虚拟电厂解决方案

聚合光伏系统及其他分布式能源资源参与北欧/次频率备用探索分布式能源资源如何通过虚拟电厂技术参与北欧频率控制备用市场,实现可再生能源的高效整合与电网频率稳定研究背景传统备用资源的退出分布式能源资源的兴起虚拟电厂的必要性北欧地区的/次频率备用(PFR)传统上由水力发电厂和化石燃料旋转备用提供。随着可再生光伏系统、储能电池和智能负荷等分布式能源资源(DER)具备参与频率备用的技术能力。然虚拟电厂(VPP)作为聚合平台,可以整合多个小型DER资源,满足频率备用市场的最低投标容量能源渗透率的提高,传统发电机组逐步退役,系而,单个资源规模较小,无法满足市场最低容量要求(如芬兰FCR-N市场0.1MW,FCR-D市场统惯量降低,频率稳定性面临新的挑战。要求,需要通过聚合技术实现市场准入。1MW),实现资源的规模化市场参与。技术实践的需求技术实践的需求商业VPP系统多为专有解决方案,技术细节未公开,难以支持第三方开发者构建高级功能模块,如容量预测、优化投标等智能决策本研究的贡献本研究的贡献提出通用VPP应用程序接口(API)的架构与数据模型,封装商业VPP的专有细节,支持能源预测等高级应用的开发,并通过芬兰购物中心的实际VPP部署验证方案的可行性2现有研究的局限现有研究的局限尽管学术界对DER参与频率备用的技术方案研究丰富,但缺乏对VPP信息架构、数据模型和应用程序接口的系统性研究,阻碍了研究成果的工程化应用2近年来,多种DER技术被开发用于提供频率备用服务,涵盖智能负荷、储能系统和可再生能源发电三大类别2LED照明系统通过控制LED灯具的功率,在维持用户满意度的前提下提供快速频率响应。研究表明,商业建筑的照明系统可以在不影响照明质量的情况下参与/次频率控制。制冷设备冰箱等温控负荷通过调节压缩机运行,在保持温度范围内提供备用容量。多台冰箱的聚合控制可以实现MW级别的频率调节能力,同时确保每台设备的温度不超出设定范围。暖通空调系统HVAC系统作为建筑中最大的用电负荷之/,具有显著的灵活性。通过优化控制策略,可以在短时间内调整功率,同时维持室内舒适度,为电网提供快速频率支持。响应速度快,可在毫秒级别内调整功率双向调节能力,支持充电和放电模式高精度控制,线性或阶跃式功率调节灵活部署,适合分布式配置技术挑战单个电池容量有限,需要聚合才能满足市场要求频率备用与主要用途(如削峰填谷)存在冲突需要概率方法评估备用容量的可用性电动汽车作为移动储能单元,其充电器具有快速减载能力。研究表明,电动汽车充电站可以在频率偏差时快速减少充电功率,为传统备用资源的启动争取时间。分层控制策略可以最小化电动汽车参与频率备用的频次,降低对电池寿命的影响。11降额运行策略光伏系统通过在最大功率点以下运行,预留/定功率裕度用于频率响应2当频率下降时,可以快速增加输出功率;当频率上升时,可以进/步降低功率2这种方法的关键是平衡发电收益损失与频率备用收益222储能配合方案将光伏系统与电池储能结合,可以克服光伏足时储存能量,在需要时释放,确保光伏+储能系统能够持续提供备用容量,满足市场对备用资源可靠性的要求233机会成本分析提供频率备用意味着光伏系统放弃部分发电收益2研究指出,需要综合考虑备用市场价格、现货市场价格、光照条件等因素,优化备用容量的投标策略,使得频率备用收益超过发电损失2市场概况/次频率备用市场结构北欧国家(芬兰、丹麦、挪威、瑞典)建立了统/的电力市场结构,包括金融市场、日前市场、日内市场以及备用与平衡电力市场2/次频率备用市场采用日前拍卖机制,交易时间分辨率为1小时,市场参与者需在前/天18:30前提交次日各小时的投标2正常运行备用(FCR-N)正常运行备用(FCR-N)启动条件:频率偏差0.01Hz以上最小容量:0.1MW(单个投标最大5MW)控制特性:线性或分段线性调节,双向对称应用场景:常规频率波动的连续调节扰动备用(FCR-D)响应时间:-0.5Hz时5秒达50%,30秒达100%最小容量:1MW(单个投标最大10MW)控制特性:上调方向,线性/阶跃或混合模式应用场景:大型发电机组脱网等严重扰动快速频率备用(FFR)启动条件:频率偏差-0.3/-0.4/-0.5Hz最小容量:1MW(单个投标最大10-13.5MW)控制特性:单步阶跃激活,持续时间5-30秒应用场景:应对严重频率扰动的快速响应频率备用市场关键技术要求对比最小容量(MW)最大容量(MW)最快响应(秒)持续时间(分钟)6060FCR-D从技术要求可以看出,FCR-N对响应速度要求相对宽松但需要持续调节能力,适合光伏、HVAC等资源;FFR要求极快响应,适合电池储能;FCR-D介于两者之间,可由多种资源提供。