编者按
随着能源结构的持续优化与电力市场的深化改革，虚拟电厂作为智慧能源管理的新模式，正在以前所未有的速度走进我们的视野。
2023年开年之际，朗新研究院捕捉到了这一趋势，推出了【“虚拟电厂大家谈”】系列稿件，受到了广泛关注和热烈讨论。一年来，朗新研究院持续深耕该领域，紧密跟踪行业动态，力求为大家提供更加前沿和专业的洞见。
如今，我们再次策划了全新的“虚拟电厂大家谈”系列，旨在更全面、更深入地剖析虚拟电厂的最新发展态势、政策走向、商业模式创新及市场机遇，欢迎大家的持续关注，系列稿件将陆续与您见面。
朗新研究院真诚地期待您的关注、分享、留言和评论，希望通过大家的共同参与和互动交流，能够汇聚更多的智慧和力量，共同推动虚拟电厂领域的持续创新与发展。
导语
本文从虚拟电厂面临的资源聚合管理难、负荷特性分析复杂等问题切入，初步探索研究了虚拟电厂负荷资源精细化管理的方法，并基于此简要阐述了虚拟电厂参与辅助服务市场的相关案例。希望通过本文的分享，能为虚拟电厂领域的从业人员提供全新的思路与实用的方法，共同推动虚拟电厂的建设与发展。
正文：
近年来，我国用电负荷快速增长与极端天气频发共同增加电网保供压力，大规模具有间接性、随机性、波动性等特征的可再生能源接入电网，电力系统的“双峰”“双高”特征日益凸显，其稳定性受到冲击，但社会各方面对电力安全稳定供应的要求不断提高，迫切需要兜牢电力安全保供的底线。在此背景下，虚拟电厂应运而生。
虚拟电厂建设运营难点之负荷资源管理
虚拟电厂聚合了大量需求侧资源，这类资源具有区域空间分散、单体容量小、负荷特性各异等特征。因此，如何对多源异构资源进行有效的聚合管理（形成虚拟发电机组）以及如何准确识别可调节资源聚合后的负荷特性（机组发电特征），是虚拟电厂在面对电网调节需求时，能够基于负荷资源实时运行状态进行优化调度决策（机组调用可行性、经济性研判下的出力调节策略），需要解决的基础与关键问题。
在多源异构资源的管理上，笔者认为主要存在以下问题：一方面，当前用户侧能源管理智能化、数字化水平参差不齐，绝大多数用户尚未建立分项计量与监测控制能力；另一方面，海量异构资源缺乏标准化的信息模型，其调节特性、可调潜力、调控方式等都不尽相同，聚合后统一管理难度大。
不过，随着IoT、负荷预测、仿真聚合等技术的进步与发展，也支持我们能够综合考虑可调资源的可调时段、可调能力、调节特性及调控成本等特性，实现虚拟电厂资源的静态标签化管理与动态优化聚合管理。
虚拟电厂负荷资源精细化管理方法
精准地对多源异构资源进行描述是实现负荷资源精细化管理的基础。
通过对负荷资源精细化描述方式的研究，笔者认为需要考虑负荷资源物理属性、用户主观意愿、生产工作需要、生活舒适度需求等多方因素，才能生动、形象地描述负荷资源，其主要通过以下方法实现：
（一）在资源排查阶段，以标签化方式开展资源入库
设计用户基础属性、用户负荷特征、技术评价属性、经济评价属性等多维标签，从地理区域、资源类型、行业类别、时间尺度等方面进行分项设计，实现对区域内负荷资源的标签化分类管理。
具体分类维度包括：管理单位、电网分区、重点输电断面等区域维度；重点行业、上下游关系等行业产业维度；刚性控制、柔性调节、用户自主调节、第三方负荷聚合商自主调节等负荷调节性质维度。
（二）在资源运行阶段，以实时数据实现资源池动态运营
基于资源排查数据以及负荷预测模型，从行业潜力、负荷重要性等级、时间尺度等维度建立多时段、多品类的精准实时动态可调资源池。
根据所在地区特点，确定重点关注的资源类型（比如暖通空调系统、电热水器、电动汽车充放电负荷等），对于重点资源开展基于本体物理模型和表达用户主观使用意愿的控制模型，提出重点资源的精细化建模方法；对于一般通用型负荷，根据运行特性、并网方式、接入条件、客户管理等特征，基于数据挖掘技术拟合分类资源属性特征。
此外，通过实时动态分回路的监测，实现对资源池的动态化调控运营，提高对可调节资源的分层分区分类精益管理能力。
（三）在资源应用阶段，以等值聚合助力电网运行支撑
实现模型交互与数据结构的通用化后，将各类可调节资源聚合为满足电网实际控制需求的虚拟电厂等值模型，虚拟电厂对外等值为类似传统火电机组的调节特性，提取可调功率上下限、响应时间、爬坡速率等技术参数，对内设置相应的控制策略，涵盖中长期、日前、日内、实时多时间尺度。同时，考虑电功率平衡约束、热功率平衡约束、可调节资源运行约束等约束条件，实现可调节资源的优化控制。最后，虚拟电厂上报包含等值模型、基准功率、成本函数等部分在内的聚合模型，纳入电网日前、日内优化调度和APC 闭环控制，为电网提供调峰、调频、调压等运行支撑。
图1 负荷资源描述与精细化管理方法（来源：《新型电力系统规模化灵活资源虚拟电厂科学问题与研究框架》）
虚拟电厂负荷资源精细化管理实践
