虚拟电厂技术：能源系统应用探索

虚拟电厂技术：能源系统应用探索目录虚拟电厂技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1虚拟电厂的定义与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.2虚拟电厂的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3能源系统应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.1需求侧管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.2供应侧优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82.3能源市场交易．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11关键技术与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.1能源信息采集与监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.1.1实时数据收集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．143.1.2数据分析与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．183.2能源调度与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．193.2.1虚拟电厂的运行策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．213.2.2优化算法与调度系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．223.3通信与控制技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．253.3.1虚拟电厂的通信网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．273.3.2控制系统与算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32案例分析与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．334.1国际案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．334.2技术挑战与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．354.2.1技术标准与规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．384.2.2故障检测与恢复．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．394.2.3安全性保障．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．455.1虚拟电厂技术的优势与前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．455.2相关研究与发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．471.虚拟电厂技术概述1.1虚拟电厂的定义与特点虚拟电厂（VirtualPowerPlant,VPP）是一种创新的能源管理系统，它通过整合分布式能源资源，如太阳能光伏电站、风力发电厂、蓄电池储能系统以及需求响应资源（如智能电网用户），实现能源的实时优化调度和高效利用。虚拟电厂的核心概念是将这些分散的能源源进行集中监控和控制，从而形成一个虚拟的、具有整体优化能力的电力系统。这种技术突破了传统电力系统的局限，有助于提高能源利用率、降低运营成本、增强电网的稳定性和可靠性，并促进可再生能源的广泛应用。虚拟电厂的特点如下：分布式资源整合：虚拟电厂能够汇聚各种类型的分布式能源资源，实现能源的规模化运营。这些资源可以分布在不同的地理位置，包括居民区、商业建筑、工业园区等，虚拟电厂能够根据实时能源供需情况，灵活调配这些资源，提高能源利用效率。实时优化调度：通过先进的监控和控制系统，虚拟电厂能够实时监测电网的运行状态，根据供需变化，自动调整资源输出，确保电力系统的稳定运行。这种实时优化调度能力有助于减少能源浪费，降低运营成本，并提高电力系统的响应速度。灵活性和可伸缩性：虚拟电厂可以根据需求的变化进行灵活调整，增加或减少资源投入，以满足不同的电力需求。这种灵活性使得虚拟电厂能够更好地适应不断变化的能源市场和电网需求。增强电网稳定性：通过分布式资源的协同工作，虚拟电厂可以平衡电网的负荷，减少短路电流和电压波动，提高电网的稳定性。在高峰负荷时期，虚拟电厂可以提供额外的电力输出，降低对传统发电厂的依赖；在低谷负荷时期，虚拟电厂可以减少电力输出，降低能源浪费。促进可再生能源应用：虚拟电厂能够有效整合可再生能源，如太阳能和风能，提高可再生能源的利用率。通过实时优化调度，虚拟电厂可以将可再生能源的输出时间与电网需求相匹配，减少对储能系统的依赖，降低成本，并提高可再生能源在电网中的占比。经济性：虚拟电厂通过优化能源利用和降低运营成本，提高了能源系统的整体经济效益。同时虚拟电厂还可以通过参与电力市场交易，实现收益最大化，为投资者带来额外的经济效益。