基于自主学习特性的网络拓扑结构在虚拟电厂中的应用研究*

王如荣杨李达

(1.扬州工业职业技术学院信息工程学院，江苏 扬州 225127；2.南京源桓丰电力科技有限公司，江苏 南京 210001)

国家经济社会高速发展过程中，对能源的需求和依赖不断增加，在日益减少的石化能源和日益严重的环境污染双重压力下[1]，产生了能源消耗与环境保护、电力供给与用户需求等矛盾，且日益突出。在倡导节约能源、绿色发展的新形势下，面对能源安全和电力供需矛盾，世界各国积极探索和大力鼓励发展新能源，代替传统能源，解决经济发展与能源安全矛盾。上世纪末以来，风能、水能、光能及储能等分布式能源逐渐使用，加快了售电市场放开，推动了分布式能源的余电上网，带来了电能供给侧的变化。近年来，国家大力推进生态文明建设，倡导清洁能源，包含风能、水能、光能及储能等多种分布式能源正在不断普及，已经变革了能源供给模式，将能源供给侧从单一能源向综合能源转变。电力销售的垄断局面必将快速地转变成市场化竞争，从而导致综合能源利用和能源供给改革进入深水区。

分布式能源大部分是独立运行的，且具有完善的自我管理和运行系统，其出力随机性、间歇性和波动性较大。根据目前分布式能源接入国家电网的情况来看，会影响电网的可靠性和安全性。目前，国际和国内专家学者对此类问题进行了深入的研究和实践。提出的主要观点是建设“虚拟电厂”(virtual power plant，VPP)，比如:有学者研究提出虚拟电厂是通过对各类分布式系统的源(发电)、网(输配电)、荷(用电)精确计量和监测[2]，也有学者认为可运用通信手段汇总各类可调配资源[3]，并且结合需求侧的信息控制和调配各类资源，促成电力供需平衡的信息交互系统。虚拟电厂的建设是分布式电源系统接入电网并高效利用的必然选择，同时也是促进电力需求侧改革的重要推动手段。因此，虚拟电厂不仅能解决分布式电源接入电网系统对电网造成的冲击，还可以根据电力需求侧响应，优化电网的运行效率。这对电力现货的交易提供了更可靠的参数依据，促进了电力现货交易的深入开展和活动规范，更是对国家整个能源结构的改革和发展起到了积极作用。

1 虚拟电厂发展和建设关键问题

虚拟电厂的概念已经提出20 多年，21 世纪初期在德国、英国、西班牙、法国、丹麦等欧洲国家首先兴起，并建成了多个成熟示范项目，同期美国也推行了与虚拟电厂意义类似的“电力需求响应(Demand Response，DR)”。相比而言，欧盟国家主要以实现分布式电源可靠并网和电力市场运营为目标；美国的虚拟电厂主要基于需求响应计划发展而来，可控负荷占据主要成分。我国同时发展虚拟电厂和电力需求响应两种技术，二者在我国统称为“虚拟电厂”，先后在河北、江苏、上海、广东等地相继开展了电力需求响应和虚拟电厂试点。其中，冀北电力公司基于泛(FUN)电平台的虚拟电厂，聚合优化“源、网、荷、储、售、服”清洁发展的新一代智能控制技术和互动商业模式，将泛在可调资源聚合为可与电网柔性互动的互联网电厂[4]。

虚拟电厂发展至今，其理论和实践在发达国家已较为成熟。纵观国内外虚拟电厂建设情况，虚拟电厂的主要应用范围是分布式能源的综合调节与电力需求响应两个方面，分布式能源的综合调节是利用风能、光能、水能及储能等方式调节电网供需平衡[5]，电力需求响应则是通过临时性的可控负荷调节提高电网运行的稳定性，这两种方式的最终目的是保障电网运行稳定。虚拟电厂的组成如图1 所示。

