基于碳感知调制扩散模型的虚拟电厂低碳调度场景生成方法

王希豪; 王小君; 董永乐; 葛路琨; 刘曌; 司方远

doi:10.7500/AEPS20250428009

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基于碳感知调制扩散模型的虚拟电厂低碳调度场景生成方法

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 基于碳感知调制扩散模型的虚拟电厂低碳调度场景生成方法
- Scenario Generation Method for Low-carbon Scheduling of Virtual Power Plants Based on Carbon-aware Modulated Diffusion Model
- 电力系统自动化 2026年50卷第4期页码：69-78
- 作者机构：
  
  1.北京交通大学电气工程学院，北京市 100044
  2.国网天津市电力公司电力科学研究院，天津市 300392
- 作者简介：
  
  王希豪(1998—)，男，博士研究生，主要研究方向：虚拟电厂随机优化、电动汽车与电网互动。E-mail：xihao_wang@bjtu.edu.cn
  王小君(1978—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：人工智能技术在电力系统中的应用、综合能源系统优化等。E-mail：xjwang1@bjtu.edu.cn
  董永乐(1999—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电动汽车与电网互动。E-mail：23121403@bjtu.edu.cn
  司方远(1992—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：低碳综合能源系统优化规划、运行与控制等。E-mail：fysi@bjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  智能电网国家科技重大专项（2030）资助项目(2024ZD0800800);国家电网有限公司科技项目：“低碳高可靠城市配电系统示范工程”(SGTJDK00DWJS2400298)
- DOI：10.7500/AEPS20250428009
  中图分类号：
- 收稿：2025-04-28，
  
  修回：2025-09-23，
  
  网络首发：2025-12-02，
  
  纸质出版：2026-02-25
- 稿件说明：
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王希豪,王小君,董永乐等.基于碳感知调制扩散模型的虚拟电厂低碳调度场景生成方法[J].电力系统自动化,2026,50(4):69-78.

WANG Xihao,WANG Xiaojun,DONG Yongle,et al.Scenario Generation Method for Low-carbon Scheduling of Virtual Power Plants Based on Carbon-aware Modulated Diffusion Model[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(4):69-78.
王希豪,王小君,董永乐等.基于碳感知调制扩散模型的虚拟电厂低碳调度场景生成方法[J].电力系统自动化,2026,50(4):69-78. DOI： 10.7500/AEPS20250428009.

WANG Xihao,WANG Xiaojun,DONG Yongle,et al.Scenario Generation Method for Low-carbon Scheduling of Virtual Power Plants Based on Carbon-aware Modulated Diffusion Model[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(4):69-78. DOI： 10.7500/AEPS20250428009.

摘要

在光伏和电动汽车等清洁资源广泛纳入虚拟电厂（VPP）低碳调度的趋势下，如何在源荷不确定性条件下生成适配低碳调度的高质量场景，成为提升VPP经济性与低碳性的关键问题。然而，现有场景生成方法普遍缺乏对源荷联合扰动及碳配额敏感结构的有效建模，导致生成样本与调度目标适配性不足。为此，提出一种基于碳感知调制扩散模型的VPP低碳调度场景生成方法。首先，构建VPP低碳调度模型，挖掘碳配额在源荷扰动下的敏感性传播路径；其次，从历史数据中提取碳配额敏感性特征，将其嵌入去噪扩散概率模型的扰动注入、网络结构与损失函数中，实现对关键扰动路径的结构化建模与调制，并引入条件变量构造调度日源荷联合场景；最后，通过实际数据开展仿真实验，验证了所提方法在场景生成质量和低碳调度适应性方面的显著优势。所提方法可作为VPP低碳调度的输入场景生成工具，且提升了场景在不确定性建模和决策支持中的实用性与适应性。

Abstract

Under the trend of widely integrating clean energy resources such as photovoltaics (PV) and electric vehicles (EVs) into the low-carbon scheduling of virtual power plants (VPPs)

how to generate high-quality scenarios that are suitable for low-carbon scheduling under source-load uncertainty conditions has become a key issue in enhancing the economic and low-carbon nature of VPPs. However

existing scenario generation methods generally lack effective modeling of source-load joint perturbations and their sensitivity structure with respect to carbon allowances

resulting in generated samples being insufficiently aligned with the scheduling objectives. To address this issue

this paper proposes a scenario generation method for low-carbon scheduling of VPPs based on a carbon-aware modulated diffusion model. First

a low-carbon scheduling model is constructed to reveal the sensitivity propagation paths of carbon allowances under source-load perturbations. Then

the carbon sensitivity features are extracted from historical data and embedded into the noise injection

network structure

and loss function of a denoising diffusion probabilistic model

enabling structured modeling and modulation of key perturbation paths and introducing conditional variables to construct source-load joint scenarios specific to the target scheduling day. Finally

simulation experiments are conducted using actual data to verify the significant advantages of the proposed method in terms of scenario generation quality and low-carbon scheduling adaptability. The proposed method can serve as an input scenario generation tool for low-carbon scheduling of VPPs

enhancing the practicality and adaptability of scenarios in uncertainty modeling and decision-making support.

关键词

Keywords

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