虚拟电厂是一种先进的能源管理系统，它通过整合分布式能源资源，实现能源的实时优化调度和高效利用。虚拟电厂的特点包括分布式资源整合、实时优化调度、灵活性和可伸缩性、增强电网稳定性、促进可再生能源应用以及经济性等。这些特点使得虚拟电厂在未来的能源系统中具有广阔的应用前景。1.2虚拟电厂的应用领域虚拟电厂（VirtualPowerPlant,VPP）作为一种创新的能源互联网技术，通过聚合分布式能源资源，形成大规模、智能化的虚拟电源，在多个应用领域展现出巨大的潜力和价值。其应用范围广泛，涵盖了电力系统的各个环节，不仅能够优化能源配置，提升系统运行的灵活性和稳定性，还可以推动可再生能源的大规模接入和智慧能源管理。以下是虚拟电厂几个主要的应用领域：应用领域具体场景核心功能与价值电力调峰填谷平抑电网负荷高峰，响应电价信号，参与电力市场交易，提供频率调节、电压支撑等辅助服务。提高电网运行效率，降低整体供电成本，增强电网供电可靠性。可再生能源集成聚合风电、光伏等波动性可再生能源，通过削峰填谷、平滑输出曲线，提升其并网稳定性。提高可再生能源消纳水平，减少弃风弃光现象，促进能源结构转型。需求侧响应管理引导用户在电价低谷时段充电、在高峰时段放电，优化用电行为，平衡供需关系。降低用户用电成本，缓解高峰时段电网压力，实现精细化能源管理。灵活性资源整合整合储能系统、电动汽车充电桩等多种灵活性资源，形成统一的调节能力以响应电网需求。提升电网应对突发事件的能力，增强系统弹性，实现多能源协同优化。微网运行优化在微网或小型区域电网中，通过聚合本地分布式电源和负荷，实现自治运行和高效管理。提高微网供电独立性，降低对主网的依赖，提升区域能源利用效率。综合能源服务结合冷热电三联供、分布式储能等技术，提供多元化的能源解决方案，实现能源梯级利用。优化能源系统运行模式，提升资源综合利用水平，推动智慧能源服务发展。此外虚拟电厂的应用价值还体现在提升用户互动体验上，通过智能聚合和调度技术，能够为用户提供个性化的用能方案和增值服务，如：智能用能管理：实时调整用能策略，降低用户电费支出。紧急用电保障：在主网故障时，统筹远程储能或备用电源，保障关键用户供电。参与电力市场：代表用户群体参与电力市场博弈，获取超额收益。虚拟电厂凭借其灵活性和智能化特点，正在成为能源系统转型升级的关键驱动力，面向未来还可进一步拓展至工业集群、楼宇建筑、交通物流等多个场景，构建更加高效、清洁、灵活的能源生态。2.能源系统应用探索2.1需求侧管理需求侧管理是虚拟电厂技术中核心组成部分之一，旨在通过高效管理用户侧的能耗行为，实现能源资源的优化配置和减少电网峰值负荷。这一概念与应用涵盖了从家庭到工业界的多层面用能场景。在用户侧，通过智能电表和能源管理系统装备，用户可以实时监控其电力消耗，并接受系统自动化策略调整。除智能技术外，需求侧管理还包括经济激励机制，例如阶梯电价政策，鼓励用户避开高峰时段，转而在离高峰时段较远的时段使用电力，比如使用太阳能储能系统存储电能在夜间使用。同时虚拟电厂技术通过引入大数据分析与机器学习机制，预测电力需求与供应变动，制定出更精准的管理策略。例如，通过分析历史用电数据，虚拟电厂可以预测某区域用电量在节假日或特定事件期间的大幅增加，进而调整其他区域的供电计划以补偿需求激增。在更高层面，需求侧管理还涉及到对柔性负荷的调控。柔性负荷是指那些可以快速调整或中断的负荷，如某些工业设备、电动汽车充电站等。通过动态调节柔性负荷，虚拟电厂可以平衡电网供需，增强电力系统的稳定性和效率。【表】用户侧需求侧管理策略分类表格类别具体策略目的及功能智能控制智能电表、能源管理系统实现实时监控与控制，提升能源利用效率经济激励阶梯电价、需求响应引导用户改变用电方式，削峰填谷，优化电网负荷柔性负荷管理调节电动车充电、工业设备调整增强供应链灵活性，平衡电网负荷大数据分析历史数据分析，负荷预测提供决策依据，优化调度计划实施需求侧管理时还需注意保障用户隐私安全，随着智能设备的日益普及，用户能源消费数据变得更为敏感，必须采取强有力的安全措施以避免数据泄露和滥用。需求侧管理是虚拟电厂技术的一大亮点，通过智能、灵活与经济性的手段，不仅降低能源浪费，还提升了电网的运行效率，从而促进了整个社会的可持续发展目标的实现。2.2供应侧优化供应侧优化是虚拟电厂技术的重要组成部分，旨在通过整合、协调和控制分布式能源资源，提升能源供应的效率、可靠性和经济性。这一过程的核心在于建立有效的市场机制和优化算法，使虚拟电厂能够根据实时电力需求、市场价格和资源可用性，动态调整分布式能源的运行状态。（1）分布式能源资源整合虚拟电厂通过聚合分散的分布式能源资源（DERs），如太阳能光伏（PV）、风力发电、储能系统、热电联产（CHP）机组等，形成一个虚拟的统一电源。这种整合不仅增加了电力系统的备用容量，还提高了可再生能源的消纳能力。【表】展示了常见分布式能源资源的特性及其在虚拟电厂中的作用。◉【表】常见分布式能源资源特性资源类型能量形式可调节范围(%)响应时间(s)技术成本($/kW)太阳能光伏电能XXX10-300.8-1.5风力发电电能XXX5-201.5-2.0储能系统(Li-ion)电能/热能XXX<1XXX热电联产机组电能/热能XXXXXXXXX（2）优化调度策略为了实现供应侧的优化调度，虚拟电厂采用多种数学规划模型和算法。常用的优化目标包括最小化运行成本、最大化可再生能源消纳率以及提高系统经济效益。常见的调度模型可以表示为：extminimize 其中：C是总运行成本。ci是第iPi是第iPiextmin和PiD是系统总电力需求。（3）市场机制与环境效益虚拟电厂通过参与电力市场，如需求响应市场、辅助服务市场等，实现资源的优化配置。市场机制不仅提高了资源的利用率，还促进了可再生能源的大规模应用。此外供应侧优化还能显著降低系统的二氧化碳排放，【表】展示了不同资源在优化调度下的减排效果。