图1 虚拟电厂组成图

虚拟电厂通过聚合用户侧可控负荷，将分布式能源聚合成一个“实体”，从而实现可调控资源的规模化，保障电网供需平衡[6]。其中，最关键的基础建设是用能信息的监测，必须细化到可调节负荷的最末端，实现监测设备对电网拓扑网络全监测、全覆盖，并通过能量管理系统(Energy Management System，EMS)计算得到在最小范围内调节电力供需平衡的方式方法。EMS 运行目标是在保证系统安全稳定的前提下，实现电力供应主体的利润最大化[7]。因此，对于出力不稳定的分布式能源供应，结合可调控负荷的虚拟电厂建设，准确计算可变化电网拓扑网络负荷是关键技术，亦是亟需解决的关键问题。调动最小资源解决当前电网区域的供需不平衡，并最大限度地提高分布式能源的利用率，将成为虚拟电厂发展和建设的关键。

2 自主学习型的虚拟电厂网络拓扑结构特性及构建方法

结合分布式能源综合调节和需求响应这两种模式建设虚拟电厂，关键技术是对可变电网拓扑进行实时的负荷计算与预测，通过对分布式能源出力与可调控负荷的相互调节进行电网负荷供需平衡调控[8]。在考虑电网稳定性的同时需要考虑负荷调节的经济性和影响范围，通过电网拓扑网络负荷的预测和分析，达到经济性和稳定性的同时兼顾[9]。从兼顾虚拟电厂的稳定性和经济性来看，网络拓扑分析主要涉及方面如下:

(1)充分利用分布式能源，尽量避免弃风、弃水、弃光。

(2)尽最大能力控制调节区域的范围，做到最小化。

(3)提高负荷预测能力，包括分布式电源的出力能力及当前区域用户的用能负荷趋势。

以上三个方面是应对包含出力不稳定的分布式能源的虚拟电厂建设网络拓扑计算和预测的主要方向。因此，在面对不确定性因素时，笔者提出了具有自主学习特性的电网拓扑负荷计算和预测方案，通过建立模型，可以找到精准分析和预测区域能电网负荷供需平衡的最小调节方法，这将成为建设虚拟电厂的关键技术，也是解决虚拟电厂稳定性和经济性兼顾问题的最有利手段。

2.1 虚拟电厂网络拓扑结构

2.1.1 考虑分布式能源接入的电网拓扑结构

传统电网网络模型，一般是通过电力公司的电网GIS 模型建立，根据实际现场网络的情况建立拓扑结构，并在电网GIS 地图上显示。网络拓扑的主要节点为变电站、线路、变压器、用户计量表等电网设备资源。电网的复杂度是电网拓扑中所有节点的总和，作为用户用电需求分析的主要参数[10]。其复杂度的计算公式可以定义为:

该拓扑网络的特点是区分供电公司资产与客户资产，供电公司的拓扑网络不包含客户资产的内容，在区分资产性质的同时区分职责范围。

虚拟电厂的建立，不需要建设与实际现场电网设备相对应的网络设备节点，而是要关注各主要电网设备的逻辑关系。基于虚拟电厂的分布式能源发电上网特性，则需要在传统电网拓扑结构的基础上，加入发电特性和可调节负荷，形成虚拟电厂的拓扑结构。因此，虚拟电厂电网复杂度是虚拟电厂拓扑中所有电网设备的总和，在传统电网复杂度的基础上，增加了发电设备和可调节负荷设备，其复杂度的计算公式可以定义为:

通过此方式建立的虚拟电厂，电网拓扑在复杂度上大大超越了原来的电网模型，同时分布式电网设备和可调节负荷设备是随时变动的，成为了不稳定的因素，需要建立新的负荷计算与预测模型保证电网的负荷调节能力，最终目的是在出现电力负荷过大和过小的情况下，通过拓扑的计算调节分布式能源设备出力，并可以通过兼顾可调节负荷的方式来最大限度地控制影响范围。

