2019年国家电网有限公司泛在电力物联网建设工作部署电视电话会议指出，泛在电力物联网就是围绕电力系统各环节，充分应用现代先进信息通信技术，实现电力系统各环节的万物互联、人机交互^[1]。其中，分布式发电（distributed generator，DG）尤其是可再生能源的规模化接入与应用是泛在电力物联网的基础性特征。

分布式能源（distributed energy resource，DER）在具备经济、灵活、环保等优势的同时，其固有的出力的随机性和不可控性也会给电力系统的安全稳定运行带来一定的影响^[2]。同时全世界的电力行业正处于转型阶段，电力系统应该基于市场运营，但是由于DG的特点，仅靠它们本身加入电力市场运营并不可行^[3]。然而，将DG聚合成一个集成的实体（integrated entity）成为解决上述问题一个行之有效的途径^[4]。

随着智能电网技术的快速发展，虚拟电厂（virtual power plant，VPP）的概念受到了国内外的广泛关注。基于“通信”和“聚合”的思想^[5]，VPP在不改变每个DG并网方式的前提下，以一个“集合体”的形式对外呈现，参与电力市场运营。VPP的提出打破了传统电力系统中物理概念上的发电厂之间、发电侧和用电侧之间的界限。

依据国家电网公司对泛在电力物联网的建设规划，在促进清洁能源消纳方面，国家电网公司提出将用市场办法引导用户参与调峰调频，基于电力市场实现集中式新能源的省间交易和分布式新能源的省内交易^[6]，虚拟电厂成为建设重点之一。目前，VPP技术在欧美发达国家的发展已较成熟，中国由于能源体制中发电、输配电、用电三方的相对独立，尚未形成成熟的VPP成套解决技术^[7]。

基于上述考虑，本文首先对虚拟电厂的基本概念进行较全面的阐述；然后，介绍虚拟电厂在协调控制、优化调度和参与电力市场交易3方面的研究现状，进一步指出泛在电力物联网下虚拟电厂发展的关键技术问题；最后，对虚拟电厂在泛在电力物联网中的发展前景进行展望。

“虚拟电厂”这一术语最早是由Awerbuch博士于1997年在其著作《虚拟公共设施：新兴产业的描述、技术及竞争力》中提出：虚拟公共设施是独立且以市场为驱动的实体之间的一种灵活合作，这些实体不必拥有相应的资产而能够为消费者提供其所需要的高效电能服务^[5]。欧洲和北美对虚拟电厂的研究侧重点不同，欧洲已有的虚拟电厂项目，如欧盟虚拟燃料电池电厂（virtual fuel cell power plant，VFCPP）项目^[8]、荷兰基于功率匹配器的虚拟电厂项目^[9]、德国专业型虚拟电厂（professional VPP）项目^[10]以及欧盟FENIX（flexible electricity network to integrate expected）项目^[11]主要针对实现DG可靠并网和电力市场运营，DG是虚拟电厂的主要考虑成分；而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^[12-13]。因此，国内外尚未对VPP给出统一权威的定义。

Asmus^[14]将虚拟电厂定义为一种依赖于远程控制的自动分配储能和需求响应的能源互联网；Bignucolo等^[15]将虚拟电厂定义为分散在中低压配电网不同节点的不同类型的分布式能源的集合点，其在电网中的运行特性是各DER特性参数的整合，且电网对各DER的影响的叠加可等效为电网对此虚拟电厂的影响；Mashhour等^[11]基于欧盟FENIX项目，将虚拟电厂定义为聚合并综合表征众多不同容量的分布式能源特性的一种运行模式，并包含了分布式能源对网络的影响，虚拟电厂可在电力市场中签订合同，并为系统操作员提供各种服务；姜海洋等^[16]将虚拟电厂作为一种需求响应方式，通过用户参与需求响应以缓解终端用电需求，从而达到与实际发电厂相同的效果，这种虚拟电厂也被称为“能效电厂”。

