虛擬電廠參與AGC調(diào)頻多目標(biāo)優(yōu)化策略隨著可再生能源滲透率逐漸升高,電力系統(tǒng)的慣性支撐能力也隨之降低,科學(xué)增加電網(wǎng)調(diào)頻性能成為亟待解決的問(wèn)題2本研究提出虛擬電廠參與自動(dòng)發(fā)電控制(AGC)調(diào)頻的多目標(biāo)優(yōu)化策略,通過(guò)聚合電動(dòng)汽車(chē)、儲(chǔ)能系統(tǒng)響應(yīng)火電機(jī)組與AGC信號(hào)偏差的低頻和高頻部分,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)頻性能的全面提升2能源轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)《"十四五"現(xiàn)代能源體系規(guī)劃》明確提出,推動(dòng)虛擬電廠等靈活性資源參與輔助服務(wù)等交易。當(dāng)前我國(guó)電力系統(tǒng)面臨雙重挑戰(zhàn):/方面可再生能源占比快速提升導(dǎo)致系統(tǒng)慣性支撐能力下降,另/方面?zhèn)鹘y(tǒng)火電機(jī)組在AGC調(diào)頻中存在響應(yīng)延遲、反調(diào)峰和死區(qū)震蕩等固有缺陷,無(wú)法及時(shí)準(zhǔn)確跟蹤這些問(wèn)題在高比例可再生能源接入場(chǎng)景下尤為突出,迫切需要引入新型靈活性資源參與系統(tǒng)調(diào)頻。新型資源機(jī)遇隨著電動(dòng)汽車(chē)保有量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),處于閑置停車(chē)狀態(tài)的電動(dòng)汽車(chē)構(gòu)成了豐富的分布式可調(diào)節(jié)資源池。這些資源具有響應(yīng)速度快、調(diào)節(jié)精度高、雙向調(diào)節(jié)能力強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。通過(guò)虛擬電廠技術(shù)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)/調(diào)控,能夠有效整合電動(dòng)汽車(chē)、儲(chǔ)能系統(tǒng)和火電機(jī)組等異質(zhì)資源,形成協(xié)同調(diào)頻能力,為解決電網(wǎng)調(diào)頻難題提供了創(chuàng)新路市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)不同省市在虛擬電廠參與調(diào)峰調(diào)頻服務(wù)市場(chǎng)機(jī)制方面進(jìn)行了有益探索,市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)不同省市在虛擬電廠參與調(diào)峰調(diào)頻服務(wù)市場(chǎng)機(jī)制方面進(jìn)行了有益探索,從市場(chǎng)組成、準(zhǔn)入條件、報(bào)價(jià)出清到結(jié)算機(jī)制都在不斷完善2這為虛擬電廠規(guī)?；瘏⑴c輔助服務(wù)提供了政策基礎(chǔ)2補(bǔ)償機(jī)制研究針對(duì)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的功率與容量特性,研究者構(gòu)建了功率補(bǔ)償和容量補(bǔ)償數(shù)學(xué)模型,建立了補(bǔ)償單價(jià)與爬坡速率之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,為合理的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制提供了理論依據(jù)2信號(hào)分解方法現(xiàn)有研究主要采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)將火電機(jī)組調(diào)頻偏差分解為高頻、中頻和低頻分量,分別分配給超級(jí)電容器、蓄電池和電動(dòng)汽車(chē)響應(yīng)2該方法能夠充分發(fā)揮不同儲(chǔ)能設(shè)備的技術(shù)特性2優(yōu)化決策模型已有研究建立了含儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車(chē)和火電機(jī)組的