鄧靖微，李華強(qiáng)，溫豐瑞，王俊翔，謝康勝，金智博

(1.智能電網(wǎng)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(四川大學(xué))，成都市 610065；2.國(guó)網(wǎng)四川省電力有限公司眉山供電公司，四川省眉山市 620010)

0 引 言

近年來，由于能源危機(jī)與環(huán)境污染問題日益加劇，可再生能源和分布式發(fā)電技術(shù)迅速發(fā)展，但其固有的出力隨機(jī)性和不可控性給配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來極大挑戰(zhàn)。分布式資源的大量接入與配電網(wǎng)發(fā)展的迫切需求催生了主動(dòng)配電網(wǎng)(active distribution network,ADN)的概念。相較于傳統(tǒng)配電網(wǎng)，主動(dòng)配電網(wǎng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)靈活、可調(diào)度性顯著增強(qiáng)，是可再生能源規(guī)模化接入配電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)[1-3]。然而分布式能源單機(jī)容量小且分散，受限于準(zhǔn)入規(guī)則無法靈活地參與到主動(dòng)配電網(wǎng)調(diào)度中，可能出現(xiàn)因系統(tǒng)消納能力不足所導(dǎo)致的資源浪費(fèi)。通過將可再生分布式電源(renewable distributed generator,RDG)、儲(chǔ)能單元和受控負(fù)荷聚合成一個(gè)整體參與電力市場(chǎng)和電網(wǎng)調(diào)度，虛擬電廠(virtual power plant,VPP)技術(shù)為解決上述問題提供了新的思路[4-5]。在不同時(shí)間階段內(nèi)，虛擬電廠可利用靈活的市場(chǎng)機(jī)制來調(diào)節(jié)其中各參與者的發(fā)、用電行為，而主動(dòng)配電網(wǎng)中不同靈活性資源的響應(yīng)能力也與時(shí)間尺度具有較強(qiáng)相關(guān)性[6]。因此，研究主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度與虛擬電廠市場(chǎng)交易在不同時(shí)間階段下的耦合協(xié)調(diào)問題具有重要意義。

目前，現(xiàn)有研究從單利益主體出發(fā)，聚焦于虛擬電廠內(nèi)部資源優(yōu)化調(diào)度[7-8]及其參與市場(chǎng)交易[9-10]的問題。文獻(xiàn)[7]立足節(jié)點(diǎn)電價(jià)機(jī)制，研究了虛擬電廠運(yùn)行的優(yōu)化決策；文獻(xiàn)[8]構(gòu)建了含可中斷負(fù)荷的虛擬發(fā)電廠內(nèi)部?jī)?yōu)化調(diào)度模型；文獻(xiàn)[9]研究了虛擬電廠在能量市場(chǎng)中的競(jìng)價(jià)策略問題；文獻(xiàn)[10]將虛擬電廠作為一個(gè)整體，研究其參與混合模式下電力市場(chǎng)的運(yùn)營(yíng)機(jī)制問題。

然而，隨著虛擬電廠與配電網(wǎng)耦合程度的加深，還需考慮虛擬電廠與配電網(wǎng)的協(xié)調(diào)調(diào)度問題。文獻(xiàn)[11]基于合作博弈理論，研究了虛擬電廠與配電公司聯(lián)合調(diào)度及收益分配的問題，但沒有計(jì)及配電網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)約束對(duì)虛擬電廠的影響；文獻(xiàn)[12]針對(duì)配電網(wǎng)在售電側(cè)開放市場(chǎng)環(huán)境下的優(yōu)化問題，建立了配電網(wǎng)-虛擬電廠雙層優(yōu)化調(diào)度模型，但該模型未考慮靈活調(diào)用配網(wǎng)側(cè)的主動(dòng)管理資源；文獻(xiàn)[13]基于典型場(chǎng)景集，提出一種基于虛擬電廠與配電網(wǎng)交替優(yōu)化的協(xié)同定價(jià)策略，在考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、潮流安全等約束條件的同時(shí)，保證虛擬電廠與配電網(wǎng)各自利益最大化，但該模型并未考慮虛擬電廠與配電網(wǎng)在不同時(shí)間階段上的對(duì)應(yīng)耦合關(guān)系。此外，現(xiàn)有模型往往只計(jì)及了虛擬電廠的市場(chǎng)行為對(duì)配電網(wǎng)安全運(yùn)行的影響，沒有充分考慮配電網(wǎng)中多種靈活性資源與虛擬電廠中不確定性因素的靈活互補(bǔ)。

綜上所述，針對(duì)含有虛擬電廠市場(chǎng)主體的主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度問題，本文立足靈活性理論，考慮虛擬電廠交易與主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行在不同時(shí)間階段的耦合關(guān)系，構(gòu)建兼顧交易經(jīng)濟(jì)性與運(yùn)行靈活性的主動(dòng)配電網(wǎng)日前-實(shí)時(shí)兩階段優(yōu)化調(diào)度模型。本文主要貢獻(xiàn)如下：