综合来看，虚拟电厂不应被狭义地定义为一种分布式资源的集合体，而是利用先进的控制、计量、通信等技术把分散在四处、与不同层级的电网相连的新能源电站、热电联产（combined heat and power，CHP）系统、可控负荷和储能装置等设备集合起来，通过能量管理系统（energy management system，EMS）的协调优化控制完成市场运营，在实现电能交易的同时优化资源利用、提高供电可靠性的一种综合体，其结构如图1所示。

图1(Fig. 1)

图1 VPP结构 Fig. 1 Structure of VPP

虚拟电厂能够聚合DER参与电力市场和辅助服务市场，为配电运营机构（distribution system operator，DSO）和输电运营机构（transmission system operator，TSO）提供管理和辅助服务。按照功能不同，VPP可分为两种类型—商业型虚拟电厂（commercial VPP，CVPP）和技术型虚拟电厂（technical VPP，TVPP）^[5]。VPP的基本运行框架如图2所示。

图2(Fig. 2)

图2 VPP运行框架 Fig. 2 Operating structure of VPP

CVPP从商业收益的角度出发制定发电计划并参与市场竞标。CVPP中每个DER向其递交运行参数、边际成本、测量与预测数据等，结合市场价格预测、本地数据，CVPP聚合DER容量，优化投资组合的潜在收益，制定发电计划，并同传统发电厂一起参与市场竞标。一旦中标，CVPP与电力调度中心（independent system operator，ISO）和远期市场签订合同，并且向TVPP提交DER发电计划表和运行成本信息^[17]。CVPP的出现为小型发电机组进入交易市场提供了可能，而且CVPP可代表任意数量的DER，同时DER也可以自由选择一个CVPP代表其加入电力市场^[18]。

TVPP从系统管理的角度出发，主要为所在地区的DSO和TSO提供平衡服务和其他配套服务。TVPP管理的本地网络中，DER的运行计划、边际成本、市场竞价等信息由CVPP提供，结合本地网络的实时状态，根据发电机运行参数形成聚合的DER或网络特性能力^[17]。TVPP的运行需要本地网络信息和网络控制功能，因此DSO是最适合实现TVPP运行的选择。

由于虚拟电厂最主要的功能是聚合不同类型的DER参与电力市场，所以，VPP在运行中需要对其内部的多种电源进行协调控制，平抑各种电源的功率波动，使VPP能够优化各分布式电源的发电成本，进而以经济的方式参与各种交易。现阶段对虚拟电厂的研究多集中于协调控制、优化调度和参与电力市场交易方面。

VPP的协调控制对象主要包括各种DG、储能系统、可控负荷以及电动汽车。VPP的协调控制主要分为集中式控制和分散式控制。在集中式控制下，VPP的全部决策由中央控制单元——控制协调中心（control coordination center，CCC）制定^[19]；在分散式控制下，VPP的决策由各DER代理系统取代。

Ruiz等^[20]基于直接负载控制（direct load control，DLC），确定了VPP内可控负荷的最佳控制裕度，以便在指定的控制周期内优化负荷的缩减。该研究结果有助于电力市场中的VPP制定降负荷方案，从而减少电网发电与需求之间的偏差。Xin等^[21]采用网络控制理论（network control theory）中的协同控制方法，以各DG的成本和对配电网提供服务的重要程度为约束条件，使VPP收敛并在最优输出状态下运行。对于每个DG，该策略只需要其相邻单元的信息，从而使DG之间的通信网络（communication networks，CNs）简单而坚强。陈厚合等^[22]针对风电并网消纳问题，将需求侧负荷以需求响应虚拟电厂形式参与系统调度，通过负荷转移以实现削峰填谷，促进风电消纳，结合电网中不同电力公司所辖电网具有相互独立且互联的特点，基于电网分区，采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers，ADMM）构建分布式调度模型，并提出多区域协同优化的迭代计算框架。王海冰等^[23]基于两阶段随机规划建立计及条件风险价值的虚拟电厂能量管理模型，将VPP中不确定因素带来的风险水平限制在可接受的范围内，追求虚拟电厂收益最大。此外，Wille–Haussmann等^[24]基于热电联产发电系统和储能装置建立混合整数优化模型；张亚朋等^[25]从电动汽车集群运营商的角度，对电动汽车虚拟电厂参与电力系统优化调度时的多时间尺度响应能力进行评估；刘思源等^[26]考虑虚拟电厂与多代理结构的兼容性，建立基于多代理系统（multi-agent system，MAS）的虚拟电厂控制架构，其控制结构见图3。