虛擬電廠參與調(diào)頻決策模型,通過(guò)時(shí)變?yōu)V波和多目標(biāo)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)凈收益最大化2但多數(shù)研究關(guān)注單/優(yōu)化目標(biāo),缺乏對(duì)系統(tǒng)綜合性能的全面考量2研究創(chuàng)新點(diǎn)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化突破傳統(tǒng)單目標(biāo)優(yōu)化框架,建立了綜合考慮經(jīng)濟(jì)效益、儲(chǔ)能電量平衡度和調(diào)頻效果的多目標(biāo)優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的全面提升能量互濟(jì)機(jī)制設(shè)計(jì)了虛擬電廠內(nèi)部資源間的能量互補(bǔ)策略,當(dāng)儲(chǔ)能SOC越限時(shí)由電動(dòng)汽車(chē)緊急補(bǔ)償,提高了系統(tǒng)整體的持續(xù)響應(yīng)能力頻段自適應(yīng)分配基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù),將調(diào)頻信號(hào)按頻率特性智能分配,電動(dòng)汽車(chē)響應(yīng)低頻分量,儲(chǔ)能系統(tǒng)響應(yīng)高頻分量,充分發(fā)揮各類(lèi)資源優(yōu)勢(shì)智能求解算法采用NSGA-III算法結(jié)合模糊集理論求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,獲得Pareto最優(yōu)解集,為決策者提供科學(xué)依據(jù)虛擬電廠參與AGC調(diào)頻總體框架虛擬電廠協(xié)調(diào)控制架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)多類(lèi)型資源協(xié)同調(diào)頻的關(guān)鍵。電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)(EMS)下發(fā)AGC指令至虛擬電廠協(xié)調(diào)控制中心,控制中心將信號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)給火電機(jī)組執(zhí)行。同時(shí),控制中心實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)火電機(jī)組的實(shí)際出力,通過(guò)對(duì)比AGC指令與機(jī)組實(shí)際出力,計(jì)算出功率偏差信號(hào)。該偏差信號(hào)經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解處理后,被分解為高頻分量和低頻分量。高頻分量具有快速波動(dòng)特性,適合由響應(yīng)速度快的儲(chǔ)能系統(tǒng)承擔(dān);低頻分量變化相對(duì)平緩,由電動(dòng)汽車(chē)集群響應(yīng)更為經(jīng)濟(jì)高效。最終,EMS根據(jù)虛擬電廠的聯(lián)合出力表現(xiàn),計(jì)算調(diào)頻性能指標(biāo),作為輔助服務(wù)補(bǔ)償費(fèi)用結(jié)算的依據(jù)。這種分層協(xié)調(diào)控制架構(gòu)充分發(fā)揮了各類(lèi)資源的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)整體性能的優(yōu)化。12345信號(hào)接收偏差計(jì)算實(shí)時(shí)計(jì)算火電機(jī)組出力與AGC指令之間的偏差,形成需要補(bǔ)償?shù)墓β市盘?hào)信號(hào)分解采用EMD算法將偏差信號(hào)分解為高頻和低頻兩個(gè)分量,準(zhǔn)備分配給不同資源指令下發(fā)高頻分量發(fā)送至儲(chǔ)能系統(tǒng),低頻分量發(fā)送至電動(dòng)汽車(chē)集群,實(shí)現(xiàn)協(xié)同響應(yīng)性能評(píng)估EMS評(píng)估虛擬電廠整體調(diào)頻性能,計(jì)算補(bǔ)償費(fèi)用并反饋優(yōu)化控制參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)體系本研究構(gòu)建的多目標(biāo)優(yōu)化模型突破了傳統(tǒng)單/經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)的局限,建立了三維目標(biāo)函數(shù)體系。