Planning Method for Resource Aggregation of Virtual Power Plant Based on Dynamic Reconstruction

SUN Lingling; LI Haibin; JIA Qingquan; FU Lida; ZHANG Gong

doi:10.7500/AEPS20240314004

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Planning Method for Resource Aggregation of Virtual Power Plant Based on Dynamic Reconstruction

Special Session on Virtual Power Plant with Enormous Flexible Resources | 更新时间：2025-06-16

- Planning Method for Resource Aggregation of Virtual Power Plant Based on Dynamic Reconstruction
- Automation of Electric Power Systems Vol. 48, Issue 18, Pages: 115-128(2024)
- 作者机构：
  
  1.电力电子节能与传动控制河北省重点实验室(燕山大学),河北省秦皇岛市 066004
  2.国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司,河北省秦皇岛市 066000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(51607153)
- DOI：10.7500/AEPS20240314004
  CLC：
- Received：14 March 2024，
  
  Revised：2024-06-14，
  
  Published Online：15 August 2024，
  
  Published：25 September 2024
- 稿件说明：
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孙玲玲,李海滨,贾清泉等.基于动态重构的虚拟电厂资源聚合规划方法[J].电力系统自动化,2024,48(18):115-128.

SUN Lingling,LI Haibin,JIA Qingquan,et al.Planning Method for Resource Aggregation of Virtual Power Plant Based on Dynamic Reconstruction[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(18):115-128.
孙玲玲,李海滨,贾清泉等.基于动态重构的虚拟电厂资源聚合规划方法[J].电力系统自动化,2024,48(18):115-128. DOI： 10.7500/AEPS20240314004.

SUN Lingling,LI Haibin,JIA Qingquan,et al.Planning Method for Resource Aggregation of Virtual Power Plant Based on Dynamic Reconstruction[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(18):115-128. DOI： 10.7500/AEPS20240314004.

摘要

随着能源互联网技术的发展，虚拟电厂已成为规模化分布式资源聚合与调控的有效方式。如何对虚拟电厂进行聚合以释放分布式资源可调潜力是关键技术问题。文中聚焦虚拟电厂资源聚合优化问题，提出基于动态重构的虚拟电厂资源聚合规划方法。首先，构建虚拟电厂加盟奖励机制，激励优质资源参与聚合；其次，针对海量分布式资源多元迥异特性，提出资源特征提取与分类方法，为虚拟电厂资源聚合提供数据基础；然后，建立资源加盟意愿判定模型，并对其加盟容量进行评估；在上述基础上，根据分布式资源与电力市场动态变迁规律，提出虚拟电厂动态重构优化策略，对虚拟电厂进行阶段性动态聚合规划，通过建立虚拟电厂聚合与运营双层优化模型进行求解；最后，算例分析证明了所提方法在解决虚拟电厂聚合规划问题方面的可行性与优越性。

Abstract

With the development of Energy Internet technology

virtual power plant has become an effective way to aggregate and control large-scale distributed resources. How to aggregate virtual power plants to release the adjustable potential of distributed resources is a key technical problem. This paper focuses on the optimization of the resource aggregation for virtual power plants

and proposes a planning method for the resource aggregation of virtual power plant based on dynamic reconstruction. Firstly

a virtual power plant joining incentive mechanism is built to encourage high-quality resources to participate in aggregation. Secondly

according to the multiple and different characteristics of massive distributed resources

a method for resource feature extraction and classification is proposed to provide data basis for the resource aggregation of virtual power plant. Then

the decision model of resource joining intention is established and its joining capacity is evaluated. On the basis of the above

according to the dynamic change laws of distributed resources and electricity markets

the dynamic reconstruction optimization strategy of virtual power plant is proposed

and the phased dynamic aggregation planning of virtual power plant is carried out

and the two-layer optimization model of virtual power plant aggregation and operation is established to solve it. Finally

the case analysis proves the feasibility and superiority of the proposed method in solving the problem of virtual power plant aggregation planning.

关键词

Keywords

references

王彩霞，时智勇，梁志峰，等 . 新能源为主体电力系统的需求侧资源利用关键技术及展望［J］. 电力系统自动化， 2021 ， 45 （ 16 ）： 37 - 48 .

WANG Caixia ， SHI Zhiyong ， LIANG Zhifeng ， et al . Key technologies and prospects of demand-side resource utilization for power systems dominated by renewable energy ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2021 ， 45 （ 16 ）： 37 - 48 .

王飞，李美颐，张旭东，等 . 需求响应资源潜力评估方法、应用及展望［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 21 ）： 173 - 191 .

WANG Fei ， LI Meiyi ， ZHANG Xudong ， et al . Assessment methods for demand response resource potential and their application and prospect ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 21 ）： 173 - 191 .

YI Z K ， XU Y L ， GU W ， et al . Aggregate operation model for numerous small-capacity distributed energy resources considering uncertainty ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 5 ）： 4208 - 4224 .