图3(Fig. 3)

图3 基于MAS的控制结构[26] Fig. 3 Control structure based on MAS[26]

通过对上述文献的分析，可以发现VPP对DER的控制大幅降低了其并网对电网造成的冲击，为其参与电力市场提供了可能。

VPP的优化调度过程可概括为：VPP通过协调所聚合的分布式电源，在满足各机组出力约束和网络约束的前提下，以VPP收益最大化、运行成本最小、碳排放最小为目标，对自身内部多个电源的容量配置或出力进行优化调度，或将VPP作为一个整体参与电网调度。

朱建全^[27–28]等提出了一种包括各种DER在内的VPP双层实时经济调度方法，从电源、负荷与电网的特点及利益诉求出发建立调度模型，系统运营商基于上层的价格激励机制来调度VPP，而VPP则根据下层对其DERs的最优控制来提供响应。张高等^[29]对采用双层优化调度的VPP的经济性进行了分析，从VPP调度容量占系统总容量的比例出发，对比分析了VPP不同容量比例对VPP整体经济效益和各个机组净收益的影响。负荷预测和DG出力预测的不确定性是VPP调度过程中不可避免的问题，Huang等^[30]利用区间优化方法，将不确定的经济调度（economic dispatch，ED）模型转化为确定性模型，并使用LINGO进行求解。Zhou等^[31]考虑到储能系统（energy storage system，ESS）的退化成本，提出了一种新的虚拟电厂优化发电调度模型，以环境温度和放电深度作为影响ESS退化的因素，对ESS退化成本进行了分段线性函数建模和逼近，并将其纳入到所提出的VPP调度模型中。Li等^[32]提出了网络攻击下VPP的经济调度策略，该策略假设VPP中每个DG都能监视其相邻DG的行为，若检测到网络中存在不良DG，利用VPP的通信技术逐步将其隔离，使其余表现良好的DG完成经济调度。周亦洲等^[33]建立了包含燃气轮机、锅炉、风机、光伏、电储能、热储能、电负荷、热负荷、冷负荷等的多区域VPP综合能源协调调度优化模型。

此外，也有学者从基于分时电价^[34]、不确定性的需求响应^[35]、条件风险价值（conditional value at risk，CVaR）^[36-37]等方面出发研究VPP的优化调度。

通过对上述文献的分析，VPP在进行优化调度时，将内部DER进行有效组合，实现了分布式电源和负荷的协同管理，优化了VPP在电力市场环境下的运行。

随着泛在电力物联网的建设，电力市场逐渐开放，交易机制逐步完善，VPP利用其先进的通信技术参与交易时能够快速响应市场电价变化、负荷需求变化，对促进电力市场自由化、增加市场灵活度、引导用户调峰调频等方面起到重要的作用。总体来说，VPP参与的电力市场包括日前（day ahead，DA）市场、实时（real time，RT）市场、平衡市场、辅助服务市场等^[38]，其一般的竞标流程如图4所示。VPP在DA市场与市场运营机构（market operator，MO）签订双边合同，EMS通过历史数据预测交易日未知量，从而制定相应的竞标策略并提交给MO，MO在DA市场闭市后出清DA市场电价；在交易日，RT市场的模式为逐段开启，EMS根据实时预测的DER出力值重新制定并逐个时段向MO提交RT市场竞标策略；平衡市场在RT市场出清后开启并消纳剩余的不平衡电量，最终完成交易。

