電廠中多個(gè)同質(zhì)分布式電源傳感器所帶來(lái)的結(jié)構(gòu)化時(shí)空數(shù)據(jù)。通過(guò)分析分布式電源所對(duì)應(yīng)的多維時(shí)空數(shù)據(jù)時(shí)空聯(lián)合相關(guān)性?能夠更充分地挖掘、處理傳統(tǒng)意義上的無(wú)效信號(hào) (特別是低信噪比信號(hào))?為洞察聚合體/系統(tǒng)的復(fù)雜行為現(xiàn)象提供了具備理論指導(dǎo)的新手段。RMT是處理時(shí)空聯(lián)合數(shù)據(jù)及高維統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的重要工具。當(dāng)隨機(jī)矩陣的規(guī)模趨于無(wú)窮大時(shí)?其經(jīng)驗(yàn)譜分布滿足單環(huán)定理、M-P律和半圓律。在此基礎(chǔ)上?進(jìn)/步定義隨機(jī)矩陣的線性特征值統(tǒng)計(jì)量?繼而構(gòu)建有效指范疇論范疇論的重要特點(diǎn)在于它剝離了每個(gè)對(duì)象的細(xì)節(jié)?將重心集中到研究對(duì)象間的抽象關(guān)系。引入范疇論來(lái)描述超大型城市虛擬電廠中的復(fù)雜關(guān)系?包括異質(zhì)需求側(cè)資源間的關(guān)系、單元與聚合體間的關(guān)系及不同空間 (包括物理空間、數(shù)字空間、模型空間、感知空間和決策空間)之間的范疇論在城市虛擬電廠中的應(yīng)用潛力在于可以描述不同層級(jí)各個(gè)主體間的多種抽象關(guān)系?從而有望解決孿生體統(tǒng)/建模、多孿生體聚合、孿生聚合體協(xié)同與互動(dòng)博弈等重要問(wèn)題?并為具體業(yè)務(wù)的工具設(shè)計(jì)提供基礎(chǔ)多時(shí)間尺度仿真與預(yù)演通過(guò)數(shù)字孿生系統(tǒng)多時(shí)間尺度仿真與預(yù)演多時(shí)間尺度仿真與預(yù)演通過(guò)數(shù)字孿生系統(tǒng)多時(shí)間尺度仿真與預(yù)演?可在虛擬電廠規(guī)劃建設(shè)階段在數(shù)字空間低成本試錯(cuò)?避免電源、電網(wǎng)、變電站、儲(chǔ)能等硬件設(shè)施過(guò)度建設(shè)?以按需規(guī)劃取代按時(shí)規(guī)劃?精準(zhǔn)量化虛擬電廠投資異常狀態(tài)識(shí)別與安全預(yù)警數(shù)字孿生虛擬電廠能夠基于數(shù)據(jù)分析、仿真計(jì)算、場(chǎng)景模擬等方法進(jìn)行極端情況下的異常狀態(tài)識(shí)別與安全預(yù)警?并將結(jié)果及時(shí)反饋至物理電網(wǎng)?指導(dǎo)虛擬電廠建設(shè)?提前分析和解決可能遇到的虛擬電廠故障與異常狀態(tài)模式?避免按時(shí)規(guī)劃帶來(lái)的滯后影響。及時(shí)反映市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)變化隨著電力市場(chǎng)的逐步放開(kāi)?傳統(tǒng)以年為單位的按時(shí)規(guī)劃已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)前快速變化的電力系統(tǒng)需求。數(shù)字孿生可以及時(shí)反映市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)變化?使需求側(cè)多元分布式電源規(guī)劃適應(yīng)市場(chǎng)需求。:全過(guò)程運(yùn)行安全保障虛擬電廠網(wǎng)絡(luò)通信制式、管理層級(jí)差異化程度高2同時(shí)?因?yàn)榉植际届`活資源存在接入斷面連接多、協(xié)議雜、數(shù)據(jù)刷新頻率各異等特征?端到端時(shí)延難以精確測(cè)量和有效控制?嚴(yán)重影響分布式資源參與高實(shí)時(shí)性調(diào)控業(yè)務(wù)的有效性2針對(duì)虛擬電廠終端接入方式多樣且計(jì)算資源有限、高實(shí)時(shí)安全接入認(rèn)證技術(shù)難度大等關(guān)鍵問(wèn)題?