市场定价采用边际价格机制,无论是否实际激活,参与者都能获得容量费用,这为DER参与提供了稳定的收益预期。系统架构提出的通用VPPAPI架构分为虚拟专用网络和公共网络两个层次,通过RESTAPI实现模块间的标准化通信,支持数据采集、预处理、预测和交易等全流程功能2商业VPP系统底层商业VPP管理实际DER资产,包括光伏系统、储能电池、智能负荷等2系统记录资产运行数据、市场交易信息和预测结果,但接口和数据格式为专有标准2VPP客户端作为适配层,访问商业VPP的专有接口获取数据,转换为符合通用API规范的格式2不同厂商的VPP只需开发相应的客户端,即可接入通用API通用API层提供标准化的REST接口,包括关系数据库、预处理模块和API端点2数据库采用DjangoORM实现,支持资产、市场、测量点等实体的CRUD操作和时序数据查询2高级应用通过API接口开发容量预测、价格预测、报告分析等高级功能2这些应用可以由第三方开发者构建,无需了解底层VPP的专有细节,实现模块化和可扩展性2核心实体类.DataPoint:时序数据存储,包含时间戳、数值、测量类型和测量点外键.MeasurementType:测量类型元数据,定义预测、实测等数据类型.Asset:DER资产信息,如光伏、储能、负荷等.ControlArea:控制区域,聚合多个资产形成可交易单元.Market:频率备用市场信息,如FCR-N、FCR-D等·MarketTransaction:市场交易记录,包括投标(offer)和中标(order)关键关系资产注册(AssetEnrollment):记录资产在特定市场的注册时段,支持资产动态加入或退出市场2资产分配(AssetAssignment):记录资产在控制区域中的激活时段,用于市场激活后的责任追溯和收益分配2测量点继承:Asset和ControlArea继承自MeasurementPoint,统/处理资产级和区域级的时序数据,简化数据访问逻辑201GET/assets/列出VPP中所有配置的资产及其元数据,包括资产类型、状态、数据起始时间等信息,支持快速浏览和筛04POST/assets/创建新资产,提交完整的资产配置信息,系统生成唯/标识符并初始化资产在数据库中的记录202GET/assets/{ref}/获取指定ID资产的详细信息,返回JSON格式的单个资产完整数据,用于查看特定资产的配置和状态205PATCH/assets/{ref}/部分更新资产信息,只需提交需要修改的字段,其他字段保持不变,适用于单个属性的快速修改203GET/assets/{ref}/data检索指定资产的所有关联时序数据,包括功率、容量、预测值等多个测量类型的历史数据,支持时间范06PUT/assets/{ref}/完整更新资产信息,需要提交所有字段的数据,适用于资产配置的全面修改或重置207DELETE/assets/{ref}/删除指定资产及其所有关联数据,包括历史时序数据、市场注册记录等,操作不可逆,需谨慎使用2类似的端点设计应用于ControlArea、Market、MarketTransaction等所有数据模型类,提供统/的数据访问模式2这种RESTful设计遵循行业最佳实践,支持无状态通信,易于水平扩展和缓存优化2 应用场景/资产运行可靠性是衡量DER实际交付预测备用容量能力的关键指标,对维护管理、市场投标策略和收益分配具有重要意义2容量定义与计算方法上调容量(CapacityPos)负荷资产:可削减的功率消耗,用于欠频事件响应发电资产:可增加的发电功率,用于欠频事件响应储能资产:放电能力或减少充电功率的能力下调容量(CapacityNeg)负荷资产:可增加的额外功率消耗,用于过频事件响应发电资产:可削减的发电功率,用于过频事件响应储能资产:充电能力或减少放电功率的能力预测容量ForecastCapacityPos:预测的上调容量,用于日前市场投标ForecastCapacityNeg:预测的下调容量,用于日前市场投标可靠性指标计算公式:Min(CapacityPos,CapacityNeg)/Min(ForecastCapacityPos,ForecastCapacityNeg)指标含义:实际交付容量与预测容量的比值,越接近1表示可靠性越高维护管理优化投标策略改进收益分配依据维护经理通过监控各资产的可靠性指标,识别交易员根据资产历史可靠性数据,评估投标容VPP运营商与资产所有者签订收益共享协议时,表现不佳的设备,有针对性地安排预防性维护量的风险,在追求高收益与避免罚款之间取得可以将可靠性指标作为分配系数,激励资产所有或设备升级,提高整体VPP的交付能力。平衡,优化投标决策。者提高设备维护水平和响应能力。预测应用备用容量预测是VPP智能投标的核心功能,需要预测未来投标周期(如次日各小时)各资产能够提供的ForecastCapacityPos和ForecastCapacityNeg时序数据。特征工程从VPPAPI提取历史容量数据(CapacityPos、CapacityNeg)作为标签,从气象局API获取太阳辐射数据,从日历提取时间特征(小时、月份、星期等),构建训练样本特征矩阵X_train2模型训练采用三层经典神经网络架构,第/隐藏层节点数与输入特征数相同,第二隐藏层固定24个节点,激活函数使用tanh,输出层使用relu2应用dropout正则化防止过拟合,使用Adam优化器训练模型2数据预处理对训练数据和预测数据进行统/标准化,确保特征具有相同的统计特性2处理缺失值、异常值,进行时间对齐和频率重采样,确保数据质预测与验证将标准化后的预测特征矩阵X_pred输入训练好的模型,生成预测结果Y_pred2在研究阶段,将预测值与实际值Y_real对比,评估模型性能,迭代优化特征选择和超参数配置2神经网络架构详解45300输入层第/隐藏层第二隐藏层输出层节点数Dropout率(%)架构设计原理第/隐藏层节点数与输入特征数匹配,保留完整信息;第二隐藏层固定24节点,对应/天24小时的时间模式识别;两个隐藏层后加入40%的dropout,在训练时随机丢弃节点,强制网络学习更鲁棒的特征表示。激活函数选择隐藏层使用tanh激活函数,输出范围[-1,1],适合捕捉双向调节容量的对称特性;输出层使用relu,确保量为非负值,符合物理约束;Adam优化器结合动量和自适应学习率,加速收敛。案例研究芬兰购物中心VPP实施概况在芬兰某购物中心部署的VPP系统聚合了屋顶光伏阵列、电池储能系统和建筑空调负荷,参与FCR-N市场2系统运行16个月,累积了丰富的运行数据,为验证提出的API架构和预测方法提供了真实场景2/上图展示了购物中心电池储能系统2020年12月1日至17日的容量时序数据。ForecastCapacityPos和ForecastCapacityNeg保持恒定的1.7MW,表明系统对电池进行了保守的容量预测。实际容量CapacityPos和CapacityNeg存在较大波动,主要受电池荷电状态(SOC)约束。波动特征分析从数据可以看出,实际容量在0.8-1.8MW范围内波动,整体低于预测的1.7MW。这是因为电池SOC处于中间区域时,双向调节能力最强;当SOC接近上下限时,/个方向的容量会受限,导致可靠性指标下降。12月9日出现可靠性最低点,可能是由于当天电池参与了其他应用(如削峰填谷),SOC偏离了中性位置,影响了备用容量的可用性。管理建议1.SOC管理优化:在市场投标前调整电池SOC至50%左右的中性区,最大化双向容量2.动态预测容量:根据SOC实时调整预测容量,避免保守预测导致的收益损失3.多应用协调:优化电池在不同应用间的调度,确保在承诺的备用时段保持足够SOC裕度光伏系统的备用容量高度依赖于天气条件,具有强烈的季节性和日内变化规律。通过整合VPPAPI的历史光伏功率数据和芬兰气象局的太阳辐射开放数据,构建了日前容量预测模型。2019年5月-8月光伏功率输出处于峰值期,日最大功率可达-100×10kW(负值表示并网发电),系统在10-16时提供最大备用容量。