计及电能质量的虚拟电厂分时电价主从博弈优化方法

戚军; 王浚潇; 胡伟俊; 张晓峰; 谢路耀

doi:10.7500/AEPS20240521005

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计及电能质量的虚拟电厂分时电价主从博弈优化方法

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 计及电能质量的虚拟电厂分时电价主从博弈优化方法
- Optimization Method of Stackelberg Game for Time-of-use Electricity Price of Virtual Power Plants Considering Power Quality
- 电力系统自动化 2025年49卷第21期页码：64-73
- 作者机构：
  
  1.浙江工业大学信息工程学院，浙江省杭州市 310014
  2.浙工大永康五金学院，浙江省金华市 321300
- 作者简介：
  
  戚军(1981—)，女，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：新型电力系统运行与控制。E-mail：qijun@zjut.edu.cn
  王浚潇(2000—)，男，硕士研究生，主要研究方向：需求侧响应与柔性负荷互联调控。E-mail：736622468@qq.com
  胡伟俊(1996—)，男，硕士，主要研究方向：虚拟电厂运行优化调控。E-mail：wjxyhuweijun@163.com
- 基金信息：
  
  浙江省科技计划资助项目：“320 kW超高功率密度智能组串式光伏逆变器开发与应用”(2023C01228)
- DOI：10.7500/AEPS20240521005
  中图分类号：
- 收稿：2024-05-21，
  
  修回：2024-12-02，
  
  网络首发：2025-01-24，
  
  纸质出版：2025-11-10
- 稿件说明：
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戚军,王浚潇,胡伟俊等.计及电能质量的虚拟电厂分时电价主从博弈优化方法[J].电力系统自动化,2025,49(21):64-73.

QI Jun,WANG Junxiao,HU Weijun,et al.Optimization Method of Stackelberg Game for Time-of-use Electricity Price of Virtual Power Plants Considering Power Quality[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):64-73.
戚军,王浚潇,胡伟俊等.计及电能质量的虚拟电厂分时电价主从博弈优化方法[J].电力系统自动化,2025,49(21):64-73. DOI： 10.7500/AEPS20240521005.

QI Jun,WANG Junxiao,HU Weijun,et al.Optimization Method of Stackelberg Game for Time-of-use Electricity Price of Virtual Power Plants Considering Power Quality[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):64-73. DOI： 10.7500/AEPS20240521005.

摘要

配电网运营商直接控制海量分散柔性资源存在通信、计算及市场组织等难题。面向柔性资源广泛物联与智能控制场景，构建了分时电价引导下用户自主调控所辖柔性资源实现利益最大化的优化模型，以充分发挥柔性资源响应电网调控的能力。基于主从博弈理论，以分时电价为纽带，建立包含虚拟电厂功率跟踪目标和用户利益最大化目标的主从博弈模型，并引入Kriging模型加速博弈问题的求解。仿真结果表明，主从博弈求解的分时电价能够在引导虚拟电厂实现较高精度的功率跟踪的同时改善其电能质量。该模型适用于不同柔性资源类型、天气类型、舒适度需求、功率跟踪目标、电价参数等应用场景。与遗传算法和粒子群算法相比，所提模型求解方法实现提速超10倍。

Abstract

The direct control of massive dispersed flexible resources by distribution network operators (DGOs) is facing multiple difficulties in communication

computation

and market organization. Oriented to the scenarios of extensive Internet of Things (IOT) connectivity and intelligent control of flexible resources

an optimization model for maximizing the benefits of flexible resources under the guidance of time-of-use price (TOUP) is constructed to give full play to the ability of flexible resources to respond to power grid dispatching. Based on Stackelberg game theory

the Stackelberg game model containing power tracking objective of virtual power plant (VPP) and maximization objective of users benefit is established with TOUP as a link

and the Kriging model is introduced to accelerate the game solving. Simulation results show that the TOUP obtained from the Stackelberg game can not only guide the VPP to reach higher precision in power tracking

but also improve its power quality. This model is suitable for application scenarios with various flexible resource types

weather types

comfort requirements

power tracking objectives

electricity price parameters

etc. Compared with the genetic algorithm and particle swarm optimization

the solution method of the proposed model achieves a speedup of over 10 times.

关键词

Keywords

references

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