2.1.2 考虑分布式能源和可调节负荷的电网负荷计算

电网安全性与经济性的保证是电网负荷的稳定供应与用户用电负荷需求相互匹配。精准预测计算是保障电网稳定性和经济性的最核心内容，原有的电网因是单一供电，所以相对简单，考虑分布式能源的出力计算，需要结合的因素包括天气、季节、装机容量等，再加入可调节负荷，还需要结合企业的生产特性进行预测，考虑的因素较多，且相对复杂，基于此，我们分类进行计算:

原有电网的负荷定义为Ps，则最大的负荷为Psmax；

分布式电源供电的出力为Pd，则最大的供应电量为Pdmax；

电网的最大需求量为Pm，则最大的电力需求量为Pmmax；

考虑到分布式电源出力的不稳定性，预留安全电量不计算分布式供电部分，设定安全的最大预留电量为ΔP；

区域内可调节电量为Pc，则最大的可调节负荷量为Pcmax；电网安全运行的区间为:

从电力运行经济性角度出发，只有ΔP为最小量时，充分考虑分布式电源最大量参与的情况下，电网的运行经济性达到最大值，从而推定最经济的运行状态是:

在实际的电网运行过程中，用户的需量虽然在一天中是不断变化的，但是整体需量的趋势是符合曲线的，可以设定为定量，则供电量也可以定性为固定量，则ΔP与分布式电源Pd的出力成负相关，从而推定，假设区域内可调节电量Pc只是作为区域内电网安全的备用电量供应，则我们在考虑电力安全性和经济性的条件下可以定义为:

根据此推定，目前主要需要调节的是ΔP，即电网安全运行所需要的负荷余量。用电安全性指标的主要参考为Pcmax，区域内可调节负荷，用电经济性指标为Psmax，区域内分布式电源的出力能力。因此，在可调节负荷作为电网安全保障的情况下，分布式电源可以尽最大的能力参与到电网供电系统中，达到电网运行的最大经济性目标。

2.2 自主学习型网络拓扑结构负荷计算

因此，需要调节ΔP与ΔPsec的关系，即并不是完全遵循max(ΔP)≤ΔPsec。为此设定一自主学习模型，通过该模型不断地修正ΔP与ΔPsec的关系，虚拟电厂通过自趋优负荷跟踪控制策略从而整体提高虚拟电厂的运行经济性[11]。

在特定的电网区域，设定调节ΔP的系数为β，用来调整ΔP与ΔPsec的关系。设置β的初始值为0.5(即平均值为参考值作为初始条件)，设定实际的空闲负荷Pidle。当Pidle≤βΔP时，需要启动需求响应，然后根据需求响应需要的缺口值ABS[ΔP]与Pcmax之间的比值修正β值，同时考虑到分布式电源出力的不稳定性，采用系数对分布式电源进行约束，定义约束系数为α，取α为固定值0.834，则β系数逐步修正提取的公式为:

当αβABS[ΔP]≤ΔPsec时，

当αβABS[ΔP]＞ΔPsec时，

当执行N次的需求响应后，即可以得到最趋近于ΔPsec的βΔP值，此值即为最大限度地提高需求响应的安全出发机制，尽可能多地放大Pdmax的值，最终取得最大的趋近值。

虚拟电厂的特性允许虚拟电厂可以灵活地接入新的分布式能源，也能灵活地更新可调节负荷的值，同理ΔP的取值范围也在不停变动，在不考虑气候和时段的前提下，每一次网络拓扑结构的改变都将引起βΔP的取值改变，因此，为纠正可能引起的偏差值，每次电网拓扑的改变，将重新计算β的取值，并再次纠正β，通过多次的纠正，β为:

基于以上分析，设置自我学习和自动调整调节系数β，最后整体调整虚拟电厂的运行负荷计算方法，可以达到最大化地考虑经济性运行，从而在保证电网安全的前提下争取经济利益最大化。