◉【表】不同资源的减排效果资源类型排放因子(kgCO2/kWh)消纳量(GW)减排量(tCO2)太阳能光伏0100风力发电0.453600储能系统(Li-ion)0.13840热电联产机组0.52720通过上述措施，虚拟电厂不仅在供应侧实现了资源的有效优化，还为能源系统的整体转型和可持续发展提供了有力支持。2.3能源市场交易随着能源市场的逐步开放和市场化程度的提高，虚拟电厂技术在能源市场交易中发挥着越来越重要的作用。本节将探讨虚拟电厂在能源市场交易中的应用模式、市场角色、交易策略以及对市场的影响。（1）应用模式虚拟电厂作为一种灵活的能源管理系统，可以通过集成分布式能源资源参与能源市场交易。其主要应用模式包括：实时响应市场交易：虚拟电厂根据市场实时供需情况和价格信号，灵活调整其运行模式和出力，以响应能源市场的实时交易。中长期合同交易：通过与能源供应商签订中长期合同，虚拟电厂确保稳定的能源供应，并可在合同规定范围内调整交易策略。（2）市场角色在能源市场中，虚拟电厂可扮演多重角色：供应方：虚拟电厂可根据市场供需情况提供电力或热能等能源产品。需求方：虚拟电厂也可管理能源消费，作为需求侧响应的重要载体，参与需求侧管理项目。市场中介：虚拟电厂通过集成分布式能源资源，可以为其他市场主体提供中介服务，促进能源市场的交易活跃度。（3）交易策略虚拟电厂的交易策略需结合市场供需情况、价格信号、自身资源状况等因素进行制定。常见的交易策略包括：基于预测的交易策略：通过预测市场供需情况和价格走势，制定交易计划。竞价策略：根据市场情况和自身资源状况，制定合理的竞价策略，以最大化收益。套期保值策略：通过签订中长期合同，降低市场风险，确保稳定收益。（4）对市场的影响虚拟电厂参与能源市场交易，对市场产生以下影响：提高市场灵活性：虚拟电厂的灵活运行模式和出力调整，可以提高能源市场的供需平衡能力。促进市场竞争：虚拟电厂的参与可以增加市场供应方和需求方的数量，增强市场竞争程度。推动市场创新：虚拟电厂的运营模式和技术创新，可以推动能源市场的技术创新和业务拓展。◉表格和公式表：虚拟电厂在能源市场交易中的角色与特点角色类别描述特点供应方提供电力或热能等能源产品根据市场供需情况灵活调整出力需求方参与需求侧管理项目，管理能源消费有效降低峰值负荷，平衡供需市场中介为其他市场主体提供中介服务促进分布式能源资源的集成和交易公式：虚拟电厂收益模型（以电力市场为例）收益=∫(价格×出力)dt-运行成本其中价格代表电力市场的实时电价，出力代表虚拟电厂的实时电力输出，dt代表时间微分，运行成本包括设备运维、人员工资等。3.关键技术与实现3.1能源信息采集与监控（1）数据采集的重要性在虚拟电厂技术中，能源信息的准确采集与实时监控是实现能源高效利用和优化管理的基础。通过收集各类能源数据，如电力、热能、冷能等，可以实现对能源系统的全面了解，为能源分配和调度提供科学依据。（2）数据采集方法能源信息采集主要采用以下几种方法：传感器网络：在能源生产、传输和消费环节部署传感器，实时监测各类能源的流量、温度、压力等参数。数据传输技术：利用无线通信技术（如Wi-Fi、4G/5G、LoRa等）将采集到的数据传输至数据中心。数据清洗与预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去重、滤波等预处理操作，以提高数据的准确性和可靠性。（3）数据监控系统能源信息监控系统主要包括以下几个部分：数据接收模块：负责接收来自传感器网络的数据，并将其传输至数据中心。数据处理模块：对接收到的数据进行实时处理和分析，提取有用的信息。数据展示与报警模块：将处理后的数据以内容表、报表等形式展示给用户，并设置报警阈值，当数据超过阈值时触发报警。数据存储与管理模块：负责数据的长期存储和管理，确保数据的完整性和可追溯性。（4）关键技术在能源信息采集与监控过程中，涉及以下关键技术：物联网技术：通过物联网技术实现能源设备的互联互通，实现数据的远程采集和监控。大数据分析：运用大数据技术对海量数据进行挖掘和分析，发现能源系统的运行规律和潜在问题。人工智能：结合人工智能技术，如机器学习、深度学习等，实现对能源信息的智能识别和预测。（5）应用案例虚拟电厂技术在能源信息采集与监控方面的应用已取得显著成果。例如，某大型电力公司通过部署传感器网络和大数据分析平台，实现了对光伏、风电等新能源发电设施的实时监控和优化调度，提高了能源利用效率。应用领域关键技术成果电力系统物联网、大数据、人工智能提高发电效率，降低弃风弃光率热力系统传感器网络、数据分析优化热能分配，提高供热质量冷能系统数据采集、监控系统提高冷能利用效率，降低能源浪费能源信息采集与监控是虚拟电厂技术的重要组成部分，对于实现能源系统的智能化、高效化运行具有重要意义。3.1.1实时数据收集实时数据收集是虚拟电厂（VPP）技术实现动态优化与协同控制的基础环节，其核心在于通过多源异构数据的融合与处理，为能源系统的调度决策提供高时效性、高可靠性的数据支撑。本节将从数据来源、采集技术、传输协议及质量保障四个维度展开阐述。数据来源与类型VPP系统需实时采集的数据涵盖“源-网-荷-储”全链条，具体包括以下类型：数据类别具体内容采样频率数据精度要求新能源出力数据光伏电站、风电场的实时输出功率、辐照度、风速、环境温度等1s~5s0.5级及以上负荷数据可调负荷（如工业空调、充电桩）、不可控负荷（居民用电）的实时功率需求1s~15s1.0级及以上储能状态数据电池储能系统的荷电状态（SOC）、充放电功率、电压、电流、温度等1s~10s2%SOC误差电网状态数据并网点的电压、频率、功率因数、线路潮流等（通过PMU/SCADA系统获取）20ms~1s（PMU）0.2级（PMU）市场价格数据实时电价、辅助服务市场价格（如调频、备用容量价格）5min~15min0.01元/kWh数据采集技术VPP系统采用分层采集架构，结合边缘计算与物联网（IoT）技术实现高效数据获取：边缘层采集：通过智能电表（AMI）、传感器（如霍尔电流传感器、温度传感器）直接部署在设备侧，实现原始数据的本地化采集。