power plant, CHP-VPP)聚合了各类电热出 力单元，可兼顾风光出力不确定性、动态电价、用户热舒适度等影响，实现整体出力的优化调度。 提出了两阶段分布鲁棒优化调度方法，第一阶段考虑计划调度，旨在保证CHP-VPP的收益最大； 第二阶段基于矩不确定分布鲁棒方法，构建风光出力的不确定性模糊集，引入用户热舒适度 HOMIE 模型，降低电热净负荷波动幅度，实现对 CHP-VPP 内部各单元实时出力的优化调整。针 内部各单元实时出力的优化调整。针 对IEEE14节点模型进行算例研究，分析了不确定参数、不同优化方法以及动态电价对调度结果的 影响，结果表明：所提出的两阶段调度方法能够有效进行电热调度，实现系统的收益最大化和波 动最小化。 关键词 关键词：热电联产虚拟电厂；优化调度；矩不确定性；分布鲁棒优化；热舒适度 中图分类号：TP391.9 文献标志码：A 文章编号：1004-731X(2023)05-1046-13 heat and power, CHP)机组聚合成 CHP-VPP，通过 “热电解耦”的方式实现VPP内部电热负荷的优化 调度。文献[5]则聚合了风电厂、CHP机组和热泵 单元，在考虑供热特性的基础上，实现了 CHP- VPP调度电热收益最大化。 CHP-VPP 聚合了多种电热资源，通过优化调 度可助力高比例可再生能源消纳。与此同时，可 再生能源、电价等带来的不确定性 [6-7]也成为CHP-

储热系统 余热回收系统 新 型 电 力 系 统 + 新 型 热 力 系 统 + 新 型 储 能 系 统 + 新型能碳协同系统 热电碳协同优化 增强电热供应稳定性 源 荷 智 能 互 动 减 碳 降 碳 负 碳 信息网 能碳协同系统 03 零碳综合供能探索 华电电科院 15 新型电力系统 采用现代信息通信、系统集成控制等技术分别聚合 改造，增量项目主要通过在终端实施供热 用 能的 电气化，实 现零碳供热及全生命周期的 零碳管理。 燃气 / 燃煤锅炉 热电联产系统 负碳技术 新能源绿电 电热锅炉 清洁锅炉 绿氢 降碳 碳捕集 实现 全程 掺烧 改造 碳封存 零碳 为满足刚性和柔性的电热负荷需求，需建设以经济高效电化学储能、长时灵活新型储热为主，以清洁安全的储 氢为辅的多能互补的电热协同储能系统。 电能 氯燃气轮机 氯 熊 热能 储热罐 点 2 电热转化更加高效 电热聚合更加多元 03 零碳综合供能探索 华电电科院 微 网 风机 光伏 热网 - 特 特 点 3 电负荷 氢负荷 热负荷 特点 1 电热耦合深度协同 蓄电池

and power，CHP)设备、电转 气(power to gas，P2G)设备、燃气锅炉(gas boiler， GB)，能源需求环节的中央空调(air conditioner，AC) 负荷、电热泵(electric heat pump，EHP)、吸收式制 冷机(absorption refrigerator，AF)等。此外，综合能 源系统还包括变压器(transformer，T)、换热器(heat 买电力、天然气、热力等能源资源，并整合自身的 风电、光伏资源，通过变压器、热电联产机组和燃 气锅炉等设备，将上述资源交换或转化为用户能够 利用的能量形式。在能源需求侧，用户利用其掌握 的电热泵、中央空调、吸收式制冷机和换热器等用 能耦合设备，采取合理、有利的用能方式消耗能源 供给侧输送的电能和热能，满足自身的电、热、冷 等需求。能源供给侧通过制定能源价格引导需求侧 参与系统优化运行，能源需求侧通过优化能源使用 源网络购买电力、天然气、热力等能源资源，通过 所管理能源转化设备，满足用户的多种用能需求， 可以建立能源供给侧的能量枢纽模型 C1 如式(1) 所示。 能价 负荷 换热器 中央 空调 吸收式 制冷机 电热泵 多能用户1 多能用户m … 变压器 热电 联产 燃气 锅炉 风机 光伏 系统运营商 电需求 热需求 冷需求 电 气 热 电能流 气能流 热能流 冷能流 信息流 Ee

on Total （电热当 量计算法） ( cal ori fi c val ue cal cul ati on) 工业分行业终端能源消费量（标准 量） （万吨标准煤） 煤合计 （电热 Coal Total L1 当量计算法） 工业分行业终端能源消费量（标准 ( 10000tce) 量） 油品合计 （电热当量计算法） Petrol Total ( cal ori fi c val ue （电热当量计算法） cal cul ati on) 工业分行业终端能源消费量（标准量） （万吨 标准煤） 煤合计 （电热当量计算法） Coal Total L1 工业分行业终端能源消费量（标准量） ( 10000tce) 油品合计 （电热当量计算法） Petrol eum Products Total

能源产业链现代化水平的重要手段[6-7]。近年来， 综合能源服务业务呈现横向−纵向−垂向三维立体 新内涵，其改变了以往电、热、冷、气、水等各 种供应系统多以条块、孤立的管理模式[1]，将横 向“电热冷气水”多能互补[8]、纵向“源网荷储 用”集成优化[9]、垂向“设备制造、咨询、规划、 设计、建设、运营、投融资”等环节有机协调[5]， 实现多能协同供应、综合智慧服务和供需友好 互动[10-11]。 终端用户的智慧用能、负荷精准预 测、需求侧响应、楼宇智能化等技术 智慧用能控制系统及设备、电热水气 多表合一的终端计量和监测设备 能源交易服务 智能市场交易技术 能源区块链技术 虚拟电厂协调控制技术 调峰调频技术 智慧能源服务系統 区域多能供应 分布式电热器气冷耦合技术、余热余压利用技术 智慧电热水气供能网络技术、智能配电技术 综合管廊工程技术、分布式燃机修造技术 燃料电池、蓄冷蓄热储电、氢电耦合技术

