“雙碳”目標下基于機器學(xué)習(xí)的虛擬電廠運行模式

新能源發(fā)電因波動性較大，大規(guī)模接入電網(wǎng)后，對電網(wǎng)調(diào)節(jié)能力要求提高。虛擬電廠能夠提高電網(wǎng)的調(diào)節(jié)能力?！短摂M電廠交易機制與運營策略》一書聚焦于虛擬電廠對電力市場的影響研究，介紹了在虛擬電廠的參與下電力市場的各種運營策略，并給出了典型的虛擬電廠實踐案例。

虛擬電廠是指在保留原有分布式能源資源并網(wǎng)的情況下，借助于現(xiàn)代通信、控制、計量等技術(shù)對各種分布式能源資源進行聚合，使得分布式能源資源的配置和利用得到最大優(yōu)化。將虛擬電廠納入到電力市場的運營中，能夠在以下方面提升電網(wǎng)能力：

1）體現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)節(jié)價值。虛擬電廠可針對新能源出力的波動性和隨機性提供額外的需求響應(yīng)，以提高新能源消納。

2）體現(xiàn)靈活互動價值。虛擬電廠通過聚合需求側(cè)資源，可高效的消納棄電；虛擬電廠通過資源調(diào)度實現(xiàn)與新能源場站的互動，降低新能源場站的考核難度。

3）體現(xiàn)電力電量價值。隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)的逐漸完善，虛擬電廠能夠促進分布式能源和儲能的靈活運用，有助于實現(xiàn)兼顧現(xiàn)貨的電力中長期交易。

在虛擬電廠參與電力市場的運營過程中，引入強化學(xué)習(xí)算法能獲得事半功倍的效果。該書將強化學(xué)習(xí)和深度確定性策略梯度（DDPG）相結(jié)合，提出多智能體深度確定性策略梯度（MADDPG）算法。MADDPG算法能夠?qū)崿F(xiàn)在博弈環(huán)境或者變動環(huán)境下多個智能體的同步訓(xùn)練。它無需顧忌智能體之間是否有聯(lián)系，也不強求環(huán)境的變化信息。在訓(xùn)練階段，每個智能體都能根據(jù)局部信息做出決策。將MADDPG算法應(yīng)用于虛擬電廠的購售電博弈問題中，建立面向虛擬電廠的購售電非合作博弈模型。在該博弈模型中，以新能源發(fā)電企業(yè)收益、傳統(tǒng)火電企業(yè)收益、虛擬電廠運營商購電成本為博弈目標，并以綠證的交易量、新能源發(fā)電企業(yè)的售電量等作為限制條件制定市場出清模型約束，同時給定各種市場參與策略模型假設(shè)。為了驗證博弈模型的效果，以某虛擬電廠的實際購電需求為基礎(chǔ)，模擬估計出火電企業(yè)和新能源企業(yè)的每月可供電量，設(shè)置各自的成本參數(shù)，并參考公開的政策信息。共進行3萬次迭代仿真實驗。由仿真結(jié)果可知，隨著迭代次數(shù)的增加，相比于同類型的算法（TD3算法和BPPSO算法），MADDPG算法得到的政策收益上限最高；在迭代5000次后，虛擬電廠的成本降低均值收斂到大概11%，火電企業(yè)和新能源企業(yè)的度電收益則慢慢收斂到0.069元和0.065元，可見利用該模型模擬的結(jié)果能夠體現(xiàn)出各方博弈的合理性。

虛擬電廠在特定時段進行的需求交易能夠提高其收益。為了制定合適的電力定價方法，該書提出一種基于深度確定性策略梯度的虛擬電廠動態(tài)定價模型，該模型以周期內(nèi)綜合收益為目標函數(shù)，以價值函數(shù)為基礎(chǔ)創(chuàng)建資源彈性系數(shù)，并設(shè)定4個約束條件以保證動態(tài)定價策略的合理性。以某區(qū)域內(nèi)電動汽車的聚合負荷為虛擬電廠，分析其動態(tài)定價策略對電動汽車收益的影響。設(shè)置充電功率、充電服務(wù)費、動態(tài)定價區(qū)間、峰谷時段及其電價、交易頻率等參數(shù)，以需求響應(yīng)市場和現(xiàn)貨市場價格出清數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行仿真，共經(jīng)歷2500次迭代。結(jié)果表明，峰谷平定價策略從剛開始就能獲得高收益，在經(jīng)歷500次迭代后迅速收斂；96點動態(tài)定價策略制定最復(fù)雜，在迭代初期收益最低，經(jīng)歷1500次迭代后收斂，此時收益達到最高的231萬元，是峰谷平定價策略收益的1.3倍；在總體收益方面，96點動態(tài)定價策略相比于其余策略能夠提高10%。

該書給出了典型的虛擬電廠運營實踐案例。在面向超大城市的上海虛擬電廠實踐中，將黃浦區(qū)商業(yè)樓宇、世博B區(qū)作為虛擬電廠，而后又增加了遠景能源、蔚來汽車等參與聚合調(diào)控，擴充虛擬電廠的范圍。在2021年5月6日，利用虛擬電廠進行節(jié)能減碳，整個過程消納清潔能源123.6萬kWh，調(diào)節(jié)電網(wǎng)負荷56.2萬kW。此次行動精準調(diào)動了多達11種資源，相當(dāng)于4 h減少碳排放336 t，效果顯著。

《虛擬電廠交易機制與運營策略》一書詳述了虛擬電廠加入電力市場后對電網(wǎng)能力的影響；給出了面向虛擬電廠的購售電非合作博弈模型和基于深度確定性策略梯度的虛擬電廠動態(tài)定價模型，并驗證了模型的可靠性；列舉了典型的虛擬電廠運營實踐案例。