考虑车网互动和动态碳交易的多能源虚拟电厂数字孪生调控策略OA

针对多能源虚拟电厂在运行过程中面临的源-荷不确定性、多能耦合复杂性以及负荷侧调节潜力不足等关键挑战,该文提出了一种基于数字孪生的分布式模型预测控制策略。首先,结合深度神经网络与改进的k-means谱聚类技术,构建了动态的数字孪生资源聚合模型,有效实现对分布式可再生能源的动态聚合建模和不确定性刻画;其次,为充分挖掘负荷侧的调节潜力,提出基于实时电价与奖励机制的充放电定价策略,并引入阶梯式动态碳交易方案;最后,建立了数字孪生驱动的状态空间预测模型,将物理系统的实时状态映射到数字空间,为分布式模型预测控制提供高保真度的数字化基础,采用“日前计划-日内滚动-实时调整”的分层协调策略,实现了多能源虚拟电厂的动态优化调控。仿真结果表明,所提策略能够有效应对多能源系统的不确定性和复杂性,显著提升了虚拟电厂运行的经济性和稳定性,为新型电力系统下虚拟电厂的智能化运行提供了技术支撑。