（试行）》（鲁监能市场规〔2024〕24号），明确虚 拟电厂等新型市场主体可作为独立市场主体参与市场 交易。 ü 虚拟电厂运营商可通过聚合分布式光伏、分散式风电、 储能、电动汽车（充电桩）、蓄冷蓄热空调、电热水 器、高载能工业负荷、居民农业侧可调节负荷等可调 节资源聚合为一个整体，实现资源的聚合、协调、优 化，独立参与市场交易。 （三）山东虚拟电厂市场政策支撑 7 1.虚拟电厂发展背景 u 化和控制的组织或系统。 虚拟电厂运营商是指开展虚拟电厂资源聚合业务，并参与电力系统运行或电力市场的主体。虚拟电厂运营商可通过聚合分布 式光伏、分散式风电、储能、电动汽车（充电桩）、蓄冷蓄热空调、电热水器、高载能工业负荷、居民农业侧可调节负荷等可调 节资源聚合为一个整体，实现资源的聚合、协调、优化，独立参与市场交易。 ü 随着新型电力系统建设的持续推进，虚拟电厂（负荷聚合商） 按照要求签订

（试行）》（鲁监能市场规〔2024〕24号），明确虚 拟电厂等新型市场主体可作为独立市场主体参与市场 交易。 ü 虚拟电厂运营商可通过聚合分布式光伏、分散式风电、 储能、电动汽车（充电桩）、蓄冷蓄热空调、电热水 器、高载能工业负荷、居民农业侧可调节负荷等可调 节资源聚合为一个整体，实现资源的聚合、协调、优 化，独立参与市场交易。 （三）山东虚拟电厂市场政策支撑 7 1.虚拟电厂发展背景 u 化和控制的组织或系统。 虚拟电厂运营商是指开展虚拟电厂资源聚合业务，并参与电力系统运行或电力市场的主体。虚拟电厂运营商可通过聚合分布 式光伏、分散式风电、储能、电动汽车（充电桩）、蓄冷蓄热空调、电热水器、高载能工业负荷、居民农业侧可调节负荷等可调 节资源聚合为一个整体，实现资源的聚合、协调、优化，独立参与市场交易。 ü 随着新型电力系统建设的持续推进，虚拟电厂（负荷聚合商） 按照要求签订

件进行温变仿真。得出波纹管轴向位移变化量可作 为 GIS 温变位移行为表征的重要参数。如文献[67]， 综合考虑变压器绕组电流、绕组热点温度和油温等 变压器电热特征参数，基于 COMSOL 软件进行多 场仿真，提出了基于电热特性融合分析的油浸式变 压器匝间短路故障辨识方法。物理变压器与数字孪 生变压器如图 12 所示。 现阶段对于输变电设备运行数据采集的广度、 深度难以支撑起数字孪生对海量运行数据的需求， prognostics[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020, 140: 106612. [67] 张立静，盛戈皞，侯慧娟，等. 基于电热特性融合分析的油浸式变 压器匝间短路故障辨识方法[J]. 电网技术，2021，45(7)：2473-2482. ZHANG Lijing, SHENG Gehao, HOU Huijuan, et

负荷侧随机 主观随机 价格随机 其他 随机规划 常结合蒙特卡洛抽样、点估 计、场景削减等方法降低计 算量 经济性好；需给出概率分布，鲁棒 性差、求解时间较长 [34] — 电热 — 电价 温度 [35] 光伏 — — 电价 — [36] 风电 — — 电价 — [37] 风、光 — — — — 区间线性规划 分别求解最优和最劣子模型 system in mi- crogrid[J]. Power System Technology, 2018, 42(1): 170-178. [27] 滕 云，孙 鹏，罗桓桓，等. 计及电热混合储能的多源微网自治 优化运行模型[J]. 中国电机工程学报，2019，39(18)：5316-5324. TENG Yun, SUN Peng, LUO Huanhuan, et al. Autonomous sides[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2021, 33(9): 109-116, 122. [55] 帅轩越，王秀丽，吴 雄. 用户侧有限理性下基于主从博弈与电热 需求响应的综合能源微网优化运行[J]. 电力自动化设备，2021， 41(11)：25-31. SHUAI Xuanyue, WANG Xiuli, WU Xiong. Optimal operation

图12为过渡季节典型日的供电子系统出力图。 0∶00 4∶00 8∶00 12∶00 16∶00 20∶00 24∶00 100 200 300 400 负荷 /kW 时刻 电负荷 热负荷 图8 冬季典型日的电热负荷 Fig. 8 Electric load and heating load on a typical day in winter -400 -300 -200 -100 0 100 50 100 150 200 250 300 负荷/kW 电负荷 热负荷 0∶00 4∶00 8∶00 12∶00 16∶00 20∶00 24∶00 时刻 图11 过渡季典型日的电热负荷 Fig. 11 Electric load and heating load on a typical day in transition season -500 -400 -300 100 150 200 250 300 350 负荷/kW 电负荷 热负荷 0∶00 4∶00 8∶00 12∶00 16∶00 20∶00 24∶00 时刻 图14 夏季典型日的电热负荷 Fig. 14 Electric load and heating load on a typical day in summer -500 -400 -300 -200 -100