2、电力需求响应与虚拟电厂
成果一：国家重点研发计划项目“基于人工智能的虚拟电厂关键技术与应用示范”（2025YFE0108500）
由山西风行测控股份有限公司牵头，联合东南大学、中国电力科学研究院、韩国 Encored Technologies 公司等中韩国内外单位，聚焦虚拟电厂建模与调控核心难题，融合中方虚拟电厂理论与韩方人工智能技术，攻克分层分区动态构建、多智能体交易决策、深度强化学习运行控制关键技术，研发互动调控系统平台，建设上海商业负荷型、山西工业负荷型虚拟电厂示范工程。
成果展示：
课题组主要负责项目任务一相关研究，围绕分布式资源响应特性建模、分层分区重构、响应能力量化等核心目标，形成3项关键技术成果，具体如下：
针对虚拟电厂聚合大规模空调面临地域分布广、响应特性各异、随机性强，提出基于模型预测控制的多类型空调系统协同控制策略，实现虚拟电厂资源短期响应，该框架能有效表征多类型空调系统的异构性。所提出的协调策略在严格保证热舒适约束的前提下实现精准功率跟踪，为聚合异构建筑参与虚拟电厂提供了有效的解决方案。
针对虚拟电厂电动汽车时空不确定性大，响应特性各异，提出并对比虚拟电厂分层分区分时电价和动态电价的充电负荷空间引导策略，实现虚拟电厂资源中长期响应，该方法能够在保障节点电压安全前提下有效降低不同用户充电代价，合理引导充电负荷分布。为聚合电动汽车参与虚拟电厂提供了有效的解决方案。
针对建筑负荷参与虚拟电厂调控中难以被有效聚合响应电网功率需求，提出云-边-端协同框架，融合数据增强及知识迁移技术，实现虚拟电厂资源高效调控，该框架能为建筑负荷参与虚拟电厂提供了一个基于人工智能的聚合架构，减少了电网功率需求与实际负荷响应之间的误差，提高了负荷与虚拟电厂之间的互动能力。
成果二：面向系统随机偏差的虚拟电厂自适应分配与优化控制策略研究
虚拟电厂包含海量、异质、分散、泛在的可调控资源，规模化协同此类资源参与多类型市场交易并最大化挖掘其响应潜力，是提升虚拟电厂经济效益与低碳运行的关键，而不同资源受内外因素影响呈高度不确定性与动态变化特征，需研究多市场资源互补协同方法以解决响应不确定性下的动态决策问题。
对此，团队以实现虚拟电厂多元资源鲁棒、协同、灵活调控为目标开展研究：首先提出出了基于数据-机理双驱动的虚拟电厂资源自适应分配策略，融合近端策略优化（PPO）强化学习方法，显著提升了多市场环境下资源调度的经济性与响应精度；针对电网保供需求，构建了多元灵活资源协同优化模型，并提出QR-SiameseLSTM神经网络可调潜力预测方法，实现了电力保供场景下的高效可靠调控；。进一步提出了面向系统随机偏差的滚动优化实时调整机制，实现以经济性最优为目标的前提下，多元柔性资源对调度偏差的协同消除与动态响应。在此基础上，开发了考虑备用调节裕度的弹性调节与应急响应技术，引入可信备用量化方法，提升了虚拟电厂应对极端场景的弹性能力。研究成果在浙江、上海虚拟电厂开展示范应用，形成工程技术闭环。
成果三：适应现货市场建设的中小型用户负荷可调能力评估与用电定价仿真关键技术研究
项目拟针对电力现货市场建设中中小型用户调节能力量化与电价机制优化的迫切需求，为解决：
（1）中小型用户负荷可调节能力量化分析与电价承受力评估工作适配性不足；
（2）分时电价机制设计不合理导致中小型用户可调节能力激发不足；
（3）现货市场下中小型用户的零售定价中多维价格融合与收益、风险即时传导不足；
（4）负荷管理及电价相关政策推演时所存在的数智化与平台化支撑能力不足等问题。
拟开展计及电价承受力与响应特性的中小型用户负荷分类可调能力评估、促进中小型用户可调能力发挥的峰谷分时电价优化仿真、适应现货市场建设的中小型用户零售定价仿真等技术研究，研发中小型用户负荷可调能力评估与用电定价仿真系统，并在山东、甘肃等省级电网进行试点应用，支撑负荷管理、电价政策制定、代理购电、售电等业务，提升中小型用户总体削峰和填谷效果。
成果四：深圳市虚拟电厂建设潜力分析：空调和电动汽车
本项目系统梳理了国际虚拟电厂发展历程，总结欧美等国家和地区的建设经验，并结合深圳市虚拟电厂现状开展潜力分析与评估。报告聚焦空调和电动汽车两类高潜力资源，从响应潜力与经济性两个维度展开研究，并提出政策路线图，为深圳市虚拟电厂的可持续发展提供参考。
👉 点击可查看报告：深圳市虚拟电厂建设潜力分析：空调和电动汽车（第一期）