云边协同的虚拟电厂轻量化能量管理策略

李业辉; 黄明宇; 王毅

doi:10.7500/AEPS20250423004

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云边协同的虚拟电厂轻量化能量管理策略

规模化灵活资源虚拟电厂 | 更新时间：2026-02-28

- 云边协同的虚拟电厂轻量化能量管理策略
- Lightweight Energy Management Strategy for Cloud-Edge Collaborative Virtual Power Plants
- 电力系统自动化 2025年49卷第20期页码：125-135
- 作者机构：
  
  香港大学深圳研究院，广东省深圳市 518063
- 作者简介：
  
  李业辉(2000—)，男，博士研究生，主要研究方向：大数据分析、边缘智能。E-mail：yhli@eee.hku.hk
  黄明宇（1997—），女，博士研究生，主要研究方向：虚拟电厂、辅助服务。E-mail：myhuang@eee.hku.hk
  王毅(1992—)，男，通信作者，博士，助理教授，主要研究方向：大数据、能源互联网、负荷预测。E-mail：yiwang@ eee.hku.hk
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2022YFE0141200);国家自然科学基金资助项目(52477130)
- DOI：10.7500/AEPS20250423004
  中图分类号：
- 收稿：2025-04-23，
  
  修回：2025-06-11，
  
  网络首发：2025-08-14，
  
  纸质出版：2025-10-25
- 稿件说明：
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李业辉,黄明宇,王毅.云边协同的虚拟电厂轻量化能量管理策略[J].电力系统自动化,2025,49(20):125-135.

LI Yehui,HUANG Mingyu,WANG Yi.Lightweight Energy Management Strategy for Cloud-Edge Collaborative Virtual Power Plants[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):125-135.
李业辉,黄明宇,王毅.云边协同的虚拟电厂轻量化能量管理策略[J].电力系统自动化,2025,49(20):125-135. DOI： 10.7500/AEPS20250423004.

LI Yehui,HUANG Mingyu,WANG Yi.Lightweight Energy Management Strategy for Cloud-Edge Collaborative Virtual Power Plants[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(20):125-135. DOI： 10.7500/AEPS20250423004.

摘要

虚拟电厂通过聚合海量分布式资源，形成规模化的市场主体与电网进行互动。然而，大规模分布式资源的能量管理面临全局优化与本地需求之间的矛盾。集中式优化调控难以兼顾用户用电成本和舒适度，而本地用户能量管理缺乏对虚拟电厂整体运行状态的统筹协调。因此，提出云边协同的虚拟电厂轻量化用户能量管理策略。首先，构建虚拟电厂能量管理的分层决策框架，实现虚拟电厂能量管理从单向控制向双向互动的转变。其次，考虑到低成本边缘设备的计算资源有限，提出基于稀疏强化学习的本地决策算法，利用自适应拓扑演化降低神经网络可训练参数量。最后，结合在真实数据集上进行的算例，验证了所提轻量化策略的有效性与高效性。

Abstract

The virtual power plant (VPP) aggregates massive distributed resources to form a large-scale market entity interacting with the power grid. However

the energy management of large-scale distributed resources faces a contradiction between global optimization and local demands. Centralized optimization and regulation struggle to balance electricity costs and comfort of the users

while local user energy management lacks coordinated control over the overall operational state of the VPP. Therefore

a lightweight user energy management strategy for cloud-edge collaborative VPPs is proposed. Firstly

a hierarchical decision-making framework for energy management of VPPs is constructed to shift unidirectional control to bidirectional interaction. Secondly

considering the limited computational resources of low-cost edge devices

a local decision-making algorithm based on sparse reinforcement learning is proposed

which uses adaptive topology evolution to reduce the number of trainable parameters in neural networks. Finally

case studies conducted on real-world datasets validate the effectiveness and efficiency of the proposed lightweight strategy.

关键词

Keywords

references

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