例如，储能电池管理系统（BMS）通过CAN总线采集单体电芯电压与温度，采样频率可达1Hz。聚合层采集：通过边缘计算网关（如工业服务器）对边缘层数据进行初步清洗与聚合。例如，将区域内100个光伏子阵的功率数据通过加权平均公式计算总出力：P其中wi为第i个子阵的权重系数，P数据传输协议为确保实时性，VPP系统采用分层传输协议：传输层级协议类型特点设备层ModbusTCP/RTU适用于工业设备（如逆变器、储能变流器），支持实时寄存器读写边缘层MQTT/CoAP基于发布/订阅模式，低带宽占用，适合大规模终端设备接入云端平台Kafka/gRPC高吞吐量、低延迟，支持PB级数据流处理，适用于实时分析与存储数据质量保障实时数据的质量直接影响VPP控制效果，需通过以下措施保障：异常检测：采用3σ法则（x−μ>3σ）识别数据离群点，其中数据校准：通过卡尔曼滤波算法对含噪声数据进行平滑处理，例如对风速数据vtv其中K为滤波增益系数，vextraw冗余备份：关键数据（如储能SOC）采用双通道采集，通过投票机制（如2/3表决）确保数据一致性。通过上述机制，VPP系统可实现数据采集端到端延迟控制在100ms以内，数据准确率≥99.5%，为后续的动态调度与市场交易奠定坚实基础。3.1.2数据分析与处理◉数据收集在虚拟电厂技术中，数据的收集是基础。这包括实时的电力系统运行数据、可再生能源发电量、用户用电数据等。这些数据通常通过传感器、智能电表和通信网络进行采集。例如，一个典型的数据集可能包含：实时电力系统数据：电压、电流、频率、功率因数等。可再生能源发电量：风力、太阳能等。用户用电数据：家庭、商业和工业用户的用电量。◉数据处理收集到的数据需要进行清洗和预处理，以便于后续的分析。常见的步骤包括：数据清洗：去除异常值、填补缺失值、纠正错误数据。数据归一化：将不同量纲的数据转换为同一量纲，如将电压从伏特转换为千瓦时。特征工程：提取对分析有用的新特征，如季节性变化、日/夜模式等。◉数据分析数据分析的目的是从数据中提取有价值的信息，以支持决策制定。在虚拟电厂技术中，数据分析可能包括：需求预测：基于历史数据和市场趋势，预测未来的需求。资源优化：根据预测需求和可用资源，优化发电计划。故障检测：识别系统中的异常情况，如设备故障或负荷突增。◉结果展示数据分析的结果可以通过多种方式展示，以便于理解和应用。常见的展示方法包括：内容表：使用柱状内容、折线内容、饼内容等可视化工具展示数据。报告：编写详细的分析报告，总结分析结果和建议。仪表盘：设计交互式的仪表盘，实时显示关键指标和趋势。◉结论数据分析与处理是虚拟电厂技术中不可或缺的一环，通过对数据的深入分析和有效处理，可以更好地理解系统行为，优化资源配置，提高能源系统的可靠性和经济性。3.2能源调度与管理◉背景能源调度与管理是虚拟电厂技术中至关重要的一部分，它涉及到对虚拟电厂内各个发电单元、储能设备和负荷的协同控制，以确保电力系统的稳定运行和效率最大化。通过对能源的合理调度，可以实现对能源资源的优化利用，降低运营成本，并提高电网的可靠性。本文将详细介绍虚拟电厂中的能源调度与管理方法。◉能源调度策略基于需求侧管理的调度策略需求侧管理是一种通过调整用户用电行为来影响电力需求的策略。在虚拟电厂中，可以通过智能电网技术监控用户用电需求，并根据需求变化实时调整发电单元的出力。这种策略可以有效降低发电成本，提高电网的效率。例如，在用电高峰期，可以通过鼓励用户减少用电来减轻电网负荷，从而降低发电成本。基于实时信息的调度策略实时信息调度策略利用实时数据（如气象数据、电力市场价格等）来预测未来的能源需求，并据此调整发电单元的出力。这种策略可以充分利用可再生能源，提高电力系统的灵活性和韧性。例如，在风力发电量较大的天气条件下，可以增加风力发电单元的出力，以满足电力需求。基于机器学习的调度策略机器学习算法可以通过学习历史数据和实时数据，预测未来的能源需求，并据此优化发电单元的出力。这种策略可以提高能源调度的准确性和效率，例如，通过训练机器学习模型，可以预测电力市场价格变化，并据此调整发电单元的出力，以获取更高的利润。◉能源管理模式分层调度模式分层调度模式将能源调度分为多个层次，包括宏观调度、微观调度和快速调度。宏观调度负责确定整体能源需求和发电计划，微观调度负责调整各个发电单元的出力，快速调度负责实时调整发电单元的出力。这种模式可以确保电力系统的稳定运行和效率最大化。基于市场的调度模式基于市场的调度模式通过竞价机制来决定发电单元的出力，这种模式可以利用市场机制来优化能源资源配置，提高电力系统的运行效率。例如，可以通过竞价机制鼓励可再生能源的广泛应用。基于智能控制的调度模式智能控制技术可以实时监控电网运行状态，并根据实际情况调整发电单元的出力。这种模式可以确保电力系统的安全运行和稳定性，例如，在电网发生故障时，可以通过智能控制技术自动调整发电单元的出力，减轻故障影响。◉总结能源调度与管理是虚拟电厂技术中不可或缺的一部分，通过采用合适的调度策略和管理模式，可以实现对能源的合理利用，降低运营成本，并提高电网的可靠性。未来，随着大数据、人工智能等技术的发展，能源调度与管理将变得更加智能化和高效。3.2.1虚拟电厂的运行策略虚拟电厂（VirtualPowerPlant,VPP）的运行策略旨在通过优化资源的调度和使用，实现电网的平衡与效率提升。以下是虚拟电厂运行策略的主要内容：需求响应与负荷管理：虚拟电厂通过用户侧智能终端收集用电数据，结合需求响应机制，调整用户负荷特性以适应系统需求。这包括削峰填谷、最大化清洁能源使用等策略。需求响应机制可根据系统实时状态、天气预测、市场价格等多种因素动态设计，通过激励措施如电价优惠、优惠积分等鼓励用户参与。分布式能源资源整合：虚拟电厂整合了分布式发电资源（如太阳能光伏、风力发电等），通过集中管理控制这些资源的发电计划，以适应电网的运营特性和用户需求。