各种辅助服务市场的报价策略  视不同的市场模式而定 25 发电公司报价策略的种类（续）  发电公司在各类市场中报价策略的协调  在各类市场中适当分配发电容量  可以用投资学中的组合投资理论来研究  需要考虑各类市场的价格风险  困难：  如何准确预测各市场的价格风险？  如何量化这些风险？ 26 不同报价规则下的发电公司报价策略  单时段静态报价与多时段统筹报价 首先用概率方法或模糊集方法／可能性理论来估计竞 争对手的报价行为  然后建立数学模型（优化问题）  采用有效的方法求解此优化问题  大多数研究工作采用了这种方法  主要困难 : 如何准确估计竞争对手的报价行为  有些研究工作将所有竞争对手模拟为一个以简化分析 34 现有方法  主要有两种方法  概率方法  模糊逻辑方法／可能性理论  概率方法 ( 包括离散概率分布和连续概率 问题做了 很多简化，这样得到的平衡点可能没有多大意义；  如产量竞争；价格竞争；线性供给函数竞争  电力市场中一般采用分段报价。在这种情况下是否存在所谓的 平衡点理论上还不清楚。  在信息不完全的情况下，理论上也还不清楚是否存在平 衡点。  不论采用线性报价还是分段报价都是如此。 39 第四部分：主要研究工作 40 构造的报价策略模型和结果  模型框架  以单部分报价为基础

的影响。为考虑这些不确定性因素的影响，随机规 划、区间线性规划、鲁棒优化、模糊规划和信息间 隙决策理论等在 PIES 的优化运行中得到了广泛应 用，具体如表 1 所示。从随机性的来源看，已有研 究主要关注了风、光、负荷和电价的不确定性，但 有关非电能源价格不确定性的研究几乎处于空白状 态。从随机性的处理方法看，随机规划和鲁棒规划 由于其简明易行、理论完善等特点，在 PIES 的优 化运行中最为常见。以下主要按随机性的处理方法 分别求解最优和最劣子模型 无需给出概率分布或隶属度函数； 结果以区间形式给出 [39] — — — — 设备能源转 换效率 [40] 光伏 电 — — — 鲁棒优化 利用对偶理论等工具转化内 层问题，寻找鲁棒可行解 鲁棒性好、求解用时较短；经济性 较差，等价对偶模型转换困难 [42] 风电 — — — — [43] 风电 — — — — 数等 定量分析带模糊性的不确定性问 题；隶属度函数的建立带有主观性 [47] 光伏 电–热 负荷响应 — — [48] 风、光 — 负荷响应 — — 信息间隙理论 预设最差或最好目标，体现 风险规避或风险追求的策略 方式 给出鲁棒解与机会解；目标的预设 带有主观性 [51] 风、光 电–热–冷 — — — [52] — —

实现全厂设备资产可视化，以及实现设备 - 模型 - 编码 - 图文档 - 属性 - 技术参数 - 维保需求 - 责任人员等的关联关 系及在线浏览； 实现热力管网及周边三维建模，进行部分阀门控制智能化改造，进行热力管网模型建模及水力理论计算，并且进 行在线诊断分析； 实现循环流化床锅炉运行数据监测及在线诊断计算，对锅炉运行提供专家意见； 实现巡检数据（包括巡检路径、巡检人员、巡检信息等）数据接口，并对巡检信息、漏巡检等进行反馈处理； 以及隐蔽工程等实现资产资源的可视化，提升管理效率和档案资料 的利用率； (2) 通过关键核心设备或系统的状态监测和优化诊断，实现设备管理的 预报警；提供除专家知识库外的理论计算模型对设备进行优化诊断， 实现设备运行偏离理论的依据及判断，为运行调整提供理论依据。 初步评估争取实现降低 0.5% 的综合能耗； (3) 通过实现电厂运行的绩效考核等，提高企业管理运营效率，为班组 开展指标竞赛、管理评审等提供数据依据及实现自动评判，提高公