随着市场经济的快速发展，我国的经济建设也获得了很大的成就。目前市场的竞争越来越大，市场机制也在努力的进行变革，有很多新的市场营销模式得以开展，这样的形式更给企业带来了有力的竞争与挑战。现阶段，虽然很多企业都开始重视经济管理的模式，但是基于市场营销模式下，我国的企业的经济管理还是存在着各种各样的问题，这需要企业采取措施，进行解决。

2.3 自主学习型网络拓扑结构在虚拟电厂中的应用

虚拟电厂是通过通信汇聚各类分布式资源及可调节负荷的信息系统，利用智能控制技术整合优化“源-网-荷”，充分利用分布式资源，实现电源侧的多能互补和负荷侧的灵活互动[12]。其关键因素是不具有实体的电网设备和资源的表述，只是在逻辑上表述各电网设备的组织结构和拓扑关系。因此，虚拟电厂拓扑网络的负荷计算是虚拟电厂运行的最关键技术。

通过把自主学习和调整网络负荷计算的方式加入到虚拟电厂的网路拓扑中，可以最大限度地争取电网的经济效益。在组建虚拟电厂的电网拓扑模型的同时，推动了有关虚拟电厂安全性和经济性兼顾领域的研究，为虚拟电厂的发展进一步提供了方向，同时也为更高层级的决策提供数据支撑。

3 算例分析

3.1 设定参数

设定并采用一个包含有光伏及风电的虚拟电厂，并设定该VPP 的电力用户具有可调控负荷，通过以下列表每15 min 显示一个测点的数据，我们设定的第一次(即β为0.5，α固定为0.834)需求响应情况如表1 所示:

表1 一次触发需求响应调整结果

触发一次需求响应后的β参数从0.5 调整到0.706 8，同时由于可调节负荷Pcmax参与到负荷中导致负荷趋于均衡状态。

3.2 算例结果

可调节负荷Pcmax在参与到需求响应的负荷中后，暂时地调节了供需均衡，基于经济性考虑，应采用分布式能源提供出力，从而调整为表2:

表2 分布式电源增加后的调整结果

表2 调整了分布式电源的出力，增加了分布式电源的供给能力，可调节负荷全部释放，后产生再次需求响应条件，表3 列出了多次需求响应后最终达到供需平衡的数据。

表3 多次需求响应后参数的调整结果

图2 多次需求响应后供需平衡效果图

4 结论

通过对自主学习型网络拓扑负荷计算研究，实现了在兼顾安全性和经济性的同时，最大限度地发挥分布式电源的参与程度，同时提出了建设虚拟电厂拓扑网络的方法。可以满足虚拟电厂网络拓扑建设的需求:

(1)采用数学模型，设定了考虑分布式电源接入的虚拟电厂拓扑网络的负荷计算，使虚拟电厂负荷计算更加精炼和规范，为虚拟电厂的运行提供了数据保障，提高了数据的可信度和精确度。

(2)提出了虚拟电厂对自身拓扑网络改变的自我学习模型，通过该模型的逐步演算，提高了虚拟电厂经济型指标，并具备自我修复及调整的条件，使得虚拟电厂自身拓扑结构和网络负荷计算的正确性、完整性、及时性得到保障，具有实际应用的可操作性。

(3)提供了兼顾安全性和经济性的虚拟电厂实现的技术支撑，该技术的建立为推动国家综合能源建设，最大限度使用清洁能源等目标打造了信息技术基础，在实际应用中可以通过技术保障此类目标的顺利进行。

通过以上分析，自主学习型网络拓扑负荷计算，在虚拟电厂网络拓扑中实现了自主学习和调整机制，提出了建设技术具体方案。既具有理论上的可行性，也结合当前虚拟电厂实际应用特性进行完善和补充，这方面的研究具有科研意义和应用推广价值，将促进虚拟电厂的建设和发展。建设虚拟电厂，运用先进的量测技术、信息通信技术及调节控制技术，将分布式能源聚合为整体，实现可控资源优化和调整[13]，这将成为分布式能源利用和提升综合能源服务的一个重要发展方向。