这包括但不限于：太阳能光伏/风力发电机的最大功率跟踪（MPPT）控制。储能单元（如锂离子电池、超级电容）的充放电优化。微电网的能量管理与优化。电网辅助服务和性能提升：虚拟电厂可以提供多种辅助服务，如备用电源、电压/频率调节、潮流控制等，以增强电网的稳定性和安全性。这些服务通常通过计算最优控制策略来实现，如系统动态仿真、状态估计算法、优化控制理论等。市场参与与价格分析：虚拟电厂需要参与电力市场，对市场价格进行预测，并据此调整其发电和负荷管理策略。常用的策略包括期货合约购买、日前市场的能源调度、实时市场的电力交易等。通过市场分析，虚拟电厂能够优化其在不同市场环境下的运行策略，以获取最大的经济收益。碳排放管理和环境效益：虚拟电厂运行决策中考虑碳排放管理，采用可再生能源发电、能源效率提升、碳交易参与等措施减少总体碳足迹，积极响应能源转型需求。这些策略可以配合政府及区域组织的碳排放交易体系实施，例如碳税、限额与交易等机制。虚拟电厂的运行策略是动态更新的，依赖于精确计量的信息、高算力的计算平台和高效的决策机制。未来的研究方向可能包括使用更加先进的人工智能与大数据分析技术，实现更为精细化的能源管理与调度。总结起来，虚拟电厂通过综合布局和管理分布式能源资源，并结合智能技术和高效策略，能够实现电力系统的大幅提升和智能化转型。这些策略的实施不仅可以保证电力供需平衡的稳定性，还可以响应环保目标，降低能源成本，提高能源利用效率。3.2.2优化算法与调度系统在虚拟电厂技术中，优化算法与调度系统起着关键作用。它们负责合理分配电力资源，确保电力系统的稳定运行和高效利用。以下是一些常用的优化算法和调度系统：（1）线性规划（LinearProgramming,LP）线性规划是一种常用的数学优化方法，用于在约束条件下求解最大值或最小值问题。在虚拟电厂调度中，线性规划可用于优化发电量和电力消耗，以满足系统的负荷需求和发电成本目标。线性规划模型可以考虑以下约束条件：发电量约束：各发电机组的发电量不得超过其最大输出能力。电力消耗约束：各用户的电力消耗不得低于其最低需求。成本约束：发电成本和电力消耗成本应在可接受的范围内。系统平衡约束：系统的总发电量必须等于总电力消耗。以下是一个简单的线性规划示例：目标函数：Minimizetotalcost=Σ(c_ix_i)约束条件：x_i≤g_i（i=1,2,…,n）：发电机组i的发电量不超过其最大输出能力x_j≥d_j（j=1,2,…,m）：用户j的电力消耗不低于其最低需求c_ix_i+d_jx_j≤c（i=1,2,…,n;j=1,2,…,m）通过求解线性规划问题，可以找到满足所有约束条件的最优发电量和电力消耗分配方案。（2）混合整数规划（MixedIntegerProgramming,MIP）混合整数规划在线性规划的基础上引入了整数变量，用于解决整数约束问题。在虚拟电厂调度中，混合整数规划可以用于处理发电量和电力消耗的整数约束，如发电机组的切换次数或用户数量的限制。以下是一个简单的混合整数规划示例：目标函数：Minimizetotalcost=Σ(c_ix_i)约束条件：x_i≤g_i（i=1,2,…,n）：发电机组i的发电量不超过其最大输出能力x_j≥d_j（j=1,2,…,m）：用户j的电力消耗不低于其最低需求x_i∈{0,1}（i=1,2,…,n）：发电机组i是否开启（0表示关闭，1表示开启）x_j∈{0,1}（j=1,2,…,m）：用户j是否使用（0表示不使用，1表示使用）c_ix_i+d_jx_j≤c（i=1,2,…,n;j=1,2,…,m）通过求解混合整数规划问题，可以找到满足所有约束条件的最优发电量和电力消耗分配方案，同时考虑到发电机组的开关次数和用户的用电情况。（3）强化学习（ReinforcementLearning,RL）强化学习是一种机器学习方法，用于通过与环境交互来学习最优策略。在虚拟电厂调度中，强化学习可以用于训练智能调度器，使其根据实时系统信息和历史数据来制定最优的发电和电力消耗决策。强化学习算法可以考虑以下奖励函数：收益函数：奖励取决于系统的运行状态（如电力供需平衡、成本等）。学习策略：智能调度器根据奖励信号来调整其决策，以最大化累计奖励。以下是一个简单的强化学习示例：智能调度器通过与环境交互（如模拟电力系统）来学习最优的发电和电力消耗决策。环境向调度器提供实时系统信息和奖励信号，调度器根据这些信息来调整其决策，以最大化累计奖励。优化算法和调度系统在虚拟电厂技术中发挥着关键作用，通过使用线性规划、混合整数规划和强化学习等方法，可以实现对电力系统的有效优化和高效调度，从而提高电力系统的稳定性和经济性。3.3通信与控制技术虚拟电厂（VirtualPowerPlant,VPP）的运作依赖于一个高效的通信网络和精确的控制系统。通信技术负责在不同组件之间传输数据，控制技术则确保这些数据被有效利用来协调能源的生产与分配。（1）通信技术1.1数据采集与传输在VPP系统中，需要实时获取各参与设施（如分布式能源系统、工业负荷、储能设施等）的数据。这些数据包括但不限于能源产出、负荷需求、环境变量等。通信技术首先要支持这些数据的快速、准确采集，并确保数据在网络中可靠传输。技术描述无线传感器网络（WSN）用于监测设备的运行状态和环境参数。5G通信提供高速、低延迟的网络，适合实时控制和大数据传输。MQTT和CoAP协议轻量级、高效能的通信协议适合于物联网设备间的数据交换。AMQP协议适用于高要求的应用场景，提供可靠的消息传递服务。1.2通信网络架构在VPP中，通信网络必须能够覆盖范围广、稳定性高且能扩展以适应不断变化的参与者数量。网络架构的设计应遵循以下原则：方案描述Multi-hop协议允许数据通过中间节点逐级传输，以覆盖更大范围。冗余网络设计通过多种通信路径的并行，提高网络容错性和稳定性。数据中心网络集中存储和管理数据，支持大规模数据分析和控制决策。边缘计算在数据源附近进行初步处理，以减少延迟和带宽占用。