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期刊號(hào)： CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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源荷不確定性下虛擬電廠兩階段魯棒電算協(xié)同調(diào)度

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源荷不確定性下虛擬電廠兩階段魯棒電算協(xié)同調(diào)度

陳學(xué)增
(新疆龍?jiān)葱履茉从邢薰?，新?烏魯木齊 830008)
 
    摘 要：為了應(yīng)對(duì)算力與電力協(xié)同發(fā)展背景下源荷不確定性對(duì)虛擬電廠(VPP)優(yōu)化調(diào)度的挑戰(zhàn)，以及 VPP 運(yùn)營(yíng)商與電動(dòng)汽車(chē)(EV)用戶(hù)的利益沖突問(wèn)題，基于電算協(xié)同優(yōu)化進(jìn)行了 VPP 兩階段魯棒調(diào)度的策略研究。建立考慮源荷不確定性的基數(shù)不確定集，刻畫(huà)新能源出力、電力負(fù)荷及 EV 充放電的不確定性特征；構(gòu)建結(jié)合主從博弈的魯棒優(yōu)化調(diào)度模型，通過(guò)引入 EV 用戶(hù)效用函數(shù)分析用戶(hù)充電偏好，并刻畫(huà) VPP 與 EV 用戶(hù)之間的交互關(guān)系；采用 KKT 條件和強(qiáng)對(duì)偶定理將主從博弈模型轉(zhuǎn)換為混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題，并設(shè)計(jì)列和約束生成(C&CG)算法對(duì)模型進(jìn)行求解；通過(guò)算例驗(yàn)證了所提方法在提高 VPP 運(yùn)行效益、降低不確定性風(fēng)險(xiǎn)以及增強(qiáng) EV 用戶(hù)滿(mǎn)意度方面的有效性，為綠色低碳能源與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展提供了技術(shù)支撐。
    關(guān)鍵詞： 虛擬電廠；電動(dòng)汽車(chē)；源荷不確定性；魯棒優(yōu)化；主從博弈
    中圖分類(lèi)號(hào)：TM715 ；TM734     文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A     文章編號(hào)：1007-3175(2025)06-0061-11
 
Two-Stage Robust Computing-Power Collaborative Dispatch of
Virtual Power Plants Under Source-Load Uncertainty
 
CHEN Xue-zeng
（Xinjiang Longyuan New Energy Co., Ltd, Urumqi 830008, China）
 
    Abstract: To address the challenges of source-load uncertainty on virtual power plant (VPP) optimal dispatch under the background of collaborative development between computing power and power systems, as well as the conflict of interest between VPP operators and electric vehicle (EV) users, this paper conducts a study on a two-stage robust dispatch strategy for VPPs based on computing-power collaborative optimization. Firstly,the base uncertainty set considering the source-load uncertainty is established to characterize the uncertainties of new energy output, electric load and EV charging/discharging. Secondly, a robust optimal dispatch model combining the master-slave game is constructed to analyze the charging preference of EV users by introducing the EV user’s utility function and to characterize the interaction relationship between the VPP and the EV users.Thirdly, the master-slave game model is converted into a mixed-integer linear programming problem by using KKT condition and strong dyadic theorem, and the column and constraint generation (C & CG) algorithm is designed to solve the model. Finally, the effectiveness of the proposed method in improving the operational efficiency of VPP, reducing the risk of uncertainty, and enhancing the satisfaction of EV users is verified by the arithmetic example, which provides technical support for the integration of green and low-carbon energy and digital economy.
    Key words: virtual power plant; electric vehicle; source-load uncertainty; robust optimization; master-slave game
 
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