本發(fā)明涉及需求響應(yīng)不確定表征及高效協(xié)同調(diào)控虛擬電廠靈活負(fù)荷運(yùn)行優(yōu)化的，具體涉及一種考慮不確定性需求響應(yīng)的虛擬電廠魯棒協(xié)同優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、面對(duì)全球能源短缺及化石燃料引致的環(huán)境危機(jī)，可持續(xù)替代能源方案的需求變得尤為迫切。在此背景下，可再生能源系統(tǒng)（renewable?energy?sources,?res）成為緩解能源緊缺的核心策略。尤其是靈活負(fù)柔性荷（flexible?load,?fl）因兼具低成本響應(yīng)與高度靈活性潛力越來(lái)越受到重視。通過(guò)對(duì)其實(shí)施需求側(cè)管理（demand?side?management,?dsm），不僅能夠有效優(yōu)化可再生能源系統(tǒng)的整體效能，還為實(shí)現(xiàn)能源供需平衡開創(chuàng)了新途徑。

2、在歐洲和美國(guó)等地區(qū)，dsm已經(jīng)很好地建立起來(lái)，通過(guò)虛擬電廠（virtual?powerplant,?vpp）或負(fù)荷聚合商將有限容量fl整合到dsm戰(zhàn)略中。盡管取得了這些進(jìn)展，但負(fù)荷特性的多樣化和不確定性仍阻礙著有效需求響應(yīng)（demand?response,?dr）。為實(shí)現(xiàn)精確dr，其中調(diào)整fl功耗嚴(yán)格遵守負(fù)載命令對(duì)于提高dr項(xiàng)目成本效益和促進(jìn)可再生能源消耗至關(guān)重要。然而，響應(yīng)速度緩慢和可變功率跟蹤等負(fù)載特性會(huì)導(dǎo)致dr不準(zhǔn)確，這些多樣復(fù)雜化的特征意味著負(fù)載調(diào)整量不能總是被精確計(jì)算，使得dr策略變得極其復(fù)雜。

3、不確定性作為關(guān)鍵影響因素，在評(píng)估分布式能源dr偏差時(shí)尤為重要?，F(xiàn)有研究雖已初探含多重不確定性負(fù)載特性的系統(tǒng)，但對(duì)這些系統(tǒng)通過(guò)非線性模型進(jìn)行深度耦合分析的探討尚顯不足，未能充分細(xì)化復(fù)雜相互作用的影響，需要構(gòu)建準(zhǔn)確描述這些相互作用并量化dr偏差模型。此外，有效協(xié)同多種靈活性資源及建立激勵(lì)與約束機(jī)制，對(duì)于管理dr偏差管理至關(guān)重要。當(dāng)vpp自身調(diào)控能力達(dá)到上限時(shí)，新能源運(yùn)營(yíng)商或需求助于成本較高的額外靈活資源，以維持電力供需的微妙平衡，這突顯了高效協(xié)調(diào)機(jī)制與策略缺失的挑戰(zhàn)。為此，本發(fā)明將聚焦于精準(zhǔn)的耦合分析模型，以及創(chuàng)新的資源調(diào)配與激勵(lì)框架，在高度不確定性環(huán)境下，強(qiáng)化vpp對(duì)dr偏差的管控能力并優(yōu)化整體能源系統(tǒng)的靈活性與經(jīng)濟(jì)性。

4、dr特有屬性在優(yōu)化策略之中，例如：跟蹤功率（tracking?power,?tp）幅值直接映射了柔性負(fù)荷（flexible?loads,?fl）對(duì)dr命令響應(yīng)程度，這一維度在策略設(shè)計(jì)中不可缺失。部分研究探索可轉(zhuǎn)移dr負(fù)荷所固有的能量不確定性問(wèn)題，將可延遲負(fù)荷視作一種能量調(diào)度媒介，剖析了決策如何受制于各種不確定性因素。在此基礎(chǔ)上，合理協(xié)同調(diào)控柔性負(fù)荷（fl）與儲(chǔ)能系統(tǒng)（energy?storage,?es）被廣泛認(rèn)為是應(yīng)對(duì)響應(yīng)能量（response?energy,re）波動(dòng)及跟蹤功率不確定性的優(yōu)選策略，不僅能夠提升系統(tǒng)對(duì)dr命令的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力，還能確保電能質(zhì)量與供需平衡的最優(yōu)化。

5、在面對(duì)電力供應(yīng)和需求的快速變化時(shí)，需求響應(yīng)（dr）短期特性，特別是調(diào)節(jié)速度（regulation?speed,?rs），即功率調(diào)整的敏捷程度，對(duì)于維持供需平衡尤為關(guān)鍵，其影響跨越秒至分鐘乃至更長(zhǎng)的時(shí)間跨度，這一特性在多篇研究中被顯著突出。此外，時(shí)間延遲（time?delay,?td）作為fl對(duì)控制指令響應(yīng)的滯后時(shí)段，相關(guān)研究深入分析了td對(duì)dr策略有效性的影響，并針對(duì)性地設(shè)計(jì)了增強(qiáng)方案，旨在提升新能源接入后系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)效益。也有研究引入了魯棒同步控制策略，為應(yīng)對(duì)dr過(guò)程中的隨機(jī)性和延遲性，穩(wěn)固了dr機(jī)制在現(xiàn)代電網(wǎng)動(dòng)態(tài)管理中的地位。

6、因此，精準(zhǔn)實(shí)施需求側(cè)響應(yīng)（dr）面臨著若干重大挑戰(zhàn)，包括時(shí)間延遲的不確定性、響應(yīng)能源的短缺、調(diào)節(jié)速率緩慢以及延遲周期的延長(zhǎng)。從優(yōu)化策略角度出發(fā)，設(shè)計(jì)高效的需求側(cè)管理（dsm）方案成為緩解上述偏差問(wèn)題的關(guān)鍵所在?，F(xiàn)有技術(shù)中采納虛擬電廠（vpp）的概念，作為一種集中調(diào)控多樣化靈活性資源手段，通過(guò)融合多種運(yùn)行優(yōu)化算法以增強(qiáng)資源組合的多樣性和互補(bǔ)效應(yīng)。dr研究中常見(jiàn)簡(jiǎn)化假設(shè)，諸如快速的調(diào)節(jié)速率、可忽略的時(shí)延以及足夠的響應(yīng)能量，在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中通常不被滿足，尤其在多維度特性（涵蓋能量、速度與時(shí)間）與dr傳統(tǒng)功率調(diào)控維度之間的精細(xì)耦合模型尚待建立，此缺失顯著削弱了模型預(yù)測(cè)精度。盡管多數(shù)均集中在通過(guò)解決不確定跟蹤功率來(lái)優(yōu)化dr，但往往大多忽視了同時(shí)管理多種不確定性的重要性，而這正是實(shí)現(xiàn)dr精確調(diào)控的必要條件。此外，現(xiàn)有技術(shù)中利用可再生能源系統(tǒng)（res）的靈活性資源來(lái)緩解dr偏差，但在經(jīng)濟(jì)效益層面，亟需構(gòu)建優(yōu)先機(jī)制以促進(jìn)虛擬電廠（vpp）內(nèi)部高質(zhì)高效靈活負(fù)荷的運(yùn)行優(yōu)化與調(diào)度策略，對(duì)低質(zhì)量靈活性實(shí)施一定的懲罰措施。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決背景技術(shù)中存在的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種考慮不確定性需求響應(yīng)的虛擬電廠魯棒協(xié)同優(yōu)化方法，其包括如下的步驟：

2、步驟s1：建立多維特征融合的需求響應(yīng)dr模型；所述需求響應(yīng)dr代表電力市場(chǎng)中用戶響應(yīng)電力價(jià)格信號(hào)或激勵(lì)機(jī)制，改變其固有的電力消費(fèi)模式的行為；需求響應(yīng)dr模型中，識(shí)別需求響應(yīng)dr在時(shí)間延遲td、調(diào)節(jié)速度rs、跟蹤功率tp和響應(yīng)能量re四個(gè)維度上的特性，并分析這些特性對(duì)需求響應(yīng)精度的影響，以及不確定性因素如何導(dǎo)致需求響應(yīng)偏差；

3、步驟s2：dr不確定特性表征；具體包括：運(yùn)用歷史dr數(shù)據(jù)擬合正態(tài)分布函數(shù)或采用典型值建模，估計(jì)和修正分布函數(shù)的參數(shù)，并通過(guò)積分分布概率密度函數(shù)，計(jì)算各不確定性特征的置信區(qū)間，界定其上下界限；

4、步驟s3：構(gòu)建dr多維耦合偏差模型；具體包括：根據(jù)需求響應(yīng)在四個(gè)維度上的特性，構(gòu)建耦合偏差模型，并將模型分為延遲階段、爬升階段、穩(wěn)定階段和提前終止階段，采用分段函數(shù)描述dr功率曲線的動(dòng)態(tài)與非線性特征；界定柔性負(fù)荷fl在不同維度上的不確定性上下界限；

5、步驟s4：虛擬電廠魯棒協(xié)同優(yōu)化；具體包括：

6、s41：構(gòu)建虛擬電廠vpp運(yùn)行框架，融合儲(chǔ)能系統(tǒng)es與柔性負(fù)荷fl的靈活性；設(shè)計(jì)分解與跟蹤兩階段優(yōu)化策略，第一階段確定指令分解模型，第二階段設(shè)計(jì)指令跟蹤模型；

7、s42：dr指令分解；采用混合整數(shù)線性規(guī)劃milp模型，規(guī)劃電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度，最小化運(yùn)行成本；考慮可再生能源系統(tǒng)res如光伏、風(fēng)能等的產(chǎn)能預(yù)測(cè)與操作約束，以及電力聯(lián)絡(luò)線、儲(chǔ)能系統(tǒng)等的運(yùn)行約束；

8、s43：dr指令跟蹤；基于dr指令分解的結(jié)果，分析與計(jì)算由fl特性的不確定因素引致的功率與能量差異；設(shè)計(jì)儲(chǔ)能系統(tǒng)es偏差補(bǔ)償策略，最小化vpp和fl的總處罰成本。

9、進(jìn)一步，步驟s1的具體過(guò)程包括：

10、在時(shí)間延遲、調(diào)節(jié)速度、跟蹤功率和響應(yīng)能量四個(gè)維度的dr特性中，跟蹤功率與靈活柔性負(fù)載的功率分布密切相關(guān)，其由智能電表監(jiān)測(cè)，功率維度采用連續(xù)時(shí)間變量?表示，而其他三個(gè)維度引入離散時(shí)間變量n，其中n=1,2,……24；

11、s11、在跟蹤功率維度，構(gòu)建了功率尺寸約束和偏差方程，同時(shí)適應(yīng)可調(diào)和可中斷負(fù)載，具體描述為式（1）：

12、（1）

13、式中：?表示為柔性負(fù)載的跟蹤功率曲線；表示為時(shí)間變量；和??分別表示為可調(diào)節(jié)、可中斷負(fù)載的功率變量；?和?表示為負(fù)荷曲線的連續(xù)變量和離散變量；?表示為負(fù)荷基準(zhǔn)曲線；?和??分別表示為dr功率的最小和最大邊界；?表示為dr功率偏差，在確定性條件下通常為0；?表示為vpp給出dr命令；

14、s12、在考慮響應(yīng)能量維度，通過(guò)需求響應(yīng)（dr）機(jī)制調(diào)整或轉(zhuǎn)移能量時(shí)，對(duì)于如儲(chǔ)熱鍋爐這類能源靈活負(fù)荷（fl）的應(yīng)用，其參與度直接受限于實(shí)際熱能需求情況；即使儲(chǔ)熱鍋爐在電力調(diào)節(jié)方面具有潛力，但在熱力不足情形下，實(shí)際上無(wú)法執(zhí)行dr操作；響應(yīng)能量不等式約束方程，具體描述為式（2）：

15、（2）

16、式中，?表示為柔性負(fù)載的響應(yīng)能量；?表示為調(diào)度時(shí)間尺度；?表示為離散時(shí)間段；?和?分別表示為柔性負(fù)載響應(yīng)能量范圍；?表示為dr能量偏差；

17、s13、在時(shí)間維度，詳細(xì)分析了dr的時(shí)間延遲特征，量化了理論響應(yīng)指令與實(shí)際執(zhí)行之間的時(shí)間差異；為精確管理由此產(chǎn)生的dr偏差，通常是在時(shí)間延遲td較短，即數(shù)秒至數(shù)分鐘內(nèi)，可近似認(rèn)為忽略其對(duì)整體dr影響效果；但隨著td延長(zhǎng)至數(shù)分鐘至更久，其對(duì)dr執(zhí)行效果的偏差影響顯著；為描述時(shí)延特性，采用了一組不等式來(lái)表征，此模型整合了功率及能量偏差的關(guān)聯(lián)性，界定了時(shí)間延遲約束、有時(shí)間延遲的dr功率曲線以及功率和能量偏差；具體描述為式（3）：

18、（3）

19、式中：?表示為柔性負(fù)載延遲時(shí)間；?和??表示為由于td引起功率和能量偏差；

20、s14、在調(diào)節(jié)速度維度，靈活負(fù)荷（fl）是參與需求側(cè)管理（dsm）功率變化率；為在短時(shí)間尺度（分或秒）上提升可再生能源系統(tǒng)（res）靈活性，需快速實(shí)現(xiàn)響應(yīng)（rs）；反之，rs越慢，需求響應(yīng)（dr）中功率和能量偏差越大，綜合考慮調(diào)節(jié)速度dr功率一般形式、調(diào)節(jié)速度導(dǎo)致功率和能量偏差公式，具體描述為式（4）:

21、（4）

22、式中：?表示為調(diào)節(jié)速度；?和??表示為由調(diào)節(jié)速度引起的功率和能量偏差。

23、進(jìn)一步，步驟s2的具體過(guò)程包括，

24、針對(duì)四種需求響應(yīng)（dr）不確定性范圍關(guān)鍵特征，通過(guò)正態(tài)分布函數(shù)或采用典型值建模；本發(fā)明運(yùn)用歷史dr數(shù)據(jù)擬合，估計(jì)和修正分布函數(shù)和參數(shù)；隨后，對(duì)分布概率密度函數(shù)積分并計(jì)算相應(yīng)的置信區(qū)間，能夠準(zhǔn)確界定各不確定特征上下界限，具體描述為式（5）：

25、（5）

26、式中：?表示為不確定性特征集；?和??和??和??分別表示為跟蹤功率、響應(yīng)能量、時(shí)延和調(diào)節(jié)速度的不確定性變量；σ和μ是分布期望值和標(biāo)準(zhǔn)差；

27、為更精確地適應(yīng)功率追蹤與能量響應(yīng)的不確定性，充分考量國(guó)內(nèi)需求側(cè)管理政策中不因指令之外的因素對(duì)過(guò)度響應(yīng)懲罰的規(guī)定，對(duì)原有不確定性范圍調(diào)整；在此基礎(chǔ)上，改進(jìn)后的不確定性邊界應(yīng)體現(xiàn)出對(duì)（dsm）策略外激勵(lì)措施的豁免，確保所設(shè)定區(qū)間能捕捉到真實(shí)運(yùn)行中的不確定性，又不至于觸發(fā)不必要的補(bǔ)償機(jī)制；具體描述為式（6）：

28、（6）

29、式中：?表示為用于改變置信水平大小的參數(shù)；對(duì)于時(shí)間延遲不確定性，低于預(yù)期?部分可以忽略，允許fl提前響應(yīng)；?和??分別表示為不確定rs置信參數(shù)；?和?分別表示為dr正態(tài)分布參數(shù)。

30、進(jìn)一步，所述步驟s3的具體過(guò)程包括：

31、建立描繪出dr曲線確切姿態(tài)、界定其功率響應(yīng)的不確定性邊界的多維耦合動(dòng)態(tài)模型，運(yùn)用分段函數(shù)方法解決dr功率曲線的動(dòng)態(tài)與非線性特征建模，在四個(gè)核心維度上精準(zhǔn)刻畫dr動(dòng)態(tài)輪廓，將函數(shù)劃分為：[0,t1]、[t1,t2]、[t2,t3]、[t3,δt]四個(gè)時(shí)間段，時(shí)間段的長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)于各自特征相關(guān)的時(shí)間變量、、和；

32、將耦合多維偏差模型表述為分段函數(shù)形式；針對(duì)指定負(fù)荷命令，初期存在一個(gè)時(shí)延，此時(shí)dr系統(tǒng)輸出功率為零；在爬升階段，功率以預(yù)設(shè)調(diào)節(jié)速率自零起始，迅速響應(yīng)至；在持續(xù)時(shí)間內(nèi)，dr功率維持恒定，與負(fù)荷指令完全匹配；在第三個(gè)階段，由于資源調(diào)配局限性，dr響應(yīng)可能會(huì)在較預(yù)期提前結(jié)束；具體過(guò)程描述為式（7）和（8）：

33、（7）

34、（8）

35、式中：、?和??表示為時(shí)間點(diǎn)；

36、整合式（5）和式（6），構(gòu)建了一個(gè)在特定置信水平下的尺寸偏差模型；在此模型內(nèi)，界定了柔性負(fù)荷fl不確定性上下界限：時(shí)間延遲作為確定性下限指標(biāo)，而調(diào)節(jié)速度、功率追蹤精度及響應(yīng)能量的持續(xù)時(shí)間構(gòu)成了不確定性上限指標(biāo)；因此，聚焦于爬升與穩(wěn)態(tài)這兩個(gè)周期動(dòng)力學(xué)特征，忽略了潛在提前終止階段，來(lái)簡(jiǎn)化模型，具體描述為式（9）：

37、（9）

38、式中：?表示為柔性負(fù)荷fl上限；?表示為調(diào)節(jié)速度上限；

39、同理，為精確表達(dá)dr不確定性下界，遵循如下分段定義：功率、能量及速度方面的不確定性均采用了下限界限，時(shí)間維度則是以上限來(lái)度量其不確定性；dr不確定性下界具體描述為式（10）：

40、（10）

41、式中：?表示為柔性負(fù)荷fl下界；、?和??分別表示為tp、re和rs下界；?表示時(shí)延上界。

42、進(jìn)一步，步驟s41的具體過(guò)程包括：構(gòu)建虛擬電廠vpp運(yùn)行框架，通過(guò)成本補(bǔ)償儲(chǔ)能系統(tǒng)es來(lái)校正需求響應(yīng)dr過(guò)程中可能出現(xiàn)的功率偏移；此運(yùn)行框架為分解與跟蹤兩個(gè)階段，第一階段，確定了指令分解模型，合理規(guī)劃電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度；第二階段，設(shè)計(jì)了一種指令跟蹤模型，以動(dòng)態(tài)適配實(shí)際需求響應(yīng)變化；最后，采用列生成嵌套算法c&cg，結(jié)合兩階段魯棒優(yōu)化技術(shù)，反復(fù)迭代求解分解與追蹤雙層模型，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源的高度管理；在系統(tǒng)框架內(nèi)部，將照明、暖通空調(diào)、供暖鍋爐及工業(yè)機(jī)械可調(diào)控的柔性負(fù)荷整合，作為可再生能源系統(tǒng)res的補(bǔ)充集成至vpp中；強(qiáng)化柔性負(fù)荷fl與儲(chǔ)能系統(tǒng)es間的協(xié)同，確保兩者有效互補(bǔ)，共同管理dr偏差。

43、進(jìn)一步，步驟s42的具體過(guò)程包括：

44、第一階段dr指令分解采用milp模型，實(shí)現(xiàn)可再生能源系統(tǒng)res內(nèi)部多樣靈活資源的經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化，并細(xì)化虛擬電廠vpp操作指令；dr分解模型主要目標(biāo)：最小化運(yùn)行res，包括太陽(yáng)能光伏pv、風(fēng)力發(fā)電、并網(wǎng)和火電和vpp綜合成本，兼顧考慮因碳排放對(duì)火電罰款，以及電力聯(lián)絡(luò)線的調(diào)度成本，在vpp中，es成本指標(biāo)還考慮了充電和放電損失及運(yùn)營(yíng)費(fèi)用；

45、所以，第一階段模型最優(yōu)運(yùn)行成本目標(biāo)描述為式（11）：

46、（11）

47、式中：、、、、和?分別表示為光伏、風(fēng)能、火電、儲(chǔ)能、電力聯(lián)絡(luò)線和柔性負(fù)載成本；、、和??分別表示為發(fā)電、es運(yùn)行、電力聯(lián)絡(luò)線調(diào)度和柔性負(fù)荷轉(zhuǎn)移的單位成本；?和??分別表示為對(duì)光伏棄光和風(fēng)電棄風(fēng)的單位處罰；?表示為碳排放懲罰；?表示為充電和放電的單位損耗；?和?分別表示為預(yù)測(cè)光伏和風(fēng)電功率；?和?分別表示為實(shí)際光伏和風(fēng)電功率；表示為火電額定容量；λ表示為熱電耦合深度；?表示為熱源；?表示為存儲(chǔ)充電功率；?表示為放電功率；?表示為電力聯(lián)絡(luò)線功率；

48、dr指令分解模型式（11）優(yōu)化約束源自可再生能源系統(tǒng)res操作特性和虛擬電廠vpp管理規(guī)范；包括：可再生能源產(chǎn)能預(yù)測(cè)、熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組運(yùn)行約束、能源存儲(chǔ)系統(tǒng)es智能充放電管理約束，以及作為電力供需平衡節(jié)點(diǎn)聯(lián)絡(luò)線容量限制；具體描述為式（12）：

49、（12）

50、式中：?表示為es的荷電狀態(tài)soc；?表示為?es初始soc；?和?分別表示為es額定容量和功率；?表示為電力聯(lián)絡(luò)線額定功率。

51、進(jìn)一步，步驟s43的具體過(guò)程包括：

52、第二階段dr指令跟蹤模型聚焦于靈活性負(fù)荷fl指令跟蹤和能源存儲(chǔ)es系統(tǒng)偏差補(bǔ)償；基于第一階段結(jié)果，分析與計(jì)算由fl特性的不確定因素引致的功率與能量差異；結(jié)合式（7）和式（8）界定四時(shí)段分段函數(shù)；則dr功率和能量偏差具體描述為式（13）：

53、（13）

54、式中：?和?分別表示為dr功率和能量偏差；m是分段函數(shù)的四個(gè)時(shí)間段，其中m=1～4分別對(duì)應(yīng)于td、rs、tp和re；

55、第二階段dr指令跟蹤模型通過(guò)儲(chǔ)能系統(tǒng)（es）設(shè)備來(lái)校正需求響應(yīng)（dr）功率偏移，理想情況下，es提供的補(bǔ)償功率、能量與dr偏差的功率和能量完全匹配；但在實(shí)際場(chǎng)景中，補(bǔ)償行為受到es操作的成本效益影響，導(dǎo)致原本強(qiáng)約束松弛以適應(yīng)實(shí)際操作復(fù)雜性；經(jīng)松弛后約束具體描述為式（14）：

56、（14）

57、式中：?和??分別為es補(bǔ)償功率和能量；

58、第二階段dr指令跟蹤模型目標(biāo)函數(shù)及所涉的確定性和不確定性參數(shù)呈現(xiàn)如式（15）和（16）結(jié)果所示：

59、（15）

60、（16）

61、式中：?表示為vpp和fl偏差處罰；

62、第二階段dr指令跟蹤模型目標(biāo)函數(shù)側(cè)重于最小化vpp和fl總處罰，具體表現(xiàn)為任何es未能按既定計(jì)劃完全彌補(bǔ)dr剩余偏差，均將轉(zhuǎn)化為扣減項(xiàng)；鑒于es可輔助fl規(guī)避處罰，因此必須將合理份額dr收益分配給es用戶及vpp運(yùn)營(yíng)管理團(tuán)隊(duì)；具體目標(biāo)函數(shù)由式（17）計(jì)算為：

63、（17）

64、式中：?表示為es補(bǔ)償后凈偏差單位罰款；?表示為dr偏差單位懲罰；

65、有關(guān)第二階段dr指令跟蹤模型中約束已在式（7）至（10）中詳盡，為強(qiáng)化約束完整性，式（18）補(bǔ)充規(guī)定了額外功率與能量偏差界線約束：

66、（18）

67、式中：?和??分別表示為es補(bǔ)償后vpp凈功率和能量偏差；

68、具有不確定性屬性的電池荷電狀態(tài)soc區(qū)間限制約束如式（19）所示：

69、（19）

70、在式（7）至（10）中因受調(diào)節(jié)速率與響應(yīng)能量的動(dòng)態(tài)制約而呈現(xiàn)非凸特征，為實(shí)現(xiàn)非凸約束與凸優(yōu)化算法匹配適應(yīng)，在式（20）引入了輔助變量及松弛技術(shù)；雖然負(fù)載指令在分解階段作為決策變量，但在跟蹤階段卻作為常數(shù)量，允許它與不確定性變量和直接相乘；

71、（20）

72、式中：?表示為調(diào)節(jié)速度的輔助變量；

73、圖4展現(xiàn)了本發(fā)明所提dr指令分解與跟蹤方法全流程，采用列生成嵌套算法（c&cg）將二階段結(jié)果反饋至第一階段，形成了閉環(huán)迭代求解機(jī)制；針對(duì)第一階段分解模型目標(biāo)函數(shù)中vpp偏差懲罰如式（21），引入一個(gè)輔助變量差懲罰，并生成新約束條件，增強(qiáng)模型求解效率精確度；帶有偏差懲罰目標(biāo)函數(shù)描述為式（22）：

74、（21）

75、（22）

76、式中：θ表示為c&cg算法引入第一階段目標(biāo)輔助變量；

77、將第一階段分解模型優(yōu)化約束式（12）生成額外的列變量及對(duì)應(yīng)的行約束條件，具體描述為式（23）：

78、（23）

79、式中：k表示為迭代次數(shù)，?和??分別表示為第k次迭代生成列變量。

80、本發(fā)明所達(dá)到的有益效果為：

81、第一，本發(fā)明提出了一種具有多維不確定dr偏差計(jì)算模型的虛擬電廠魯棒協(xié)同優(yōu)化方法，旨在應(yīng)對(duì)高度不確定性場(chǎng)景時(shí)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分布式能源調(diào)節(jié)dr，從而克服諸如時(shí)間延遲、調(diào)節(jié)速率緩慢、功率追蹤不精確及響應(yīng)能量短缺等問(wèn)題。首先，對(duì)實(shí)際場(chǎng)景下的dr進(jìn)行深入分析，通過(guò)構(gòu)建耦合偏差模型來(lái)表征四個(gè)核心不確定性因素，并將其集成融入控制方法設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)。該策略分兩個(gè)階段執(zhí)行：分解和跟蹤。在分解階段，計(jì)算負(fù)載指令及儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電計(jì)劃方案，旨在最大化可再生能源res與虛擬電廠vpp綜合效益；在跟蹤階段，利用儲(chǔ)能系統(tǒng)es進(jìn)行有效的校正與補(bǔ)償dr偏差，以最小化懲罰成本。最后，整個(gè)流程通過(guò)列生成算法c&cg驅(qū)動(dòng)分解－追蹤反饋迭代循環(huán)，確保所提策略動(dòng)態(tài)最優(yōu)化，顯著提升了虛擬電廠vpp管理框架中柔性負(fù)荷fl與儲(chǔ)能系統(tǒng)es靈活互補(bǔ)性。

82、第一階段采用混合整數(shù)線性規(guī)劃milp模型，旨在最大化可再生能源res利用率與vpp運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益，將res最優(yōu)操作與vpp命令分解相結(jié)合，輸入?yún)?shù)包括：res能耗與產(chǎn)能量，輸出則針對(duì)vpp特定操作指令、dr功率調(diào)度指標(biāo)及詳細(xì)充放電時(shí)間最優(yōu)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)了資源最優(yōu)化初步部署。第二階段，借助凸松弛技術(shù)引入魯棒優(yōu)化模型，在第一階段輸出結(jié)果基礎(chǔ)上，結(jié)合了dr特性和不確定性邊界等輸入，旨在解決fl執(zhí)行中可能出現(xiàn)偏差，并完成es補(bǔ)償策略。所提模型與方法優(yōu)勢(shì)在于能夠區(qū)分并處理確定性與不確定性決策變量，通過(guò)以每小時(shí)為長(zhǎng)時(shí)間尺度的指令分解與以每分鐘為短時(shí)間尺度的指令跟蹤運(yùn)算，有效管理高維數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，在實(shí)操層面確保了vpp運(yùn)行穩(wěn)定性和高效性。

83、第二，本發(fā)明引入了多維不確定性模型，在分布式能源dr偏差框架內(nèi)，集成了一個(gè)全新耦合不確定性模型。該模型全面覆蓋了時(shí)延、調(diào)節(jié)速率、功率追蹤精度及響應(yīng)能量供應(yīng)四大關(guān)鍵不確定變量，為精準(zhǔn)建模提供了理論支撐；

84、第三，本發(fā)明采用了分解與跟蹤嵌套方法，針對(duì)多維度偏差挑戰(zhàn)，設(shè)計(jì)了一套虛擬電廠vpp魯棒協(xié)同優(yōu)化方法。此方法不僅促進(jìn)了柔性負(fù)載管理的智能化，顯著優(yōu)化了儲(chǔ)能裝置的充放電計(jì)劃，提高了分布式系統(tǒng)靈活性與效率；

85、第四，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了降碳與成本效益提升，通過(guò)精細(xì)化校正多維度dr偏差，降低了虛擬電廠運(yùn)營(yíng)、儲(chǔ)能維護(hù)及柔性負(fù)荷響應(yīng)的整體經(jīng)濟(jì)成本，為分布式能源管理領(lǐng)域帶來(lái)了全新的低碳解決方案。