突破基于人工智能的終端軟硬件指紋生成技術(shù)和基于加密算法指令集優(yōu)化的高效身份認(rèn)證技術(shù)?為虛擬電廠規(guī)?；`活資源快速安全聚合調(diào)配提供保障2最后?虛擬電廠多方電力交易中有海量用戶數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集、多業(yè)務(wù)高度共享、用戶隱私密度大的特點(diǎn)?如何面向不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的差異化數(shù)據(jù)安全需求和使用需求?既保護(hù)用戶隱私?又不影響虛擬電廠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可用性?也是虛擬電廠業(yè)務(wù)的關(guān)鍵難點(diǎn)2數(shù)據(jù)異常問(wèn)題以同步相量測(cè)量裝置(PMU)為代表的數(shù)據(jù)量測(cè)裝置是虛擬電廠運(yùn)營(yíng)商需部署的關(guān)鍵邊緣終端設(shè)備。然而,伴隨著PMU的推廣運(yùn)行,因互感器誤差、PMU設(shè)備故障、時(shí)間同步異常、通信系統(tǒng)中斷等諸多因素,現(xiàn)場(chǎng)部分實(shí)測(cè)同步相量數(shù)據(jù)出現(xiàn)了數(shù)據(jù)系統(tǒng)性誤差異常、丟失、跳變、偏差等數(shù)據(jù)異常問(wèn)題。據(jù)加州獨(dú)立系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商(CAISO)2011年報(bào)道,北美同步相量數(shù)據(jù)異常比例為10%-17%。在中,2013年這/比例也達(dá)20%-30%。網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)隨著現(xiàn)代電力系統(tǒng)物理層與信息層的不斷融合,系統(tǒng)調(diào)控中心和虛擬電廠運(yùn)營(yíng)商對(duì)實(shí)時(shí)量測(cè)數(shù)據(jù)的依賴程度越來(lái)越高,導(dǎo)致同步相量數(shù)據(jù)及WAMS面臨著較高的潛在網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn),如受到虛假數(shù)據(jù)注入(FDI)攻擊、分布式拒絕服務(wù)時(shí)間同步攻擊:因PMU利用衛(wèi)星信號(hào)授時(shí)?其時(shí)間同步系統(tǒng)易受衛(wèi)星授時(shí)信號(hào)欺騙攻擊等時(shí)間同步攻擊。相比于網(wǎng)絡(luò)攻擊?衛(wèi)星授時(shí)信號(hào)欺騙攻擊可在無(wú)需接入物理網(wǎng)絡(luò)的情況下?利用便攜設(shè)備發(fā)動(dòng)攻擊?易導(dǎo)致同步相量數(shù)據(jù)異常對(duì)其后續(xù)的高級(jí)應(yīng)用性能有著嚴(yán)重的影響?如線路參數(shù)辨識(shí)中電壓幅值誤差在向電阻辨識(shí)結(jié)果誤差傳遞過(guò)程中會(huì)放大上千倍?將使得虛擬電廠結(jié)算數(shù)據(jù)失真?更有甚者PMU時(shí)間同步偏差將破壞廣域阻尼控制的效果?甚至加劇系統(tǒng)振蕩的幅度。面向虛擬電廠的網(wǎng)絡(luò)攻擊?主要目的包括獲取控制權(quán)、竊取信息、損毀致癱等?均需借助各種攻擊工具(如漏洞攻擊突破類、持久化控制類、嗅探竊密類、隱蔽消痕類等)。實(shí)現(xiàn)持久?其攻擊路徑也有跡可尋?有必要從攻擊方的角度?對(duì)虛擬電廠網(wǎng)絡(luò)攻擊進(jìn)行路徑分析?為動(dòng)態(tài)指標(biāo)設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。根據(jù)攻擊起點(diǎn)的不同?面向虛擬電廠的網(wǎng)絡(luò)攻擊路徑主要分為三大類。第/類:以終端為起點(diǎn)Attacker13TM3VPP_A3VPP_C3VPP_PD3PE。虛擬電廠終端數(shù)量多?設(shè)備缺乏完善的網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)?