（2）控制策略2.1自适应控制虚拟电厂面对的能源市场及其动态环境要求控制技术具有自适应性。自适应控制策略可以根据最新的市场数据实时调整VPP的运作方案，从而最大化经济效益。技术描述PID控制传统的比例-积分-微分控制策略，适用于许多标准控制场景。MPC（模型预测控制）通过预测未来状态优化控制策略，适合复杂和动态系统。RL（强化学习）利用机器学习来调整控制策略，随着经验的积累不断改进。2.2需求响应控制虚拟电厂能够通过精准调控参与者的输出和需求来响应对电网负荷的波动，以实现平衡。技术特点描述价格信号控制根据市场电价制定响应策略，鼓励在价格低时增加输出。事件驱动在需求高峰或电力不足时自动触发控制动作，提高响应速度。需求聚合通过统一调度和控制系统内各成员的响应，减少对电网的冲击。（3）安全性与隐私在虚拟电厂技术中，通信和控制系统的安全性至关重要，以防止未授权的访问和数据泄露。同时参与方需关注其数据隐私保护。关注点描述数据加密传输采用SSL/TLS协议确保数据在传输过程中的机密性和完整性。访问权限管理通过身份验证和授权控制，确保只有许可的用户和系统能够访问或修改数据。安全协议使用防篡改技术、防火墙和入侵检测系统等措施保护网络安全。数据匿名化对敏感数据进行去标识化处理，减少隐私泄露风险。3.3.1虚拟电厂的通信网络虚拟电厂（VirtualPowerPlant,VPP）作为一个集成、聚合和控制分布式能源资源（DERs）的智能化平台，其高效稳定运行高度依赖于可靠的通信网络支撑。通信网络承担着VPP与在其管理范围内的各类能源设备（如分布式光伏、风力发电机、储能系统、可控负荷等）之间、以及VPP与上级电网调度、电力市场等外部系统之间数据传输和指令交互的核心任务。一个高性能的通信网络架构需要满足实时性、可靠性、可扩展性、安全性以及成本效益等多重要求。（1）通信网络架构典型的虚拟电厂通信网络通常采用分层架构设计，可以分为以下几个层次：设备层(DeviceLayer):直接与各类分布式能源资源及其智能控制终端连接。这一层的通信接口和协议需适应不同设备的特性和通信能力，对于具有互联网接入能力的设备（如智能家电），可采用标准的HTTP/CoAP协议；对于遥测终端，可能需要专用的串行通信或低功耗广域网（LPWAN）技术。网络层(NetworkLayer):负责将设备层收集的数据和接收到的控制指令进行汇聚和转发。这一层可以部署多种网络技术，包括但不限于：电力线通信(PLC):利用电能传输线路进行数据通信，具有基础设施共享优势，但易受电网干扰影响。无线局域网(WLAN):如Wi-Fi，适用于设备密度较高、对实时性要求不极端的场景。蜂窝网络(Cellular):如4GLTE,5G，提供广覆盖能力，尤其适用于偏远地区或移动设备，5G具有低时延、高可靠的特性，更适合V2G（Vehicle-to-Grid）等交互场景。低功耗广域网(LPWAN):如LoRaWAN,NB-IoT，适用于低数据率、长距离、低功耗的监测和控制应用，如分布式能源的远距离状态监测。专线/VPN:用于VPP与调度中心、电力市场的可靠连接。平台层(Platform/ApplicationLayer):VPP的核心控制平台所在，负责接收、处理、分析来自网络层的各类数据，执行优化算法和调度策略，并生成控制指令下发。（2）关键技术指标为了确保VPP通信网络的有效性，需要关注以下关键技术指标：技术指标描述对VPP的重要性数据传输速率(Rate)单位时间内传输的数据量。影响数据收集的效率和响应速度，高速率有助于快速传输状态和指令。延迟(Latency)从发送指令到收到设备响应所需的时间。极其重要，对于需要快速响应电网指令（如调频、抗干扰）的VPP至关重要。可靠性(Reliability)网络正常工作的概率或故障恢复能力。保证数据传输的完整性和连续性，避免因通信中断导致VPP无法有效控制DERs。可扩展性(Scalability)网络支持接入更多设备、处理更大数据量的能力。VPP的业务发展通常伴随着DERs数量的增加，网络需能平滑扩展。连接密度(ConnectivityDensity)单位面积或单位体积内支持连接的设备数量。对无线通信尤为重要，影响VPP覆盖范围和数据采集的精细度。安全性(Security)防止数据被窃取、篡改，防止设备被非法控制的能力。确保VPP及其所聚合资源的运行安全，符合电力系统安全防护要求。（3）通信协议选择通信协议的选择直接影响通信网络性能，常用的协议包括：IECXXXX:主要应用于变电站自动化领域，提供面向对象的数据模型和通信服务，具备良好的互操作性。MQTT(MessageQueuingTelemetryTransport):轻量级消息传输协议，适用于低带宽、高延迟或不可靠的网络环境，能实现发布/订阅模式，适合VPP平台与大量设备间的通信。CoAP(ConstrainedApplicationProtocol):面向受限设备的IPv6应用层协议，基于UDP，资源导向，与HTTP协议类似，适合物联网场景。DL/T890/896:中国电力行业常用的标准协议系列，支持电力信息的采集和传输。选择协议时需综合考虑设备能力、网络条件、实时性要求以及标准化程度。3.3.2控制系统与算法（一）控制系统概述虚拟电厂的核心是智能化的控制系统，它负责协调和管理各类分布式能源资源。此控制系统需要实现实时数据采集、分析处理、调度决策等功能，以确保虚拟电厂的稳定运行和高效能源利用。（二）关键算法介绍数据收集与处理算法该算法负责从各种分布式能源设备收集实时数据，包括但不限于发电效率、负载情况、储能状态等。通过数据清洗和预处理，为后续的调度和控制提供准确的数据基础。能量管理优化算法此算法基于收集的数据，结合市场供需信息、天气状况等因素，对虚拟电厂内的能源进行调度和管理。通过数学优化模型，寻求最优的能源分配方案，旨在提高能源利用效率、降低成本和满足用户需求。常见的优化算法包括线性规划、非线性规划、动态规划等。