图4(Fig. 4)

图4 VPP竞标流程图 Fig. 4 Flow chart of VPP’s bidding process

Kardakos等^[39]研究了CVPP参与日前电力市场的最优投标策略问题，以最大化DA利润为目标，建立了一个三阶段双层随机优化模型，该模型的不确定性主要体现在VPP内部DER的出力及竞争对手的报价曲线上。为了缩小远期合同市场和现货市场之间的差距，Qiu等^[40]提出了VPP参与DA和RT市场的双阶段调度模型。Nezamabadi等^[41]提出了一种通过参与能量市场和辅助服务（旋转备用、无功服务）市场的VPP套利策略，基于网络安全约束和价格约束使VPP的利润最大化。由于电价和DG出力的不确定性及不平衡惩罚的存在，VPP的竞标存在风险，余爽等^[42]提出了考虑不确定性的VPP竞标模型。Zhang等^[43]提出了计及需求响应的VPP竞标模型。Rahimiyan等^[44]考虑到VPP参与竞标时的不确定性，采用场景模拟技术和置信度描述该不确定性，并利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型进行求解。Wang等^[45]应用博弈论建立了VPP竞标问题的动态博弈模型。

泛在电力物联网是传统电网与物联网技术深度融合产生的一种电力网络形态，立足现有电网实体与通信技术，将不同设备之间互联互通，将电能生产端、使用侧、电力交易市场以及传输配送网络有效地结合在一起^[46]。从技术层面看，泛在电力物联网广泛应用大数据、云计算、物联网、移动互联、人工智能、区块链、边缘计算等信息技术和智能技术。虚拟电厂则是参与电网运行和电力市场的功能单位。以边缘–云计算架构、区块链技术、大数据技术为例，分析泛在电力物联网技术在虚拟电厂中的应用。

根据泛在电力物联网的构想^[46]，“边”是一种靠近物或数据源头处于网络边缘的分布式智能代理，就地或就近提供智能决策和服务，如负荷预测APP、故障研判APP、线损分析APP、风险预警APP等。“云”是云化的主站平台，通过有线或无线的通信方式可实现云主站对边缘侧计算、存储、网络资源的统一调度和弹性分配。其架构如图5所示。位于边端的智能单元利用传感技术实现对配电设备的状态监测、采集、感知，通过边缘计算实现负荷预测、用户数据分析、无功补偿计算等功能，并上传至泛在电力物联网云平台。

图5(Fig. 5)

图5 “边缘–云”计算架构 Fig. 5 Edge–cloud computing architecture

虚拟电厂参与电力市场时，电量市场需要精准地匹配VPP内负荷目标曲线，依此确定竞标策略；辅助服务市场进行调峰、调频时，对VPP内负荷响应的时效性有着更高的要求；容量市场则需要对VPP内负荷的长期波动及响应能力有着较为精确的评估。运用“边缘–云”计算架构，VPP的聚合模型将会与传统方式不同：一方面，通过云主站对VPP内参与需求响应的负荷进行选择；另一方面，VPP收集负荷信息数据和外部环境数据，通过边缘计算感知用户用电行为。VPP在制定投标策略时能够更加精准，其业务流程如图6所示。

图6(Fig. 6)

图6 基于“边缘–云”计算架构的VPP业务流程 Fig. 6 VPP business flow chart based on edge–cloud computing architecture

为了实现上述流程，需要解决以下两个核心问题：边缘计算中用户响应行为的实时化精准识别与预测、云计算中基于多维数据的综合决策。针对第1个问题，Yu等^[47]提出了用户需求响应的售电公司购售电决策双层模型，并考虑了双边合同违约惩罚机制；罗纯坚等^[48]从统计学原理出发构建了用户实时响应行为的概率模型。针对第2个问题，董文略等^[49]基于合作博弈理论，建立了虚拟电厂单独调度、与配电公司联合调度模型，分析了含风、光、水的虚拟电厂与配电公司的合作空间及利益公平分配问题；张炜等^[50]根据发电成本随连续生产时间的增加而有所降低的特性，建立了负荷段组合优化模型，采用合作博弈双边Shapley值方法，解决用户合作后的购电费用合理分配问题。

区块链的概念最初出现在金融领域，区块链是由区块有序链接形成的一种数据结构，每个区块由记录信息的区块主体和用于链接的区块头组成^[51]。基于这种组织形式，区块链技术主要具备4个特点：去中心化、透明化、智能合约、安全可靠^[52]。区块链技术应用于虚拟电厂中时，一方面，区块链技术去中心化和透明化的特点与虚拟电厂在地域上的分散性和调度过程中的协调控制有一定的相似之处；另一方面，区块链技术也可保证虚拟电厂参与电力市场交易时的公平性和信息安全。

基于区块链技术的虚拟电厂交易平台如图7所示。

图7(Fig. 7)

图7 基于区块链技术的虚拟电厂交易 Fig. 7 VPP transaction based on Blockchain technology

具体而言，在电力交易中心下发交易指令后，区块链技术为各虚拟电厂、传统电厂构建一个成本低廉、公开透明的交易平台。各电厂将可发电量及价格上传至区块链，使信息能在各竞标者之间传递，同时去中心化的交易平台也可替代调度机构进行统一协调管控，加快调度速度。不仅如此，区块链技术也可用于每个虚拟电厂内部，基于区块链系统建立虚拟电厂信息平台和交易平台，可使虚拟电厂和各分布式单元进行双向选择。每个分布式单元可与虚拟电厂签订智能合约，合理计量和认证自身对虚拟电厂的贡献量，以此来激发用户、分布式发电、储能等积极参与到虚拟电厂的运作中去。

基于区块链技术的虚拟电厂研究仍处于起步阶段。佘维等^[53]基于能源区块链网络（energy blockchain network，EBN）建立了虚拟电厂的运行与调度模型，该模型可更好地实时反映需求侧信息，更有利于VPP进行环境友好、信息透明的稳定调度。邵炜晖等^[54]通过区块链激励机制将VPP协调控制手段和DER独立并网行为有机联动，实现了DER的高渗透、高自由、高频率、高速度并网。

大数据是指无法在一定时间内，用常规的数据库管理工具或数据处理应用对其内容进行获取、存储、管理、搜索、分析的结构复杂、类型众多的大型复杂数据集合^[55]。电力大数据按照电力企业的业务领域大致可以分为4类：电网运行和设备检测或监测数据、电力企业营销数据（如交易电价电量）、电力企业管理数据、外部数据。泛在电力物联网下，大数据技术广泛应用于电网状态智能监视、负荷预测、可再生能源出力预测、用户行为分析、电力调度各个过程中。

在虚拟电厂中，大数据技术一方面可用于对各DER的出力进行更为精确的预测，同时也能对VPP聚合的储能系统、电动汽车进行有序充放电管理；另一方面，可用于处理VPP内部的各种信息，提高VPP内部各单元数据交换与处理的速度与精度。基于大数据的虚拟电厂架构与功能如图8所示。

图8(Fig. 8)

图8 基于大数据的虚拟电厂架构与功能 Fig. 8 VPP architecture and function based on big data

国内外对大数据技术应用于虚拟电厂中的研究大多集中于需求响应及电动汽车管理。杨文涛等^[56]开发多功能大数据服务平台来分析EV的充放电特性，减小EV充放电功率预测的不确定性对配电系统调度和运行的影响；陈思路^[57]提出并实现智能家居大数据平台；Wang等^[58]提出一种基于相量测量单元大数据的核心向量机数据挖掘算法；费思源^[59]对大数据技术在配电网中的应用进行了综述。