第/個(gè)目標(biāo)函數(shù)關(guān)注虛擬電廠的綜合經(jīng)濟(jì)收益,包括調(diào)頻容量收益、調(diào)頻里程收益,以及電動(dòng)汽車(chē)補(bǔ)償成本、儲(chǔ)能運(yùn)維成本和火電機(jī)組調(diào)頻成本等支出項(xiàng)。通過(guò)最大化凈收益,確保虛擬電廠具有可持續(xù)的商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式。第二個(gè)目標(biāo)函數(shù)聚焦儲(chǔ)能系統(tǒng)的電量平衡度,通過(guò)優(yōu)化儲(chǔ)能的充放電能力平衡,避免儲(chǔ)能長(zhǎng)期處于高荷電狀態(tài)或低荷電狀態(tài),延長(zhǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)使用壽命并提高其持續(xù)響應(yīng)能力。第三個(gè)目標(biāo)函數(shù)評(píng)估調(diào)頻效果,以虛擬電廠聯(lián)合出力與AGC指令的均方根偏差最小為目標(biāo),確保優(yōu)質(zhì)的調(diào)頻服務(wù)質(zhì)量。三個(gè)目標(biāo)函數(shù)相互關(guān)聯(lián)、相互制約,共同構(gòu)成了虛擬電廠優(yōu)化運(yùn)行的完整評(píng)價(jià)體系。平衡度指標(biāo)設(shè)計(jì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的電量平衡度是衡量其持續(xù)調(diào)頻能力的關(guān)鍵指標(biāo)。定義平衡度指標(biāo)為:其中Echa和Edech分別為儲(chǔ)能最大可充電量和最大可放電充放電能力達(dá)到最優(yōu)平衡狀態(tài)。該指標(biāo)值域?yàn)閇-1,0],數(shù)值越接近0表示儲(chǔ)能雙向工作能力越強(qiáng),越能夠持續(xù)響應(yīng)AGC指令的充放電需求。儲(chǔ)能的最大可充放電量與當(dāng)前SOC狀態(tài)緊密相關(guān):E(t)=(SOCmax—SOC(t)).EE(t)=(SOC(t)—SOCmin).E通過(guò)優(yōu)化儲(chǔ)能SOC狀態(tài),使其盡可能維持在中間區(qū)域,可以同時(shí)保證充足的充電和放電裕度,避免因SOC過(guò)高或過(guò)低導(dǎo)致的調(diào)頻能力受限問(wèn)題。儲(chǔ)能SOC動(dòng)態(tài)演化模型初始狀態(tài)t時(shí)刻儲(chǔ)能處于SOC(t)狀態(tài),可以執(zhí)行充電或放電操作放電過(guò)程放電時(shí)長(zhǎng)tdech后,SOC狀態(tài)演化為:SOCdech(t+tdech)=SOC(t)2PESS(t).tdech/·dech 1234約束條件全過(guò)程需滿(mǎn)足約束條件全過(guò)程需滿(mǎn)足:SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax.·chaSOCcha(t+tcha)=SOC(t)+PESS(t.·cha儲(chǔ)能系統(tǒng)的SOC狀態(tài)受充放電功率、持續(xù)時(shí)間和轉(zhuǎn)換效率共同影響2充電效率ηcha和放電效率ηdech反映了儲(chǔ)能系統(tǒng)的能量轉(zhuǎn)換特性,典型值在85%-95%之間2通過(guò)精確建模SOC動(dòng)態(tài)演化過(guò)程,可以預(yù)測(cè)儲(chǔ)能在不同調(diào)頻策略下的狀態(tài)軌跡,為優(yōu)化決策提供依據(jù)2合理的SOC管理策略能夠在保證調(diào)頻性能的同時(shí),延長(zhǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)的循環(huán)壽命,降低全生命周期成本2偏差最小化目標(biāo)調(diào)頻效果通過(guò)虛擬電廠聯(lián)合出力與AGC指令之間的均方根偏差來(lái)量化評(píng)估:其中PAGC(t)為t時(shí)刻的AGC指令,Punit(t)為火電機(jī)組實(shí)際出力,PTVPP(t)為虛擬電廠出力。虛擬電廠出力由儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車(chē)出力組成:PTVPP(t)=PESS(t)+PEV(t)R￡值越小,說(shuō)明虛擬電廠對(duì)AGC指令的跟蹤精度越高,調(diào)擬電廠對(duì)電網(wǎng)頻率穩(wěn)定的貢獻(xiàn)程度,是評(píng)價(jià)調(diào)頻服務(wù)技術(shù)水平的核心標(biāo)準(zhǔn)。優(yōu)化該目標(biāo)能夠提升電網(wǎng)頻率質(zhì)量,減少頻率波動(dòng)對(duì)用戶(hù)設(shè)備的影響,同時(shí)提高虛擬電廠的調(diào)頻性能指標(biāo)K值,間接增加經(jīng)濟(jì)收益。儲(chǔ)能SOC約束儲(chǔ)能荷電狀態(tài)必須維持在允許范圍內(nèi)儲(chǔ)能SOC約束儲(chǔ)能荷電狀態(tài)必須維持在允許范圍內(nèi):SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax通常SOCmin設(shè)置為20%,SOCmax設(shè)置為90%,以保護(hù)電池并延長(zhǎng)壽電動(dòng)汽車(chē)容量約束調(diào)度容量不得超過(guò)中標(biāo)容量:P(t)≤Pa(t)P(t)≤Pech(t)該約束保證虛擬電廠履行與電網(wǎng)簽訂的調(diào)頻服務(wù)合同。儲(chǔ)能功率約束儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電功率受其額定功率限制:PS(t)≤PP(t)≤P該約束確保儲(chǔ)能系統(tǒng)在安全范圍內(nèi)運(yùn)行,避免過(guò)載損壞。電動(dòng)汽車(chē)功率約束電動(dòng)汽車(chē)集群的充放電功率不得超過(guò)實(shí)時(shí)可用容量:P(t)≤Px(t)P(t)≤P(t)可用容量隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化,取決于在線車(chē)輛數(shù)量和用戶(hù)需求。NSGA-III優(yōu)化算法框架針對(duì)虛擬電廠參與AGC調(diào)頻的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,本研究采用第三代非支配排序遺傳算法(NSGA-III)進(jìn)行求解。該算法相較于傳統(tǒng)的NSGA-II和粒子群算法,在處理三目標(biāo)以上的大規(guī)模多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)。算法通過(guò)引入分層非支配排序和參考點(diǎn)機(jī)制,有效平衡了搜索空間的探索與利用,能夠獲得分布均勻的Pareto前沿解集。算法執(zhí)行過(guò)程包括:首先進(jìn)行種群初始化,隨機(jī)生成候選解;然后進(jìn)行非支配排序,識(shí)別當(dāng)前種群中的最優(yōu)個(gè)體;利用遺傳算子(選擇、交叉、變異)生成新/代種群;將父代和子代合并后進(jìn)行快速非支配排序;將個(gè)體關(guān)聯(lián)到預(yù)設(shè)的參考點(diǎn);根據(jù)參考點(diǎn)選擇合適個(gè)體加入新種群;重復(fù)上述過(guò)程直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代代數(shù)。最終得到的Pareto解集代表了三個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間的最優(yōu)權(quán)衡方案。最優(yōu)解選取策略NSGA-III算法求解得到的Pareto解集包含多個(gè)非劣解,每個(gè)解代表三個(gè)目標(biāo)函數(shù)之間的不同權(quán)衡。為從解集中選擇最適合實(shí)際應(yīng)用的決策方案,引入模糊集理論構(gòu)建隸屬度函數(shù)。對(duì)于第i個(gè)解的第k個(gè)目標(biāo)函數(shù),其隸屬度函數(shù)定義為:該公式將目標(biāo)函數(shù)值歸/化到[0,1]區(qū)間,使不同量綱的目標(biāo)函數(shù)具有可比性。解集中各解的綜合隸屬度通過(guò)加權(quán)求和計(jì)算:綜合隸屬度函數(shù)值最大的解即為模糊意義下的最優(yōu)決策方案。該方法充分考慮了多個(gè)目標(biāo)之間的協(xié)同關(guān)系,避免了單/目標(biāo)優(yōu)化可能導(dǎo)致的其他目標(biāo)性能?chē)?yán)重退化問(wèn)題,為決策者提供了科學(xué)合理的選擇依據(jù)。算例分析:參數(shù)設(shè)置設(shè)備類(lèi)型參數(shù)名稱(chēng)數(shù)值充電補(bǔ)償價(jià)格500元/MWh快充充電功率20kW慢充充電功率放電功率儲(chǔ)能系統(tǒng)單位功率成本108.5元/MW儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)維單位成本火電機(jī)組爬坡成本63.5元/MWh火電機(jī)組額定容量600MW調(diào)節(jié)速率調(diào)節(jié)偏差標(biāo)準(zhǔn)值標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)時(shí)間60s算例采用某省電廠/天的實(shí)際AGC運(yùn)行數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)集真實(shí)反映了電網(wǎng)調(diào)頻需求的時(shí)變特性和隨機(jī)性。仿真分析基于上述參數(shù)設(shè)置,儲(chǔ)能系統(tǒng)配置容量為8MW/4MWh,電動(dòng)汽車(chē)集群規(guī)模為1500輛。參數(shù)選取參考了國(guó)內(nèi)主流調(diào)頻市場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行規(guī)則和設(shè)備技術(shù)參數(shù)?；痣姍C(jī)組AGC跟蹤性能分析火電機(jī)組實(shí)際出力(紅線)與AGC指令(藍(lán)線)的對(duì)比清晰顯示了傳統(tǒng)調(diào)頻方式的局限性。機(jī)組出力曲線明顯滯后于指令信號(hào),且存在頻繁的波動(dòng)。圖:火電機(jī)組出力偏差曲線功率偏差曲線揭示了問(wèn)題的嚴(yán)重性。偏差持續(xù)較大且波動(dòng)劇烈,最大偏差這些偏差主要源于火電機(jī)組的物理特性約束:鍋爐和汽輪機(jī)系統(tǒng)具有較大的熱慣性,響應(yīng)AGC指令存在固有延遲;機(jī)組存在死區(qū)特性,小幅度指令變化無(wú)法觸發(fā)出力調(diào)整;頻繁的功率調(diào)節(jié)會(huì)加劇設(shè)備磨損,運(yùn)行人員傾向于保守控制。在高比例可再生能源接入場(chǎng)景下,這種調(diào)頻性能已無(wú)法滿(mǎn)足電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的要求,迫切需要引入快速響應(yīng)的靈活性資源予以補(bǔ)充。EMD信號(hào)分解結(jié)果經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)將火電機(jī)組出力與AGC信號(hào)的偏差分解為高頻分量和低頻分量,實(shí)現(xiàn)了頻段自適應(yīng)分配策略。高頻分量(紅線)表現(xiàn)出快速波動(dòng)特性,幅值變化劇烈但持續(xù)時(shí)間短,峰值功率可達(dá)±15MW,時(shí)間尺度在分鐘級(jí)。這類(lèi)信號(hào)適合由響應(yīng)速度快、功率密度高的儲(chǔ)能系統(tǒng)承擔(dān),儲(chǔ)能系統(tǒng)可在秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成功率調(diào)節(jié),有效抑制高頻功率擾動(dòng)。低頻分量(藍(lán)線)變化相對(duì)平緩,功率變化趨勢(shì)呈現(xiàn)小時(shí)級(jí)周期性特征,幅值/般在±8MW范圍內(nèi)。這類(lèi)信號(hào)更適合由電動(dòng)汽車(chē)集群響應(yīng),雖然單車(chē)功率較小,但通過(guò)聚合大量車(chē)輛可實(shí)現(xiàn)可觀的調(diào)節(jié)容量,且低頻調(diào)節(jié)對(duì)電池壽命影響較小。EMD分解方法充分考慮了不同資源的技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性,實(shí)現(xiàn)了"快慢結(jié)合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)"的協(xié)同調(diào)頻模式,為虛擬電廠優(yōu)化運(yùn)行奠定了基礎(chǔ)?；?500輛電動(dòng)汽車(chē)的出行規(guī)律統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),采用蒙特卡洛模擬方法計(jì)算了區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車(chē)虛擬儲(chǔ)能的可用容量。充電功率(藍(lán)線)在全天大部分時(shí)段維持在較高水平,峰值可達(dá)7MW,主要集中在白天和傍晚時(shí)段,與電動(dòng)汽車(chē)的停車(chē)充電習(xí)慣高度吻合。夜間0:00-6:00時(shí)段,大量車(chē)輛處于家庭充電狀態(tài),可用充電容量保持在5-6MW。放電功率(紅線)呈現(xiàn)明顯的時(shí)變特性,白天9:00-17:00工作時(shí)段可用放電容量較高,峰值達(dá)6.5MW,此時(shí)大量車(chē)輛停放在辦公場(chǎng)所,具備參與V2G放電的條件。夜間和通勤高峰時(shí)段,放電容量顯著降低,最低約2MW,主要因?yàn)檐?chē)輛在行駛過(guò)程中或充電需求較高。這種時(shí)變特性要求虛擬電廠協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)跟蹤可用容量變化,動(dòng)態(tài)調(diào)整資源調(diào)度策略,確保在各時(shí)段都能滿(mǎn)足AGC調(diào)頻需求,同時(shí)保障電動(dòng)汽車(chē)用戶(hù)的基本出行需求不受影響。優(yōu)化結(jié)果:Pareto前沿多目標(biāo)優(yōu)化求解結(jié)果通過(guò)NSGA-III算法迭代尋優(yōu),獲得了分布均勻的Pareto前沿解集。解集中的每個(gè)點(diǎn)代表三個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間的/種平衡方案,不存在任何/個(gè)解在所有目標(biāo)上都優(yōu)于其他解,這正是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的本質(zhì)特征。圖中可以觀察到,三個(gè)目標(biāo)函數(shù)之間存在明顯的權(quán)衡關(guān)系:追求更高的經(jīng)濟(jì)收益(R?)往往會(huì)導(dǎo)致調(diào)頻效果(R￡)的退化;而過(guò)分強(qiáng)調(diào)調(diào)頻精度則可能犧牲儲(chǔ)能電量平衡度采用模糊集理論從解集中選擇的理想解綜合考慮了三個(gè)目標(biāo)的協(xié)調(diào)優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了較好的整體性能平衡。該解對(duì)應(yīng)的虛擬電廠日收益為20.22萬(wàn)元,日內(nèi)綜合調(diào)頻性能指標(biāo)達(dá)到4.42,電動(dòng)汽車(chē)補(bǔ)償成本為2455.20元,各項(xiàng)指標(biāo)均處于Pareto前沿的優(yōu)勢(shì)區(qū)域。虛擬電廠出力偏差虛擬電廠聯(lián)合出力與AGC指令的偏差顯著降低,儲(chǔ)能系統(tǒng)出力曲線儲(chǔ)能系統(tǒng)主要響應(yīng)高頻功率分量,出力變化頻繁且幅值較大,正負(fù)功率快速切換體現(xiàn)了儲(chǔ)能的快速響應(yīng)能力,有效抑制了功率波動(dòng)電動(dòng)汽車(chē)出力曲線電動(dòng)汽車(chē)集群主要承擔(dān)低頻調(diào)節(jié)任務(wù),出力曲線相對(duì)平緩,充放電功率在±10MW范圍周期較長(zhǎng),與其技術(shù)經(jīng)濟(jì)特性相匹配三個(gè)子圖共同展示了虛擬電廠"火電為主、儲(chǔ)能補(bǔ)高頻、電動(dòng)汽車(chē)補(bǔ)低頻"的協(xié)同調(diào)頻模式2通過(guò)優(yōu)化資源配置和功率分配策略,虛擬電廠有效彌補(bǔ)了火電機(jī)組響應(yīng)遲滯的缺陷,實(shí)現(xiàn)了對(duì)AGC指令的精準(zhǔn)跟蹤,大幅提升了電網(wǎng)調(diào)頻質(zhì)量2電動(dòng)汽車(chē)向儲(chǔ)能的功率支援當(dāng)儲(chǔ)能SOC接近上限或下限,面臨越限風(fēng)險(xiǎn)無(wú)群可緊急接管儲(chǔ)能應(yīng)承擔(dān)的調(diào)頻任務(wù)。圖中顯示電動(dòng)汽車(chē)在多個(gè)時(shí)段向儲(chǔ)能提供了5-8MW的功率支援。儲(chǔ)能向電動(dòng)汽車(chē)的功率補(bǔ)充在電動(dòng)汽車(chē)可用容量不足時(shí)段(如通勤高峰),儲(chǔ)能系統(tǒng)可臨時(shí)擴(kuò)大調(diào)節(jié)范圍,補(bǔ)充電動(dòng)汽車(chē)無(wú)法響應(yīng)的低頻功率需求。圖中12:00前后儲(chǔ)能提供了約這種雙向能量互濟(jì)機(jī)制是虛擬電廠相較于單/資源調(diào)頻的核心優(yōu)勢(shì)。通過(guò)內(nèi)部資源的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和協(xié)同配合,虛擬電廠實(shí)現(xiàn)了更強(qiáng)的持續(xù)響應(yīng)能力和更高的調(diào)頻服務(wù)質(zhì)量。儲(chǔ)能系統(tǒng)可以更好地維持在50%-70%的理想SOC區(qū)間,既保證了充足的充放電裕度,又延長(zhǎng)了電池循環(huán)壽命。電動(dòng)汽車(chē)則在保障用戶(hù)出行需求的前提下,最大化了其調(diào)頻價(jià)值。這種"內(nèi)部挖潛、互濟(jì)互補(bǔ)"的運(yùn)行模式為虛擬電廠規(guī)?；瘏⑴c輔助服務(wù)市場(chǎng)提供了可行路徑。20.22虛擬電廠日收益萬(wàn)元,綜合考慮調(diào)頻補(bǔ)償收益和各類(lèi)成本后的凈收益,具有良好的商業(yè)運(yùn)4.42綜合調(diào)頻性能指標(biāo)日內(nèi)平均值,顯著高于傳統(tǒng)火電單獨(dú)調(diào)頻的性能水平,提升了調(diào)頻補(bǔ)償收益2455電動(dòng)汽車(chē)補(bǔ)償成本元/日,合理的激勵(lì)水平既能調(diào)動(dòng)用戶(hù)參與積極性,又控制了運(yùn)營(yíng)成本1.56偏差改善幅度率8.3%8/4儲(chǔ)能配置容量余,降低了初期投資,提高了經(jīng)濟(jì)性1500電動(dòng)汽車(chē)聚合規(guī)模擬電廠提供了充足的靈活性資源綜合經(jīng)濟(jì)和技術(shù)指標(biāo)表明,虛擬電廠參與AGC調(diào)頻具有顯著的技術(shù)經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)。通過(guò)合理的多目標(biāo)優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)效益、技術(shù)性能和系統(tǒng)可持續(xù)性的協(xié)同提升。多目標(biāo)優(yōu)化模型突破建立了綜合考慮經(jīng)濟(jì)收益、儲(chǔ)能電量平衡度和調(diào)頻效果的多目標(biāo)優(yōu)化模型多目標(biāo)優(yōu)化模型突破建立了綜合考慮經(jīng)濟(jì)收益、儲(chǔ)能電量平衡度和調(diào)頻效果的多目標(biāo)優(yōu)化模型,采用NSGA-III算法和模糊集理論獲得最優(yōu)決策方案。該模型克服了傳統(tǒng)單目標(biāo)優(yōu)化可能導(dǎo)致的性能偏廢問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)了虛擬電廠運(yùn)行性能的全面優(yōu)化,為調(diào)頻輔助服務(wù)市場(chǎng)提供了科學(xué)決策工具。能量互濟(jì)機(jī)制設(shè)計(jì)創(chuàng)新性地提出了虛擬電廠內(nèi)部?jī)?chǔ)能與電動(dòng)汽車(chē)的雙向能量互濟(jì)機(jī)制,當(dāng)儲(chǔ)能SOC越限時(shí)由電動(dòng)汽車(chē)緊急補(bǔ)償,當(dāng)電動(dòng)汽車(chē)可用容量不足時(shí)由儲(chǔ)能擴(kuò)大調(diào)節(jié)范圍。該機(jī)制增強(qiáng)了系統(tǒng)