稳定性控制算法虚拟电厂中的分布式能源设备可能存在不稳定因素，如风力、太阳能的波动性等。稳定性控制算法负责监测和调整设备的运行状态，确保虚拟电厂的频率和电压稳定性，维护电力系统的稳定运行。智能调度决策算法该算法基于预测模型和实时数据，预测未来能源需求和供应情况，并结合虚拟电厂的实际情况进行智能调度决策。通过机器学习、人工智能等技术，提高调度的智能化水平。（三）控制系统与算法的交互关系控制系统与算法之间是相互依赖、相互促进的关系。控制系统提供了平台和环境，使得算法能够在实际运行中发挥作用；而算法的优化和改进又能够提升控制系统的性能和效率。两者共同协作，实现虚拟电厂的高效、稳定运行。（四）表格：虚拟电厂控制系统关键算法概述算法类别描述应用场景数据收集与处理算法收集并处理分布式能源设备的实时数据实时数据采集、清洗和预处理能量管理优化算法基于数据优化能源分配方案，提高效率和降低成本能源调度、经济运行优化稳定性控制算法维护虚拟电厂的频率和电压稳定性电力系统稳定运行保障智能调度决策算法基于预测模型和实时数据进行智能调度决策长期或短期调度计划制定（五）公式：虚拟电厂控制系统中的数学优化模型示例根据不同的应用场景和需求，控制系统中的数学优化模型会有所不同。以下是一个简单的线性规划模型的示例公式：max⁡f(x)=c^Txs.tAx≤b,x≥0其中，f(x)表示目标函数，c和A是系数矩阵，x是决策变量向量，b是约束条件向量。该公式可用来求解能源分配等优化问题。公式可以根据实际需要进行调整和扩展。通过解这类数学优化模型，可以获取最优的能源分配方案和控制策略。4.案例分析与挑战4.1国际案例研究在全球范围内，虚拟电厂（VirtualPowerPlants,VPPs）作为一种新兴的能源管理系统，正在逐步展现出其巨大的潜力和价值。以下是两个国际上成功的虚拟电厂应用案例：◉案例一：德国的EonGridEonGrid是德国电力公司NexteraEnergy运营的一个虚拟电厂项目。该项目通过集成分布式能源资源（如风能、太阳能、储能设备等），实现了对电网的灵活调度和优化管理。项目特点描述分布式能源资源整合整合了多种分布式能源资源，提高了能源利用效率灵活调度实现了对电网的实时监控和灵活调度，提高了电网稳定性经济效益通过降低能源成本和提高能源利用效率，为企业带来了显著的经济效益EonGrid的成功得益于其先进的监控技术和决策支持系统，使得能源管理更加智能化和高效化。◉案例二：美国的SmartIncentivesSmartIncentives是美国加州的一个虚拟电厂项目，旨在通过政策激励，鼓励居民和企业安装储能设备和可再生能源设备，从而实现能源系统的优化运行。项目特点描述政策激励通过提供税收优惠和补贴，激励居民和企业参与能源管理系统能源存储与可再生能源集成了储能设备和可再生能源设备，提高了能源利用效率和可靠性用户参与鼓励用户参与能源管理，提高了用户的节能意识和参与度SmartIncentives的成功在于其政策支持和用户参与机制，使得能源管理系统更加普及和高效。通过以上两个国际案例研究，我们可以看到虚拟电厂技术在能源系统中的应用具有巨大的潜力和广阔的前景。随着技术的不断进步和政策支持的不断完善，虚拟电厂将在全球能源转型中发挥越来越重要的作用。4.2技术挑战与解决方案虚拟电厂（VPP）技术的应用在能源系统中展现出巨大潜力，但其大规模部署仍面临诸多技术挑战。本节将详细分析这些挑战，并提出相应的解决方案。（1）并网与协调控制挑战◉挑战虚拟电厂由分布式能源资源（DER）组成，其并网和协调控制面临以下问题：资源异构性：DER类型多样（如光伏、风电、储能、负荷等），特性各异，难以统一协调。通信延迟与可靠性：大规模DER接入时，通信链路延迟可能影响控制响应速度。动态负荷预测精度：负荷波动大，准确预测需复杂模型和实时数据。◉解决方案挑战解决方案资源异构性采用标准化接口协议（如OCPP、Modbus），开发多源异构资源建模框架。通信延迟与可靠性构建冗余通信网络（5G/TSN），设计分布式控制算法（如基于区块链的共识机制）。动态负荷预测精度融合机器学习与气象数据（如LSTM+GRU模型），引入边缘计算节点提升实时性。◉控制算法示例虚拟电厂的协调控制可表示为优化问题：min其中CiPi为第i个DER的运行成本函数，N（2）安全与稳定性挑战◉挑战网络攻击风险：虚拟电厂依赖数字基础设施，易受DDoS、恶意控制等攻击。频率稳定性：DER波动可能导致电网频率偏差。孤岛效应：局部DER脱网可能引发区域供电中断。◉解决方案挑战解决方案网络攻击风险部署多级加密认证（如TLS+PKI），建立入侵检测系统（IDS）与安全审计日志。频率稳定性设计频率响应辅助控制（如下垂控制算法），引入快速储能响应机制。孤岛效应建立冗余电源切换协议，采用微电网技术增强局部系统韧性。（3）商业模式与市场机制挑战◉挑战价值量化困难：DER贡献难以标准化定价。市场参与度低：DER主户参与积极性不足。政策法规滞后：现有电力市场规则不适配VPP。◉解决方案挑战解决方案价值量化困难构建DER性能评估体系（基于IEEE2030.7标准），引入动态定价模型。市场参与度低设计收益共享机制（如拍卖竞价+收益分成），提供用户友好APP增强交互。政策法规滞后推动制定VPP专项补贴政策，建立跨区域市场交易联盟。通过上述技术优化与机制创新，虚拟电厂在能源系统中的应用将逐步克服当前挑战，实现高效、安全、经济的规模化部署。4.2.1技术标准与规范虚拟电厂技术涉及多个领域，包括电力系统、信息技术、通信网络等。为了确保技术的兼容性和互操作性，需要制定一系列技术标准与规范。以下是一些关键的技术标准与规范：序号标准名称主要要求1IEEEP1901.2虚拟电厂的架构和功能定义2IECXXXX通信协议和数据交换格式3IECXXXX设备模型和数据结构4ISO/IECXXXX能源管理系统的功能和性能要求5国家标准（如GB/TXXXX）虚拟电厂系统的设计与实施规范这些标准与规范为虚拟电厂的设计、开发、部署和维护提供了指导和依据，有助于促进技术的标准化和规范化发展。同时通过遵循这些标准与规范，可以确保虚拟电厂在实际应用中的稳定性和可靠性。4.2.2故障检测与恢复故障检测与恢复是虚拟电厂（VPP）技术运行中的关键环节，直接影响着电力系统的稳定性和经济效益。VPP通过集成分布式电源、储能系统和可控负荷，在故障发生时需要快速准确地检测故障，并采取有效措施进行恢复，以减轻对大电网的影响。（1）故障检测故障检测主要包括故障识别和定位两个步骤。VPP通过监测内部各组件的状态和通信数据，结合电力系统的实时信息，实现对故障的快速检测。数据采集与处理VPP通过传感器和通信系统采集分布式电源、储能系统、可控负荷的运行数据，包括电压、电流、频率、功率等。这些数据通过边缘计算节点进行初步处理，然后上传至中央控制平台。数据采集和处理流程如下：传感器采集数据->边缘计算节点预处理->中央控制平台分析故障特征提取故障特征包括电压凹陷、频率波动、电流突变等。通过高级信号处理技术（如小波变换）提取这些特征，可以更准确地识别故障类型和位置。例如，电压凹陷的数学表达式为：Vt=Vnom−Vdip⋅exp−t故障识别算法常用的故障识别算法包括机器学习算法（如支持向量机）和深度学习算法（如卷积神经网络）。例如，支持向量机（SVM）的决策函数为：fx=extsigni=1nαiy（2）故障恢复故障恢复是在检测到故障后，通过VPP内部的可控资源进行系统恢复的过程。主要步骤包括：隔离故障区域一旦检测到故障，VPP需要迅速隔离故障区域，防止故障扩散。隔离可以通过投入故障线路的断路器实现，也可以通过调整可控负荷和分布式电源的运行状态来间接实现。负荷转移将故障区域的负荷转移到其他区域，可以通过VPP内部的智能调度系统实现。负荷转移的原则是尽量减少对大电网的影响，并确保其他区域的供电可靠性。负荷转移的数学模型可以表示为：mini=1mcixiexts.t分布式电源与储能的协同响应在故障恢复过程中，分布式电源和储能系统可以协同工作，提供备用电源。分布式电源可以快速启动并投入使用，而储能系统可以提供短时的高功率支持。协同响应的调度策略如下：判断故障类型与严重程度->调度分布式电源和储能系统->启动备用电源->恢复系统运行系统恢复在故障区域隔离和负荷转移完成后，VPP通过调度分布式电源和储能系统逐步恢复故障区域的供电。系统恢复的调度模型可以表示为：maxi=1npiexts.t.i通过以上步骤，VPP可以实现对故障的快速检测和恢复，提高电力系统的可靠性和经济效益。4.2.3安全性保障在虚拟电厂技术的应用中，确保系统安全性和可靠性至关重要。为了实现这一目标，以下是一系列重要的安全保障措施：硬件安全：采用高性能、高可靠性的硬件设备和元器件，确保系统稳定运行。同时对硬件设备进行定期的检测和维护，及时发现并解决潜在的安全问题。网络安全：建立完善的网络安全防护体系，防止未经授权的访问和攻击。采用加密技术、访问控制等措施，保护虚拟电厂系统的数据安全和完整性。定期对网络设备进行安全评估和漏洞扫描，及时修补发现的安全漏洞。软件安全：开发安全的软件算法和流程，确保系统的可靠性和稳定性。对软件进行严格的测试和验证，确保其能够抵御各种恶意攻击和故障。定期更新软件，以修复已知的安全漏洞。信任管理和认证机制：建立完善的信任管理和认证机制，确保只有经过授权的用户和设备能够接入虚拟电厂系统。对用户和设备进行身份验证和授权，防止未经授权的访问和操作。应急响应机制：建立应急响应机制，应对可能出现的故障和紧急情况。制定紧急预案，明确应急响应的流程和责任分工。定期进行应急演练，提高应急响应的能力和效率。安全监控和审计：建立安全监控和审计机制，实时监控系统的运行状态和安全事件。对安全事件进行及时发现、分析和处理，减少损失。定期对系统进行安全审计，评估安全隐患，并制定相应的改进措施。合规性：确保虚拟电厂技术的应用符合相关法律法规和标准要求。遵循相关的安全规范和标准，确保系统的安全性和可靠性。以下是一个简单的表格，展示了虚拟电厂技术安全性保障的主要措施：措施说明硬件安全采用高性能、高可靠性的硬件设备和元器件；定期检测和维护硬件设备网络安全建立完善的网络安全防护体系；采用加密技术和访问控制等措施软件安全开发安全的软件算法和流程；定期更新软件；进行安全评估和漏洞扫描信任管理和认证机制建立完善的信任管理和认证机制；对用户和设备进行身份验证和授权应急响应机制制定紧急预案；定期进行应急演练安全监控和审计建立安全监控和审计机制；实时监控系统的运行状态和安全事件合规性确保虚拟电厂技术的应用符合相关法律法规和标准要求通过以上安全保障措施，可以有效地提高虚拟电厂技术的安全性和可靠性，为能源系统的稳定运行提供有力保障。5.结论与展望5.1虚拟电厂技术的优势与前景◉节能减排与环境友好虚拟电厂技术可以通过优化能源系统的运行效率，实现节能减排的目标。通过智能调度和能源管理，虚拟电厂能够合理分配电力资源，减少不必要的能源浪费。例如，当电网负荷较低时，虚拟电厂可以请求已经连接到电网的分布式能源设备降低功率输出，甚至停止发电，此时电网多余电量可以储存于电池或其他储能设备中，待电网负荷增加时，再根据需要释放这部分电力。以下是一个简化版的能量输送模型，展现了虚拟电厂通过需求侧管理与供应侧管理结合完成节能减排的简单示例：（此处内容暂时省略）在此模型中，“电量需求”表示系统所需电量随时间的变化，“供应调度”则是指通过虚拟电厂技术对分布式生成设备的调度以响应需求，通过削峰平谷或是均匀分配发电负荷来减少电量消耗过剩或不足的情况。而”储能/减排”则指的是通过蓄电池、超级电容或其他形式的能量存储，以及在一些时段内通过减少发电或使用可再生能源增加发电量的方式来消减排放。◉经济性提升虚拟电厂能够帮助降低电力消费者的运营成本，通过集中控制多个分布式能源设备，虚拟电厂可以协助用户降低电费开支。此外虚拟电厂技术还可以促进可再生能源的消纳，因为通