提出多视角指标兼顾的分布式可调节资源虚拟聚类方法 聚类指标 设计 集群划分 准则 集群内可平均分 配调峰任务 避免一次性调用 过多单体调峰 尽量降低弃电 量 电气距离：降低集群间耦合 理论可调功率： 单位调峰成本： 实现调峰任务平均分配 考虑度电成本、有功补偿成本和弃电成本 (1) 归一化互信息(NMI) (2) 芮氏指标(RI) (3) Davies-Bouldin指标(DBI) 的难题 技术难点 资源多样性 聚类难 克服了单一视角聚类算法片面性 聚类中心数 不确定 任务分配维度高 求解难 创新内容 成果成效 多指标聚类 全面评估资源 电气距离 调峰成本 理论功率 自适应算法 无需预设中心数 虚拟聚合策略 简化分配求解 面向分布式调节资源的高效聚类策略 1.精确分类与资源优 化，提升了电网效率 2.自适应算法，增强了 电网的稳定性和适应性 3 , , 2 , 2 a c i k i N t t      , , , , 1 , e i k s i k i N k p p v t     将更新后的集群总理论可调功率用作智能合约自动化分配的动态约束条件 动态评价 优胜劣汰 动态约束 15 发明基于区块链数据的长短期分布式资源单体的调峰性能动态评价方法 三、技术创新点 建立了以集群总可调功率为自

行合理规划。TEAP可根 据电力现货市场出清价格和新能源消纳率进行新能源布点规划。 电力现货市场价格 新能源消纳情况 新能源规划 新能源收益= 现货电价× 消纳率× 理论发电量 6.跨区及嵌入式直流送电曲线制定 29 调节频率 调整成本 直流模型 归一季度嵌入式直流曲线 档位 遗传算法 约 束 条 件 以季度为单位 随着嵌入式直流并网规模逐步扩大 规模、负荷用电量、系统运行方式及电网送出 能力等多种因素的影响。其理论合理消纳率认为是在给定边界下，能够使系统效率最高、综合成本最 低的消纳率。 面向系统运行的新能源合理消纳率 面向系统规划的新能源合理消纳率 通过调整系统调度策略，该省新能源消纳率从90.45% 升至91.53%，供电成本呈现先下降后上升的趋势；新 能源运行理论合理消纳率为90.81%。 随着风光规划容量的增多，该省新能源消纳率从 随着风光规划容量的增多，该省新能源消纳率从 89.24%降至82.56%，同时系统总运行成本呈现先下 降后上升的趋势，系统规划理论合理消纳率86.1%。 基于TEAP引擎的深度分析系统  已经在10余个省份建设和应用，支撑从3~7天电网运行态势感知到2~3年 电网运行、规划分析推演  已经支撑用户建立和仿真时序模拟及规划算例2000余个

统面对 扰动时的极限耐受能力，但随着理论和技术研究的不断发展，两者概 念不断扩展融合，目前已同样可以涵盖系统完整响应过程。因此，本 报告推荐将二者作为同义词使用。 弹性、韧性作为一个跨学科概念，起源于材料力学，最早引入到 生态学和心理学，后逐渐扩展到社会学以及工业领域，后被引入生态 学和社会学，又进入电力系统领域。 在物理学和机械学上，弹性理论是描述一个物体在外力的作用下 如何运动 在生态学和社会学中，弹性/韧性是指某一生态系统或社会系统 在面对外部强烈变化时在维持单一平衡态下或保持多个平衡态之间 相互转换的扰动承受能力。生态学和社会学中，弹性/韧性被进一步 阐述为“适应性循环”理论，即通过利用、保存、释放和重组四个阶段， 实现对外部冲击的逐步适应，推动系统的螺旋式发展。 2 在电力领域，弹性、韧性的英文翻译均为 resilience，即“恢复力”， 对电力系统弹性和韧 从中文词义的角度来看:两者同样面向小概率、高风险的极端事 件，但弹性侧重于系统异常状态下的快速恢复能力，韧性侧重于系统 4 面对扰动时的极限耐受能力。 图 1 电力系统弹性与韧性的含义 随着理论和技术研究的不断发展，两者概念不断扩展融合，目前 已同样可以涵盖系统完整响应过程。因此，本报告推荐将二者作为同 义词使用。 参考文献： [1] EPRI.Enhancing Energy System