1)傳統(tǒng)研究較少關(guān)注市場(chǎng)交易與系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度的相互影響。鑒于此，本文提出一種計(jì)及系統(tǒng)靈活性邊界約束的運(yùn)行-市場(chǎng)相融合的調(diào)度模式。相較于僅考慮虛擬電廠市場(chǎng)出清或主動(dòng)配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度而言，所提模型具有更強(qiáng)的優(yōu)化能力和泛化能力，對(duì)未來電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效、多贏的市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)具有積極意義。

2)充分挖掘網(wǎng)側(cè)靈活性資源的靈活性調(diào)節(jié)潛力，考慮如網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等多種靈活性資源統(tǒng)籌調(diào)度對(duì)系統(tǒng)靈活性邊界和虛擬電廠盈利空間的擴(kuò)展作用。通過算例證明主動(dòng)配電網(wǎng)中多種靈活性資源可以彌補(bǔ)虛擬電廠參與市場(chǎng)時(shí)因可再生分布式電源出力隨機(jī)性造成的損失，有效提升虛擬電廠交易競(jìng)爭(zhēng)力和配電網(wǎng)運(yùn)行靈活性水平。

1 主動(dòng)配電網(wǎng)兩階段調(diào)度框架

本文構(gòu)建的考慮虛擬電廠交易的主動(dòng)配電網(wǎng)兩階段調(diào)度框架如圖1所示，涉及兩個(gè)運(yùn)營(yíng)主體在不同時(shí)間階段的協(xié)調(diào)交互。

圖1 含虛擬電廠的主動(dòng)配電網(wǎng)兩階段調(diào)度框架Fig.1 Framework of two-stage ADN dispatch including VPP

橫向破除市場(chǎng)交易和運(yùn)行調(diào)度相互獨(dú)立的壁壘，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)和虛擬電廠的聯(lián)合優(yōu)化，并運(yùn)用靈活性理論處理調(diào)度運(yùn)行與市場(chǎng)交易過程中的不確定性；縱深層面，本文考慮虛擬電廠參與包含日前-實(shí)時(shí)的兩階段電力市場(chǎng)，與其市場(chǎng)屬性相適應(yīng)，主動(dòng)配電網(wǎng)從日前、實(shí)時(shí)兩個(gè)階段制定調(diào)度策略，以減小不確定因素對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響。

在日前階段，引入靈活性邊界來定量描述網(wǎng)側(cè)靈活性資源的靈活性調(diào)節(jié)能力，并將其以運(yùn)行約束條件的形式納入虛擬電廠日前市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)性交易模型，定量體現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度對(duì)虛擬電廠市場(chǎng)交易的靈活性要求。以計(jì)及靈活性不足風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行成本最小化為目標(biāo)，優(yōu)化確定系統(tǒng)靈活性資源運(yùn)行策略，并在此策略下計(jì)算出此時(shí)系統(tǒng)能夠消納的光伏功率極限值，即為系統(tǒng)靈活性邊界的上、下限閾值。在實(shí)時(shí)階段，基于虛擬電廠的實(shí)時(shí)市場(chǎng)出清結(jié)果，以兼顧經(jīng)濟(jì)性和靈活性的綜合成本最優(yōu)為目標(biāo)，優(yōu)化調(diào)整主動(dòng)配電網(wǎng)靈活性資源日前調(diào)度方案，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)行靈活性與虛擬電廠交易經(jīng)濟(jì)性的兼顧。

2 日前-實(shí)時(shí)兩階段調(diào)度模型

本文考慮虛擬的電廠聚合單元包括光伏機(jī)組、儲(chǔ)能系統(tǒng)(energy storage system，ESS)和可中斷負(fù)荷(interruptible load,IL)，基于上述框架，建立計(jì)及虛擬電廠交易的主動(dòng)配電網(wǎng)日前-實(shí)時(shí)兩階段調(diào)度模型。多層優(yōu)化模型間通過參數(shù)傳遞更新狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)配網(wǎng)與虛擬電廠間的靈活高效互動(dòng)。

2.1 日前階段

日前階段模型是立足靈活性理論的主動(dòng)配電網(wǎng)和虛擬電廠協(xié)調(diào)優(yōu)化問題。ADN層旨在確定系統(tǒng)靈活性資源運(yùn)行策略及靈活性邊界；VPP層根據(jù)可再生能源出力限值上報(bào)日前投標(biāo)計(jì)劃，兩層之間通過迭代尋優(yōu)確定最優(yōu)調(diào)度策略和交易結(jié)果。

2.1.1ADN層日前優(yōu)化模型

以主動(dòng)配電網(wