聚合光伏系統(tǒng)及其他分布式能源資源參與北歐/次頻率備用探索分布式能源資源如何通過虛擬電廠技術(shù)參與北歐頻率控制備用市場,實(shí)現(xiàn)可再生能源的高效整合與電網(wǎng)頻率穩(wěn)定研究背景傳統(tǒng)備用資源的退出分布式能源資源的興起虛擬電廠的必要性北歐地區(qū)的/次頻率備用(PFR)傳統(tǒng)上由水力發(fā)電廠和化石燃料旋轉(zhuǎn)備用提供。隨著可再生光伏系統(tǒng)、儲能電池和智能負(fù)荷等分布式能源資源(DER)具備參與頻率備用的技術(shù)能力。然虛擬電廠(VPP)作為聚合平臺,可以整合多個小型DER資源,滿足頻率備用市場的最低投標(biāo)容量能源滲透率的提高,傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組逐步退役,系而,單個資源規(guī)模較小,無法滿足市場最低容量要求(如芬蘭FCR-N市場0.1MW,FCR-D市場統(tǒng)慣量降低,頻率穩(wěn)定性面臨新的挑戰(zhàn)。要求,需要通過聚合技術(shù)實(shí)現(xiàn)市場準(zhǔn)入。1MW),實(shí)現(xiàn)資源的規(guī)?；袌鰠⑴c。技術(shù)實(shí)踐的需求技術(shù)實(shí)踐的需求商業(yè)VPP系統(tǒng)多為專有解決方案,技術(shù)細(xì)節(jié)未公開,難以支持第三方開發(fā)者構(gòu)建高級功能模塊,如容量預(yù)測、優(yōu)化投標(biāo)等智能決策本研究的貢獻(xiàn)本研究的貢獻(xiàn)提出通用VPP應(yīng)用程序接口(API)的架構(gòu)與數(shù)據(jù)模型,封裝商業(yè)VPP的專有細(xì)節(jié),支持能源預(yù)測等高級應(yīng)用的開發(fā),并通過芬蘭購物中心的實(shí)際VPP部署驗(yàn)證方案的可行性2現(xiàn)有研究的局限現(xiàn)有研究的局限盡管學(xué)術(shù)界對DER參與頻率備用的技術(shù)方案研究豐富,但缺乏對VPP信息架構(gòu)、數(shù)據(jù)模型和應(yīng)用程序接口的系統(tǒng)性研究,阻礙了研究成果的工程化應(yīng)用2近年來,多種DER技術(shù)被開發(fā)用于提供頻率備用服務(wù),涵蓋智能負(fù)荷、儲能系統(tǒng)和可再生能源發(fā)電三大類別2LED照明系統(tǒng)通過控制LED燈具的功率,在維持用戶滿意度的前提下提供快速頻率響應(yīng)。研究表明,商業(yè)建筑的照明系統(tǒng)可以在不影響照明質(zhì)量的情況下參與/次頻率控制。制冷設(shè)備冰箱等溫控負(fù)荷通過調(diào)節(jié)壓縮機(jī)運(yùn)行,在保持溫度范圍內(nèi)提供備用容量。多臺冰箱的聚合控制可以實(shí)現(xiàn)MW級別的頻率調(diào)節(jié)能力,同時確保每臺設(shè)備的溫度不超出設(shè)定范圍。暖通空調(diào)系統(tǒng)HVAC系統(tǒng)作為建筑中最大的用電負(fù)荷之/,具有顯著的靈活性。通過優(yōu)化控制策略,可以在短時間內(nèi)調(diào)整功率,同時維持室內(nèi)舒適度,為電網(wǎng)提供快速頻率支持。響應(yīng)速度快,可在毫秒級別內(nèi)調(diào)整功率雙向調(diào)節(jié)能力,支持充電和放電模式高精度控制,線性或階躍式功率調(diào)節(jié)靈活部署,適合分布式配置技術(shù)挑戰(zhàn)單個電池容量有限,需要聚合才能滿足市場要求頻率備用與主要用途(如削峰填谷)存在沖突需要概率方法評估備用容量的可用性電動汽車作為移動儲能單元,其充電器具有快速減載能力。研究表明,電動汽車充電站可以在頻率偏差時快速減少充電功率,為傳統(tǒng)備用資源的啟動爭取時間。分層控制策略可以最小化電動汽車參與頻率備用的頻次,降低對電池壽命的影響。11降額運(yùn)行策略光伏系統(tǒng)通過在最大功率點(diǎn)以下運(yùn)行,預(yù)留/定功率裕度用于頻率響應(yīng)2當(dāng)頻率下降時,可以快速增加輸出功率;當(dāng)頻率上升時,可以進(jìn)/步降低功率2這種方法的關(guān)鍵是平衡發(fā)電收益損失與頻率備用收益222儲能配合方案將光伏系統(tǒng)與電池儲能結(jié)合,可以克服光伏足時儲存能量,在需要時釋放,確保光伏+儲能系統(tǒng)能夠持續(xù)提供備用容量,滿足市場對備用資源可靠性的要求233機(jī)會成本分析提供頻率備用意味著光伏系統(tǒng)放棄部分發(fā)電收益2研究指出,需要綜合考慮備用市場價格、現(xiàn)貨市場價格、光照條件等因素,優(yōu)化備用容量的投標(biāo)策略,使得頻率備用收益超過發(fā)電損失2市場概況/次頻率備用市場結(jié)構(gòu)北歐國家(芬蘭、丹麥、挪威、瑞典)建立了統(tǒng)/的電力市場結(jié)構(gòu),包括金融市場、日前市場、日內(nèi)市場以及備用與平衡電力市場2/次頻率備用市場采用日前拍賣機(jī)制,交易時間分辨率為1小時,市場參與者需在前/天18:30前提交次日各小時的投標(biāo)2正常運(yùn)行備用(FCR-N)正常運(yùn)行備用(FCR-N)啟動條件:頻率偏差0.01Hz以上最小容量:0.1MW(單個投標(biāo)最大5MW)控制特性:線性或分段線性調(diào)節(jié),雙向?qū)ΨQ應(yīng)用場景:常規(guī)頻率波動的連續(xù)調(diào)節(jié)擾動備用(FCR-D)響應(yīng)時間:-0.5Hz時5秒達(dá)50%,30秒達(dá)100%最小容量:1MW(單個投標(biāo)最大10MW)控制特性:上調(diào)方向,線性/階躍或混合模式應(yīng)用場景:大型發(fā)電機(jī)組脫網(wǎng)等嚴(yán)重?cái)_動快速頻率備用(FFR)啟動條件:頻率偏差-0.3/-0.4/-0.5Hz最小容量:1MW(單個投標(biāo)最大10-13.5MW)控制特性:單步階躍激活,持續(xù)時間5-30秒應(yīng)用場景:應(yīng)對嚴(yán)重頻率擾動的快速響應(yīng)頻率備用市場關(guān)鍵技術(shù)要求對比最小容量(MW)最大容量(MW)最快響應(yīng)(秒)持續(xù)時間(分鐘)6060FCR-D從技術(shù)要求可以看出,FCR-N對響應(yīng)速度要求相對寬松但需要持續(xù)調(diào)節(jié)能力,適合光伏、HVAC等資源;FFR要求極快響應(yīng),適合電池儲能;FCR-D介于兩者之間,可由多種資源提供。市場定價采用邊際價格機(jī)制,無論是否實(shí)際激活,參與者都能獲得容量費(fèi)用,這為DER參與提供了穩(wěn)定的收益預(yù)期。系統(tǒng)架構(gòu)提出的通用VPPAPI架構(gòu)分為虛擬專用網(wǎng)絡(luò)和公共網(wǎng)絡(luò)兩個層次,通過RESTAPI實(shí)現(xiàn)模塊間的標(biāo)準(zhǔn)化通信,支持?jǐn)?shù)據(jù)采集、預(yù)處理、預(yù)測和交易等全流程功能2商業(yè)VPP系統(tǒng)底層商業(yè)VPP管理實(shí)際DER資產(chǎn),包括光伏系統(tǒng)、儲能電池、智能負(fù)荷等2系統(tǒng)記錄資產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)、市場交易信息和預(yù)測結(jié)果,但接口和數(shù)據(jù)格式為專有標(biāo)準(zhǔn)2VPP客戶端作為適配層,訪問商業(yè)VPP的專有接口獲取數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換為符合通用API規(guī)范的格式2不同廠商的VPP只需開發(fā)相應(yīng)的客戶端,即可接入通用API通用API層提供標(biāo)準(zhǔn)化的REST接口,包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、預(yù)處理模塊和API端點(diǎn)2數(shù)據(jù)庫采用DjangoORM實(shí)現(xiàn),支持資產(chǎn)、市場、測量點(diǎn)等實(shí)體的CRUD操作和時序數(shù)據(jù)查詢2高級應(yīng)用通過API接口開發(fā)容量預(yù)測、價格預(yù)測、報(bào)告分析等高級功能2這些應(yīng)用可以由第三方開發(fā)者構(gòu)建,無需了解底層VPP的專有細(xì)節(jié),實(shí)現(xiàn)模塊化和可擴(kuò)展性2核心實(shí)體類.DataPoint:時序數(shù)據(jù)存儲,包含時間戳、數(shù)值、測量類型和測量點(diǎn)外鍵.MeasurementType:測量類型元數(shù)據(jù),定義預(yù)測、實(shí)測等數(shù)據(jù)類型.Asset:DER資產(chǎn)信息,如光伏、儲能、負(fù)荷等.ControlArea:控制區(qū)域,聚合多個資產(chǎn)形成可交易單元.Market:頻率備用市場信息,如FCR-N、FCR-D等·MarketTransaction:市場交易記錄,包括投標(biāo)(offer)和中標(biāo)(order)關(guān)鍵關(guān)系資產(chǎn)注冊(AssetEnrollment):記錄資產(chǎn)在特定市場的注冊時段,支持資產(chǎn)動態(tài)加入或退出市場2資產(chǎn)分配(AssetAssignment):記錄資產(chǎn)在控制區(qū)域中的激活時段,用于市場激活后的責(zé)任追溯和收益分配2測量點(diǎn)繼承:Asset和ControlArea繼承自MeasurementPoint,統(tǒng)/處理資產(chǎn)級和區(qū)域級的時序數(shù)據(jù),簡化數(shù)據(jù)訪問邏輯201GET/assets/列出VPP中所有配置的資產(chǎn)及其元數(shù)據(jù),包括資產(chǎn)類型、狀態(tài)、數(shù)據(jù)起始時間等信息,支持快速瀏覽和篩04POST/assets/創(chuàng)建新資產(chǎn),提交完整的資產(chǎn)配置信息,系統(tǒng)生成唯/標(biāo)識符并初始化資產(chǎn)在數(shù)據(jù)庫中的記錄202GET/assets/{ref}/獲取指定ID資產(chǎn)的詳細(xì)信息,返回JSON格式的單個資產(chǎn)完整數(shù)據(jù),用于查看特定資產(chǎn)的配置和狀態(tài)205PATCH/assets/{ref}/部分更新資產(chǎn)信息,只需提交需要修改的字段,其他字段保持不變,適用于單個屬性的快速修改203GET/assets/{ref}/data檢索指定資產(chǎn)的所有關(guān)聯(lián)時序數(shù)據(jù),包括功率、容量、預(yù)測值等多個測量類型的歷史數(shù)據(jù),支持時間范06PUT/assets/{ref}/完整更新資產(chǎn)信息,需要提交所有字段的數(shù)據(jù),適用于資產(chǎn)配置的全面修改或重置207DELETE/assets/{ref}/刪除指定資產(chǎn)及其所有關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),包括歷史時序數(shù)據(jù)、市場注冊記錄等,操作不可逆,需謹(jǐn)慎使用2類似的端點(diǎn)設(shè)計(jì)應(yīng)用于ControlArea、Market、MarketTransaction等所有數(shù)據(jù)模型類,提供統(tǒng)/的數(shù)據(jù)訪問模式2這種RESTful設(shè)計(jì)遵循行業(yè)最佳實(shí)踐,支持無狀態(tài)通信,易于水平擴(kuò)展和緩存優(yōu)化2 應(yīng)用場景/資產(chǎn)運(yùn)行可靠性是衡量DER實(shí)際交付預(yù)測備用容量能力的關(guān)鍵指標(biāo),對維護(hù)管理、市場投標(biāo)策略和收益分配具有重要意義2容量定義與計(jì)算方法上調(diào)容量(CapacityPos)負(fù)荷資產(chǎn):可削減的功率消耗,用于欠頻事件響應(yīng)發(fā)電資產(chǎn):可增加的發(fā)電功率,用于欠頻事件響應(yīng)儲能資產(chǎn):放電能力或減少充電功率的能力下調(diào)容量(CapacityNeg)負(fù)荷資產(chǎn):可增加的額外功率消耗,用于過頻事件響應(yīng)發(fā)電資產(chǎn):可削減的發(fā)電功率,用于過頻事件響應(yīng)儲能資產(chǎn):充電能力或減少放電功率的能力預(yù)測容量ForecastCapacityPos:預(yù)測的上調(diào)容量,用于日前市場投標(biāo)ForecastCapacityNeg:預(yù)測的下調(diào)容量,用于日前市場投標(biāo)可靠性指標(biāo)計(jì)算公式:Min(CapacityPos,CapacityNeg)/Min(ForecastCapacityPos,ForecastCapacityNeg)指標(biāo)含義:實(shí)際交付容量與預(yù)測容量的比值,越接近1表示可靠性越高維護(hù)管理優(yōu)化投標(biāo)策略改進(jìn)收益分配依據(jù)維護(hù)經(jīng)理通過監(jiān)控各資產(chǎn)的可靠性指標(biāo),識別交易員根據(jù)資產(chǎn)歷史可靠性數(shù)據(jù),評估投標(biāo)容VPP運(yùn)營商與資產(chǎn)所有者簽訂收益共享協(xié)議時,表現(xiàn)不佳的設(shè)備,有針對性地安排預(yù)防性維護(hù)量的風(fēng)險,在追求高收益與避免罰款之間取得可以將可靠性指標(biāo)作為分配系數(shù),激勵資產(chǎn)所有或設(shè)備升級,提高整體VPP的交付能力。平衡,優(yōu)化投標(biāo)決策。者提高設(shè)備維護(hù)水平和響應(yīng)能力。預(yù)測應(yīng)用備用容量預(yù)測是VPP智能投標(biāo)的核心功能,需要預(yù)測未來投標(biāo)周期(如次日各小時)各資產(chǎn)能夠提供的ForecastCapacityPos和ForecastCapacityNeg時序數(shù)據(jù)。特征工程從VPPAPI提取歷史容量數(shù)據(jù)(CapacityPos、CapacityNeg)作為標(biāo)簽,從氣象局API獲取太陽輻射數(shù)據(jù),從日歷提取時間特征(小時、月份、星期等),構(gòu)建訓(xùn)練樣本特征矩陣X_train2模型訓(xùn)練采用三層經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),第/隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)與輸入特征數(shù)相同,第二隱藏層固定24個節(jié)點(diǎn),激活函數(shù)使用tanh,輸出層使用relu2應(yīng)用dropout正則化防止過擬合,使用Adam優(yōu)化器訓(xùn)練模型2數(shù)據(jù)預(yù)處理對訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)/標(biāo)準(zhǔn)化,確保特征具有相同的統(tǒng)計(jì)特性2處理缺失值、異常值,進(jìn)行時間對齊和頻率重采樣,確保數(shù)據(jù)質(zhì)預(yù)測與驗(yàn)證將標(biāo)準(zhǔn)化后的預(yù)測特征矩陣X_pred輸入訓(xùn)練好的模型,生成預(yù)測結(jié)果Y_pred2在研究階段,將預(yù)測值與實(shí)際值Y_real對比,評估模型性能,迭代優(yōu)化特征選擇和超參數(shù)配置2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)詳解45300輸入層第/隱藏層第二隱藏層輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)Dropout率(%)架構(gòu)設(shè)計(jì)原理第/隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)與輸入特征數(shù)匹配,保留完整信息;第二隱藏層固定24節(jié)點(diǎn),對應(yīng)/天24小時的時間模式識別;兩個隱藏層后加入40%的dropout,在訓(xùn)練時隨機(jī)丟棄節(jié)點(diǎn),強(qiáng)制網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)更魯棒的特征表示。激活函數(shù)選擇隱藏層使用tanh激活函數(shù),輸出范圍[-1,1],適合捕捉雙向調(diào)節(jié)容量的對稱特性;輸出層使用relu,確保量為非負(fù)值,符合物理約束;Adam優(yōu)化器結(jié)合動量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率,加速收斂。案例研究芬蘭購物中心VPP實(shí)施概況在芬蘭某購物中心部署的VPP系統(tǒng)聚合了屋頂光伏陣列、電池儲能系統(tǒng)和建筑空調(diào)負(fù)荷,參與FCR-N市場2系統(tǒng)運(yùn)行16個月,累積了豐富的運(yùn)行數(shù)據(jù),為驗(yàn)證提出的API架構(gòu)和預(yù)測方法提供了真實(shí)場景2/上圖展示了購物中心電池儲能系統(tǒng)2020年12月1日至17日的容量時序數(shù)據(jù)。ForecastCapacityPos和ForecastCapacityNeg保持恒定的1.7MW,表明系統(tǒng)對電池進(jìn)行了保守的容量預(yù)測。實(shí)際容量CapacityPos和CapacityNeg存在較大波動,主要受電池荷電狀態(tài)(SOC)約束。波動特征分析從數(shù)據(jù)可以看出,實(shí)際容量在0.8-1.8MW范圍內(nèi)波動,整體低于預(yù)測的1.7MW。這是因?yàn)殡姵豐OC處于中間區(qū)域時,雙向調(diào)節(jié)能力最強(qiáng);當(dāng)SOC接近上下限時,/個方向的容量會受限,導(dǎo)致可靠性指標(biāo)下降。12月9日出現(xiàn)可靠性最低點(diǎn),可能是由于當(dāng)天電池參與了其他應(yīng)用(如削峰填谷),SOC偏離了中性位置,影響了備用容量的可用性。管理建議1.SOC管理優(yōu)化:在市場投標(biāo)前調(diào)整電池SOC至50%左右的中性區(qū),最大化雙向容量2.動態(tài)預(yù)測容量:根據(jù)SOC實(shí)時調(diào)整預(yù)測容量,避免保守預(yù)測導(dǎo)致的收益損失3.多應(yīng)用協(xié)調(diào):優(yōu)化電池在不同應(yīng)用間的調(diào)度,確保在承諾的備用時段保持足夠SOC裕度光伏系統(tǒng)的備用容量高度依賴于天氣條件,具有強(qiáng)烈的季節(jié)性和日內(nèi)變化規(guī)律。通過整合VPPAPI的歷史光伏功率數(shù)據(jù)和芬蘭氣象局的太陽輻射開放數(shù)據(jù),構(gòu)建了日前容量預(yù)測模型。2019年5月-8月光伏功率輸出處于峰值期,日最大功率可達(dá)-100×10kW(負(fù)值表示并網(wǎng)發(fā)電),系統(tǒng)在10-16時提供最大備用容量。這/時期太陽輻射強(qiáng)度高,日照時長長,是光伏參與備用市場的黃金時段。2020年4月-9月光伏功率逐步回升,驗(yàn)證了模型對季節(jié)性變化的預(yù)測能力。特別是7月達(dá)到年度峰值,與訓(xùn)練數(shù)據(jù)表現(xiàn)/致,證明了歷史數(shù)據(jù)對長期預(yù)測的有 2019年10月-2020年3月進(jìn)入冬季,光伏功率顯著下降,日最大功率僅約-20×10kW,可提供的備用容量大幅減少。這/時期太陽輻射弱,日照時間短,甚至存在極夜現(xiàn)象,光伏系統(tǒng)基本不參與市場或只提供極小容量。氣象特征與光伏輸出的相關(guān)性95%全球輻射與光伏功率相關(guān)性最強(qiáng)的特征,直接決定光伏板接收的總輻射能量,是87%散射輻射云天條件下的主要輻射來源,對陰天光伏發(fā)電預(yù)測至關(guān)重要,填補(bǔ)了直78%反射輻射地面反射到光伏板的輻射,在積雪季節(jié)(芬蘭冬季)貢獻(xiàn)顯著,提升了冬季微弱發(fā)電的預(yù)測精度92%直接指示可用太陽能時間,與光伏日發(fā)電量高度相關(guān),也隱含了天氣晴經(jīng)過相關(guān)性分析,從芬蘭氣象局提供的9種太陽輻射特征中篩選出6種作時間特征(小時、月份)捕捉日內(nèi)和季節(jié)模式,最終構(gòu)建了15維特征向上圖對比了光伏容量的真實(shí)值(Y_real,藍(lán)線)與預(yù)測值(Y_pred,橙線)。整體上,預(yù)測曲線緊密跟隨真實(shí)曲線,捕捉了功率的主要變化趨勢和波動模式。模型在大部分時段表現(xiàn)優(yōu)異,預(yù)測誤差較小。高精度時段在光伏發(fā)電的主要時段(上午10點(diǎn)至下午4點(diǎn)),模型預(yù)測非常準(zhǔn)確。這是因?yàn)樵摃r段太陽輻射模式相對規(guī)律,與訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的模式高度/夜間和清晨時段,光伏功率接近零,模型也能準(zhǔn)確預(yù)測為零或接近零的值,沒有出現(xiàn)虛假的正功率預(yù)測。異常點(diǎn)識別在某些時刻,預(yù)測值與實(shí)際值出現(xiàn)明顯偏差,主要發(fā)生在天氣突變的情況,如云層快速移動導(dǎo)致輻射劇烈波動。這些事件在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中樣本較少,模型未能充分學(xué)習(xí)。12月某日下午出現(xiàn)/個較大的負(fù)向偏差,可能是由于局部降雪或云層遮擋,而氣象站測得的區(qū)域平均輻射未能準(zhǔn)確反映購物中心光伏板的實(shí)際接收放大三日數(shù)據(jù)可以更清晰地觀察預(yù)測的細(xì)節(jié)表現(xiàn)。第/天和第三天預(yù)測準(zhǔn)確度非常高,峰值時刻和功率包絡(luò)線幾乎完全重合。第二天出現(xiàn)了前述的異常偏差,但整體趨勢仍然正確,只是幅值估計(jì)不足。這種局部誤差對日前投標(biāo)的影響有限,因?yàn)橥稑?biāo)容量通常會留有安全裕度。模型同樣準(zhǔn)確預(yù)測了功率的下降過程,直至歸零。整日預(yù)測的平滑性表明模型沒有出現(xiàn)高頻噪聲,具有良好的魯棒性。日出階段(6-10時)模型準(zhǔn)確捕捉了光伏功率從零逐步上升的過程,上這表明模型學(xué)習(xí)到了太陽高度角變化與功率增長的峰值階段(10-14時)預(yù)測值與實(shí)際值幾乎重合,誤差在±5%以內(nèi),達(dá)到這/階段對備用容量投標(biāo)最為關(guān)鍵,高精度預(yù)測避免了容量不足導(dǎo)致的罰款應(yīng)用前景智能投標(biāo)決策系統(tǒng)將容量預(yù)測模塊集成到VPP的自動投標(biāo)系統(tǒng),根據(jù)預(yù)測容量、市場價格預(yù)測和罰款統(tǒng)可以在風(fēng)險可控的前提下最大化備用市場收益,減少人工決策的不確定性2多資源協(xié)同優(yōu)化擴(kuò)展API支持風(fēng)電、水電等其他可再生能源資源的接利用不同資源的互補(bǔ)特性(如光伏日間強(qiáng)、風(fēng)電夜間強(qiáng)),提高VPP整體的市場參與能力和收益穩(wěn)定性2高級分析與報(bào)告基于API提供的豐富數(shù)據(jù),開發(fā)多維度分析工具,如資產(chǎn)性能對標(biāo)、市場收益分析、幫助VPP運(yùn)營商持續(xù)優(yōu)化資產(chǎn)配置和運(yùn)營策略,支持向監(jiān)管機(jī)構(gòu)和利益相關(guān)方的透將VPPAPI作為電網(wǎng)仿真軟件的數(shù)據(jù)源,提供真實(shí)的DER運(yùn)行參數(shù),提升仿真的準(zhǔn)確性,輔助規(guī)劃研究和投資決策。設(shè)備控制系統(tǒng)與微電網(wǎng)控制器、電池管理系統(tǒng)(BMS)、樓宇自控系統(tǒng)(BAS)等底層系統(tǒng)集成,除RESTAPI外,可考慮支持工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議如IEC104。城市能源管理中心VPPAPI輸出的關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)可集成到智慧城市能源管理平臺,為城市級能源決策提供實(shí)時數(shù)據(jù)支持。多能流系統(tǒng)未來擴(kuò)展支持熱電聯(lián)產(chǎn)和區(qū)域供熱,需評估當(dāng)前數(shù)據(jù)模型對多商品能源系統(tǒng)的適用性,可能需要增加熱量、蒸汽等新的測量類型。VPP間協(xié)作雖然當(dāng)前PFR市場規(guī)則不要求VPP協(xié)作,但未來可能出現(xiàn)基于VPP間互動的新型市場機(jī)制,API可為此類協(xié)作提供標(biāo)準(zhǔn)化接口。多資產(chǎn)類型預(yù)測擴(kuò)展將機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測框架應(yīng)用于風(fēng)電、水電、電動汽車、HVAC等其他資產(chǎn)類型,關(guān)鍵是針對每種資產(chǎn)選擇相關(guān)特征2例如,風(fēng)電預(yù)測需要風(fēng)速、風(fēng)向特征;HVAC預(yù)測需要溫度、濕度、人流量特征2投標(biāo)策略優(yōu)化算法基