下面，本文将以公共快充、公交专用、单位专用等多类型充电站集群参与电网削峰调峰辅助服务为例，阐述虚拟电厂如何依托负荷资源精细化管理能力，实现在最优方式下，发挥可调能力并响应调节需求的应用案例。
（一）充电设施标签化入库
在充电设施信息建档时，对充电站类型、充电站容量、充电桩数量、充电桩输出功率、电气位置、充电桩是否可控及其调控方式等信息进行录入维护。
图2充电设施档案信息标签化入库
在用户信息建档时，为用户提供车辆品牌、型号、电池容量、是否营运车辆等信息的维护入口，实现对充电设施与用户关键档案信息的标签化管理。
图3用户档案信息标签化入库
（二）充电资源池动态运营
电动汽车充电站负荷受诸多因素影响而动态变化，一方面，季节、天气与温度情况、节假日与道路等社会因素都会通过影响用户用车需求与电池荷电状态，间接影响充电站负荷；另一方面，不同用户群体的用车需求、充电方式与充电习惯都有所不同，起始充电时间与充电时长的随机性也会导致充电站负荷曲线变化。
图4充电站负荷影响因素
（1）受季节、天气与温度影响：
春秋两季，气候宜人，温度一般在18-26度之间，电动汽车空调使用频次较低，且电池性能受温度影响小，因此用车能耗低，车辆补电频次低，充电站负荷也相对平稳。
但是在冬夏两季，电动汽车空调使用频次高，冬天低温更是会影响电池性能缩短续航里程，造成电动汽车能耗大幅升高，车辆补电需求增加，间接提高充电站负荷。
（2）受节假日影响：
例如私家车，工作日一般是满足上下班出行需求，日行里程相对稳定，充电有计划、频次较低；而在节假日，外出活动增加，日行里程增加，充电行为随时发生且无固定点位。
例如网约车，工作日公众打车需求集中在上下班时间段，因此车辆补电时间往往与其错开，而节假日公众打车需求相对减少且地点发生改变，大多数充电站日电量会下降，充电负荷时段特征也会发生变化。
（3）受用户群体与充电方式影响：
不同用户群体的用车行为与充电习惯不同。例如网约车，因为营运需要以及夜间低价影响，充电时段往往集中在午间与夜间；公交车则因为营运需要，充电行为往往根据公交线路营运需求确定，较多时候也会集中在夜间由专人进行充电；私家车白天用车，夜间基本用车，因此也可以选择慢充方式进行充电。由此可见，不同用户群体、不同的充电方式与习惯也会影响充电站负荷。
通过对电动汽车充电站负荷的基本特性以及影响充电站负荷预测因素的研究分析，我们基于充电负荷、用户充电订单、环境温度等历史与实时数据，利用线性回归、CNN、K-Means等负荷预测技术，实现对充电站负荷的短期、超短期与实时负荷预测，从而对充电资源进行动态管理，准确地对其调节能力进行描述，以满足聚合调用的需要。
（三）充电资源等值聚合参与调节
某地电网预测次日10：00—10：30用电高峰时段供电紧张，向虚拟电厂发布协助削峰调峰需求，市场出清后，该充电站集群虚拟电厂需要在 10：00—10：30至少降低功率1173.60 kW。
为满足本次电网削峰需求，虚拟电厂一边调用负荷预测模块对场站负荷进行预测，一边通过对调度需求的解析等值聚合场站资源，最终筛选出了9座充电站，满足调节所要求的技术参数，其等值聚合原理示意图5所示：
充电站A为公交专用站，充电站B为公共快充站，其预测负荷曲线差异较大，充电站A在10:00-10:30的负荷绝对值较低，削峰潜力基本为零；充电站B在10:00-10:30的负荷绝对值较高，削峰潜力相对较高，因此主要聚合B类型充电站。
图5不同类型充电站调节潜力预测曲线
在不关停充电站、不影响充电站经营的情况下，为准确响应10：00—10：30压降功率需求，充电站运营商利用虚拟电厂负荷资源标签画像功能，筛选出历史充电时段与调节时段吻合、充电偏好场站包括调节场站、对充电价格敏感、充电场站随机性高的用户，实施用户精准营销活动，同时联动附近5km内的场站组织场站级活动，结合调控事件事前、事中、事后全生命周期的消息触达，引导用户主动调整车辆补电时间，实现调控站点充电分流，避免参与调控的充电站在10：00—10：30发生高负载运行现象，实际响应情况如图所示：
图6该充电站集群虚拟电厂响应情况
通过提供调峰辅助服务能够获得补贴收益，收益测算示意图如下：
表1 某地充电站集群虚拟电厂实际收益情况
但是，因响应调峰需求，充电站运营商通常都需要通过营销激励措施调整用户充电行为，这会产生额外的运营成本，且成本随着削峰响应量的增加而增长，为了保障充电站参与电网调节能够实现盈利，更为重要的是要在前期响应申报时就做好投入产出测算。
结语
本文针对虚拟电厂业务中的痛点难点问题之一，初步提出了一些解决办法，也基于此提供了虚拟电厂应用实践的相关案例，供大家参考。虚拟电厂业务涉及面非常广泛，本人实践经验有限，考虑也有不足之处，期待与各位的交流互动，提出更多新维度、新思路，为虚拟电厂平台的建设提供高价值、深入型的建设方向。
作者：王一豪 部门：朗新科技集团综合能源业务部