WEI H ， WANG W S ， KAO X X . A novel approach to hybrid dynamic environmental-economic dispatch of multi-energy complementary virtual power plant considering renewable energy generation uncertainty and demand response ［J］. Renewable Energy ， 2023 ， 219 ： 119406 .

康重庆，陈启鑫，苏剑，等 . 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［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 3 - 14 .

KANG Chongqing ， CHEN Qixin ， SU Jian ， et al . Scientific problems and research framework of virtual power plant with enormous flexible distributed energy resources in new power system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 3 - 14 .

卫志农，陈妤，黄文进，等 . 考虑条件风险价值的虚拟电厂多电源容量优化配置模型［J］. 电力系统自动化， 2018 ， 42 （ 4 ）： 39 - 46 .

WEI Zhinong ， CHEN Yu ， HUANG Wenjin ， et al . Optimal allocation model for multi-energy capacity of virtual power plant considering conditional value-at-risk ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2018 ， 42 （ 4 ）： 39 - 46 .

MAIZ S ， BARINGO L ， GARCÍA-BERTRAND R . Expansion planning of a price-maker virtual power plant in energy and reserve markets ［J］. Sustainable Energy， Grids and Networks ， 2022 ， 32 ： 100832 .

王睿卓，刘怀东，崔丽瑶，等 . 计及综合效率评价的火-风-储-高载能企业虚拟电厂成员选择模型［J］. 电网技术， 2021 ， 45 （ 5 ）： 1942 - 1951 .

WANG Ruizhuo ， LIU Huaidong ， CUI Liyao ， et al . Member selection model of thermal-wind-storage-EIE virtual power plant considering comprehensive efficiency evaluation ［J］. Power System Technology ， 2021 ， 45 （ 5 ）： 1942 - 1951 .

王宏，魏晓强，李兵 . 考虑风电协议外送的调峰型电采暖虚拟电厂优化配置方法［J］. 电力系统保护与控制， 2021 ， 49 （ 19 ）： 135 - 144 .

WANG Hong ， WEI Xiaoqiang ， LI Bing . Optimal configuration method of electric heating in a virtual power plant with peak load regulation considering a wind power delivery protocol ［J］. Power System Protection and Control ， 2021 ， 49 （ 19 ）： 135 - 144 .

栗然，丁星，孙帆，等 . 风险导向下基于成本效益分析的多投资商虚拟电厂容量配置模型［J］. 电力自动化设备， 2021 ， 41 （ 1 ）： 145 - 153 .

LI Ran ， DING Xing ， SUN Fan ， et al . Risk-oriented capacity configuration model for multi-investor virtual power plant based on cost-benefit analysis ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2021 ， 41 （ 1 ）： 145 - 153 .

李翔宇，赵冬梅 . 计及可调资源动态特性的虚拟电厂多级优化配置［J］. 电力系统自动化， 2020 ， 44 （ 13 ）： 17 - 24 .

LI Xiangyu ， ZHAO Dongmei . Multi-level optimal configuration of virtual power plant considering dynamic characteristics of adjustable resources ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2020 ， 44 （ 13 ）： 17 - 24 .

陈启鑫，高洪超，冯成，等 . 虚拟电厂动态构建与可信量化：理论分析与关键技术［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 26 - 36 .

CHEN Qixin ， GAO Hongchao ， FENG Cheng ， et al . Dynamic construction and trustworthy quantification of virtual power plant： theoretical analysis and key technologies ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 26 - 36 .

QU M ， DING T ， WEI W ， et al . An analytical method for generation unit aggregation in virtual power plants ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2020 ， 11 （ 6 ）： 5466 - 5469 .

ZHANG R F ， HREDZAK B . Distributed dynamic clustering algorithm for formation of heterogeneous virtual power plants based on power requirements ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2021 ， 12 （ 1 ）： 192 - 204 .

云秋晨，田立亭，齐宁，等 . 基于投资组合理论的虚拟电厂资源优化组合方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 1 ）： 146 - 154 .

YUN Qiuchen ， TIAN Liting ， QI Ning ， et al . Optimization method of resource combination for virtual power plant based on modern portfolio theory ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 1 ）： 146 - 154 .

谢敏，黄莹，李弋升，等 . 分布式能源动态聚合于虚拟电厂的演化博弈决策方法和机理分析［J］. 电网技术， 2023 ， 47 （ 12 ）： 4958 - 4977 .

XIE Min ， HUANG Ying ， LI Yisheng ， et al . Evolutionary game decision and mechanism analysis of dynamical aggregation of distributed energy resources into virtual power plant ［J］. Power System Technology ， 2023 ， 47 （ 12 ）： 4958 - 4977 .

关舒丰，王旭，蒋传文，等 . 基于可控负荷响应性能差异的虚拟电厂分类聚合方法及辅助服务市场投标策略研究［J］. 电网技术， 2022 ， 46 （ 3 ）： 933 - 944 .