泛在电力物联网方兴未艾，对清洁能源消纳、电力体制改革等方面都提出了新的要求。随着泛在电力物联网的建设，虚拟电厂在中国将会有着广阔的发展前景。

1）虚拟电厂是推动国家电网公司泛在电力物联网建设的一个重要环节。2019年3月，冀北虚拟电厂示范工程试点建设任务正式启动，推进了泛在电力物联网的落地。从整体来看，虚拟电厂可以作为一种对多种分布式能源进行聚合、优化控制和管理的综合能源管理系统，可为电网提供调频、调峰等辅助服务。虚拟电厂所依赖的通信技术、智能计量技术也是泛在电力物联网所需的关键技术。随着5G通信技术的提出，可以预想虚拟电厂的内部通信能力、与电网的信息交互能力将会得到极大的提升，从而加快泛在电力物联网的建设进度。

2）市场机制下虚拟电厂的模型与优化调度方法研究。随着产消者资源在配电网中渗透率的不断提高，由此引发的配网的双向阻塞问题日趋明显。在中国电力市场逐步开放的大环境下，已有学者提出了基于全成本节点电价的电网规划方案^[60]，基于潮流追踪法计算负荷侧的全成本节点电价（locational marginal price，LMP），明确负荷对电源和电网资源的使用情况，从而制定出一套价值公平分配的电力市场竞争机制。虚拟电厂作为多种产消者资源及需求响应资源的聚合形式，全成本节点电价为VPP参与电力市场提供了一种新的思路，是泛在电力物联网下虚拟电厂的研究方向之一。配电运营机构DSO根据系统能量价格及VPP中各节点的阻塞价格、网损价格确定各节点边际电价，从而引导VPP对所聚合的各资源进行充放电功率调整。在“谁受益，谁承担成本”的原则下，VPP可从可再生能源配额制、缓解配网阻塞、市场均衡等方面构建聚合模型。基于全成本的节点电价可综合考虑VPP内各资源的成本和效益，约束VPP内各资源理性报价，从而实现电力资源的优化配置。

3）虚拟电厂的信息物理安全问题与对策。聚合分布式电源并且紧密结合现代通信技术的VPP可以看作是一种信息物理系统（cyber-physical system，CPS），其在运行控制过程中会存在信息威胁，攻击者可能从多种路径进行信息攻击，如：VPP控制中心控制权限丢失，导致失去对聚合资源的调度能力；交易过程攻击，攻击者可能修改竞标电价信息及电量信息；通信延迟、中断，VPP内部的通信链路和信息交互为信息攻击者提供了多种入侵途径和目标，标准化的通信协议也降低了信息攻击门槛。此外，信息空间的风险也有可能传递到物理空间^[61]，从而影响VPP的调度运行。为应对VPP的信息安全问题，首先，应该针对不同的攻击路径建立虚拟电厂CPS的风险传递模型，以此来量化攻击对VPP带来的损失；其次，随着泛在电力物联网信息化、智能化的深入，提高其数据甄别能力，完善控制算法，建立冗余的量测体系都将有助于虚拟电厂CPS运行风险的降低。

虚拟电厂是基于先进的通信技术和软件架构的分布式能源的聚合体，通过对所聚合资源的协调调度参与电力市场交易，其可以分为商业型虚拟电厂和技术型虚拟电厂两类。在泛在电力物联网的背景下，国内外现阶段对虚拟电厂的研究主要集中在协调控制、优化调度以及参与电力市场交易3个方面。同时，泛在电力物联网的新技术、“边缘–云”计算架构、区块链技术、大数据技术都可应用于虚拟电厂的体系架构中促进虚拟电厂技术的发展。综合来看，虚拟电厂在高效利用和促进可再生能源发电、促进中国电力市场体制的改革与完善、推动泛在电力物联网建设等方面都有着广阔的发展前景。