光伏发电站电压与频率检测响应检测规程 ➢ 光伏发电站功率控制能力检测技术规程 ➢ 光伏发电站逆变器电能质量检测技术规程 ➢ 光伏发电站逆变器防孤岛效应检测技术规程 ➢ 电化学储能系统接入配电网测试规程 ➢ 风电场理论发电量与弃风电量评估导则 ➢ 光伏发电站太阳能资源实时监测技术规范 ➢ 光伏发电站低电压穿越检测技术规程 ➢ 光伏发电站逆变器电压与频率响应检测技术规程 ➢ 光伏电站并网性能测试与评价方法 40000 60000 80000 100000 120000 实际发电量 理论发电量 2020年风光储公司风机弃电量统计 单位： 97108 114262 弃风率：15% 1000 3000 5000 7000 9000 11000 13000 15000 17000 实际发电量 理论发电量 2020年风光储公司光伏弃电量统计 单位： 15266 16849

und Praktische Fachkunde in Werkstatt und Labor (Fachklassen) + Allgemeinbildung 在学校和实验室 学习与职业有关理论和实践专业知 识 + 普教课程 Erwerb der Fachpraxis und Berufserfahrung durch betriebliche Ausbildung bei weitgehend 在实际工作条件下 , 通过企业培训获得专业实 践经验和职业经验 Abschlusspruefung in Theorie und Praxis mit Kammern (IHK/HWK) 理论和实践毕业考试的行会管理（工商行会 / 手工行会） Abstimmung 协调 Ausbildungsvertrag 培训合同 Schule 学校 (Lehrer) 教师 13 校方主导建设，莱茵科 斯特辅助学校对教学工 厂和高端设备进行升级、 维护、保养，配合产业 学院教学服务。 校方主导、辅助运营 学校依托莱茵科斯特公共 实训基地，开展双元制人 才养，理论在学校、实训 在基地，莱茵提供培训师、 教学资源 及教学服务。 校企双元、基地共享 湖北工程职业学院 中德智能制造公共实训基地 淄博职业技术大学 中德智能制造学院 苏州健雄职业技术学院

包括机会约束规划(chance constraint programming, CCP) [13]、条件风险价值(conditional value-at risk, CVaR) [14]等；以及信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT) [15]、 鲁 棒 优 化 (robust optimization, RO) [16]等。SP方法主要利用不确定变 DRO) [17]结合了 SP 和 RO 的特点，对不确定变量的分布进行鲁棒 优化，相对于SP降低了决策时间和计算成本，相 对于RO则提高了决策的鲁棒性能。 综上所述，本文基于矩不确定分布鲁棒理论， 提出一种考虑动态电价和用户热舒适度的两阶段 分布鲁棒电热联合优化调度方法：日前阶段实现 CHP-VPP 各出力单元的预调度；实时阶段对电热 出力进行优化调整。主要贡献为：①建立了一种 • CHP-VPP 模型，并引入 HOMIE 模型来衡量用户热舒适度，从而实现电热协同调 度；②将动态电价应用于 DR，促进 CHP-VPP 灵 活负荷的调整，提高系统灵活性；③应用矩不确 定分布鲁棒理论对风光不确定性进行分析，并与 随机规划、鲁棒优化进行对比，验证了所提方法 的有效性。 1 CHP-VPP模型 模型 1.1 系统部件模型 系统部件模型 本文研究的 CHP-VPP 聚合了风光发电单元、