被攻擊者選為入侵起點(diǎn)的概率較大。攻擊者對(duì)公網(wǎng)內(nèi)TM發(fā)起FDI攻擊?將調(diào)節(jié)容量信息虛假擴(kuò)大數(shù)倍?導(dǎo)致VPP_C發(fā)出錯(cuò)誤的調(diào)節(jié)指令?可能引發(fā)功率缺額、切負(fù)荷操作?影響系統(tǒng)至VPP_PD?引發(fā)網(wǎng)絡(luò)攻擊大范圍跨空間傳播。第二類:以平臺(tái)為起點(diǎn)Attacker23VPP_T3VPP_C3VPP_A3TM。由于VPP_C和VPP_T/般在專網(wǎng)內(nèi)部?安全防護(hù)較為嚴(yán)密?攻擊者可能采用社會(huì)工程學(xué)(如釣魚(yú)郵件、網(wǎng)站釣魚(yú)等)手段發(fā)起攻擊?繞過(guò)網(wǎng)絡(luò)安器訪問(wèn)服務(wù)?可能被攻擊者利用存在的漏洞獲取訪問(wèn)權(quán)限。此類攻擊將導(dǎo)致大量終端數(shù)據(jù)被竊取、電網(wǎng)失去對(duì)聚合資源的調(diào)度能力?導(dǎo)致下發(fā)惡意調(diào)度指令。第三類:以通信網(wǎng)絡(luò)為起點(diǎn)Attacker33通信網(wǎng)絡(luò)3VPP_C3VPP_T。虛擬電廠內(nèi)部的通信鏈路和信息交互為信息攻擊者提供了多種入侵途徑和目標(biāo)。攻擊者在第/階段攻擊通信網(wǎng)絡(luò)?導(dǎo)致通信延遲或中斷、隱私泄露、調(diào)度及交易過(guò)程數(shù)據(jù)被篡改?如泄露或修改競(jìng)標(biāo)電價(jià)信息及電量信息?在后續(xù)階段沿攻擊路徑傳播?可能引發(fā)較大危害。協(xié)同攻擊路徑:虛擬電廠業(yè)務(wù)系統(tǒng)遭受單時(shí)段多目標(biāo)或者多時(shí)段單目標(biāo)協(xié)同攻擊。如前述三種攻擊路徑并發(fā)進(jìn)行易引發(fā)聯(lián)動(dòng)故障?聯(lián)動(dòng)故障復(fù)雜性高、發(fā)生概率低、難度大、危害性最大。信息通信能力指標(biāo)體系網(wǎng)絡(luò)時(shí)延控制技術(shù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)仿真模型構(gòu)建基于隱馬爾可夫過(guò)程的虛擬電廠網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)在線仿真模型?形成面向虛擬電廠業(yè)務(wù)剛性服務(wù)質(zhì)量保障的網(wǎng)絡(luò)承載能力指標(biāo)體系?通過(guò)實(shí)時(shí)仿真預(yù)測(cè)強(qiáng)化虛擬電廠實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)承載能力2面向虛擬電廠分層分區(qū)網(wǎng)絡(luò)的信息通信能力指標(biāo)體系構(gòu)建?根據(jù)虛擬電廠的具體業(yè)務(wù)確定承載通信指標(biāo)映射關(guān)系2/級(jí)指標(biāo)包括通信實(shí)時(shí)性、通信可靠性和通信安全通過(guò)構(gòu)建時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)?提供網(wǎng)絡(luò)的時(shí)鐘同步、端到端的確定性時(shí)延、高效的數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度和資源預(yù)留?實(shí)現(xiàn)周期性和非周期性數(shù)據(jù)在同/網(wǎng)絡(luò)上傳輸2終端邊緣網(wǎng)絡(luò)安全研究虛擬電廠智能終端邊緣計(jì)算技術(shù)和邊緣終端邊緣網(wǎng)絡(luò)安全研究虛擬電廠智能終端邊緣計(jì)算技術(shù)和邊緣側(cè)源網(wǎng)荷儲(chǔ)的協(xié)同管控技術(shù)、基于人工智能的終端軟硬件指紋生成技術(shù)、加密算法指令集優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù)、基于零知識(shí)證明的高效身份認(rèn)證技術(shù)?實(shí)現(xiàn)虛擬電