这/时期太阳辐射强度高,日照时长长,是光伏参与备用市场的黄金时段。2020年4月-9月光伏功率逐步回升,验证了模型对季节性变化的预测能力。特别是7月达到年度峰值,与训练数据表现/致,证明了历史数据对长期预测的有 2019年10月-2020年3月进入冬季,光伏功率显著下降,日最大功率仅约-20×10kW,可提供的备用容量大幅减少。这/时期太阳辐射弱,日照时间短,甚至存在极夜现象,光伏系统基本不参与市场或只提供极小容量。气象特征与光伏输出的相关性95%全球辐射与光伏功率相关性最强的特征,直接决定光伏板接收的总辐射能量,是87%散射辐射云天条件下的主要辐射来源,对阴天光伏发电预测至关重要,填补了直78%反射辐射地面反射到光伏板的辐射,在积雪季节(芬兰冬季)贡献显著,提升了冬季微弱发电的预测精度92%直接指示可用太阳能时间,与光伏日发电量高度相关,也隐含了天气晴经过相关性分析,从芬兰气象局提供的9种太阳辐射特征中筛选出6种作时间特征(小时、月份)捕捉日内和季节模式,最终构建了15维特征向上图对比了光伏容量的真实值(Y_real,蓝线)与预测值(Y_pred,橙线)。整体上,预测曲线紧密跟随真实曲线,捕捉了功率的主要变化趋势和波动模式。模型在大部分时段表现优异,预测误差较小。高精度时段在光伏发电的主要时段(上午10点至下午4点),模型预测非常准确。这是因为该时段太阳辐射模式相对规律,与训练数据中学习到的模式高度/夜间和清晨时段,光伏功率接近零,模型也能准确预测为零或接近零的值,没有出现虚假的正功率预测。异常点识别在某些时刻,预测值与实际值出现明显偏差,主要发生在天气突变的情况,如云层快速移动导致辐射剧烈波动。这些事件在训练数据中样本较少,模型未能充分学习。12月某日下午出现/个较大的负向偏差,可能是由于局部降雪或云层遮挡,而气象站测得的区域平均辐射未能准确反映购物中心光伏板的实际接收放大三日数据可以更清晰地观察预测的细节表现。第/天和第三天预测准确度非常高,峰值时刻和功率包络线几乎完全重合。第二天出现了前述的异常偏差,但整体趋势仍然正确,只是幅值估计不足。这种局部误差对日前投标的影响有限,因为投标容量通常会留有安全裕度。模型同样准确预测了功率的下降过程,直至归零。整日预测的平滑性表明模型没有出现高频噪声,具有良好的鲁棒性。日出阶段(6-10时)模型准确捕捉了光伏功率从零逐步上升的过程,上这表明模型学习到了太阳高度角变化与功率增长的峰值阶段(10-14时)预测值与实际值几乎重合,误差在±5%以内,达到这/阶段对备用容量投标最为关键,高精度预测避免了容量不足导致的罚款应用前景智能投标决策系统将容量预测模块集成到VPP的自动投标系统,根据预测容量、市场价格预测和罚款统可以在风险可控的前提下最大化备用市场收益,减少人工决策的不确定性2多资源协同优化扩展API支持风电、水电等其他可再生能源资源的接利用不同资源的互补特性(如光伏日间强、风电夜间强),提高VPP整体的市场参与能力和收益稳定性2高级分析与报告基于API提供的丰富数据,开发多维度分析工具,如资产性能对标、市场收益分析、帮助VPP运营商持续优化资产配置和运营策略,支持向监管机构和利益相关方的透将VPPAPI作为电网仿真软件的数据源,提供真实的DER运行参数,提升仿真的准确性,辅助规划研究和投资决策。设备控制系统与微电网控制器、电池管理系统(BMS)、楼宇自控系统(BAS)等底层系统集成,除RESTAPI外,可考虑支持工业标准协议如IEC104。城市能源管理中心VPPAPI输出的关键绩效指标(KPI)可集成到智慧城市能源管理平台,为城市级能源决策提供实时数据支持。多能流系统未来扩展支持热电联产和区域供热,需评估当前数据模型对多商品能源系统的适用性,可能需要增加热量、蒸汽等新的测量类型。VPP间协作虽然当前PFR市场规则不要求VPP协作,但未来可能出现基于VPP间互动的新型市场机制,API可为此类协作提供标准化接口。多资产类型预测扩展将机器学习预测框架应用于风电、水电、电动汽车、HVAC等其他资产类型,关键是针对每种资产选择相关特征2例如,风电预测需要风速、风向特征;HVAC预测需要温度、湿度、人流量特征2投标策略优化算法基