GUAN Shufeng ， WANG Xu ， JIANG Chuanwen ， et al . Classification and aggregation of controllable loads based on different responses and optimal bidding strategy of VPP in ancillary market ［J］. Power System Technology ， 2022 ， 46 （ 3 ）： 933 - 944 .

刘江，郭云鹏，张波，等 . 基于云模型和改进证据理论的调峰型虚拟电厂聚合用户优选［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 37 - 45 .

LIU Jiang ， GUO Yunpeng ， ZHANG Bo ， et al . Aggregated user selection of peak-regulation virtual power plant based on cloud model and improved evidence theory ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 37 - 45 .

唐家俊，吴晓刚，张思，等 . 基于Gale-Shapley算法的虚拟电厂与分布式资源匹配机制［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 65 - 73 .

TANG Jiajun ， WU Xiaogang ， ZHANG Si ， et al . Matching mechanism for virtual power plants and distributed energy resources based on Gale-Shapley algorithm ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 65 - 73 .

殷爽睿，艾芊，宋平，等 . 虚拟电厂分层互动模式与可信交易框架研究与展望［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 118 - 128 .

YIN Shuangrui ， AI Qian ， SONG Ping ， et al . Research and prospect of hierarchical interaction mode and trusted transaction framework for virtual power plant ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 118 - 128 .

孔祥玉，刘超，陈宋宋，等 . 考虑动态过程的可调资源集群多时间节点响应潜力评估方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 55 - 64 .

KONG Xiangyu ， LIU Chao ， CHEN Songsong ， et al . Assessment method for multi-time-node response potential of adjustable resource cluster considering dynamic process ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 55 - 64 .

王蓓蓓，胥鹏，王宣元，等 . 需求响应分布鲁棒建模及其大规模潜力推演方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 3 ）： 33 - 41 .

WANG Beibei ， XU Peng ， WANG Xuanyuan ， et al . Distributionally robust modeling of demand response and its large-scale potential deduction method ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 3 ）： 33 - 41 .

孙毅，毛烨华，李泽坤，等 . 面向电力大数据的用户负荷特性和可调节潜力综合聚类方法［J］. 中国电机工程学报， 2021 ， 41 （ 18 ）： 6259 - 6271 .

SUN Yi ， MAO Yehua ， LI Zekun ， et al . A comprehensive clustering method of user load characteristics and adjustable potential based on power big data ［J］. Proceedings of the CSEE ， 2021 ， 41 （ 18 ）： 6259 - 6271 .

KO W ， HAHN T K . Analysis of consumer preferences for electric vehicles ［J］. IEEE Transactions on Smart Grid ， 2013 ， 4 （ 1 ）： 437 - 442 .

陈昌铭，张群，黄亦昕，等 . 考虑最优建设时序和云储能的园区综合能源系统优化配置方法［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 2 ）： 24 - 32 .

CHEN Changming ， ZHANG Qun ， HUANG Yixin ， et al . Optimal configuration method of park-level integrated energy system considering optimal construction time sequence and cloud energy storage ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 2 ）： 24 - 32 .

王宣元，刘蓁 . 虚拟电厂参与电网调控与市场运营的发展与实践［J］. 电力系统自动化， 2022 ， 46 （ 18 ）： 158 - 168 .

WANG Xuanyuan ， LIU Zhen . Development and practice of virtual power plant participating in power grid regulation and market operation ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2022 ， 46 （ 18 ）： 158 - 168 .

孙玲玲，李海滨，贾清泉，等 . 面向用户侧分布式光伏资源集群开发的博弈策略［J］. 电力系统自动化， 2023 ， 47 （ 10 ）： 26 - 37 .

SUN Lingling ， LI Haibin ， JIA Qingquan ， et al . Game strategy for cluster development of user-side distributed photovoltaic resources ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2023 ， 47 （ 10 ）： 26 - 37 .

LUO Z ， HONG S ， DING Y M . A data mining-driven incentive-based demand response scheme for a virtual power plant ［J］. Applied Energy ， 2019 ， 239 ： 549 - 559 .

羲和能源气象大数据平台［EB/OL］．［ 2024-05-14 ］. https：//xihe-energy.com/ https://xihe-energy.com/ ．

XIHE-ENERGY . COM ［EB/OL］. ［ 2024-05-14 ］. https：//xihe-energy.com/ https://xihe-energy.com/ ．

冀北电力交易平台［EB/OL］.［ 2024-05-14 ］. https：//pmos.jibei.sgcc.com.cn/ https://pmos.jibei.sgcc.com.cn/ .

Jibei power exchange center ［EB/OL］. ［ 2024-05-14 ］. https：//pmos.jibei.sgcc.com.cn/ https://pmos.jibei.sgcc.com.cn/ .

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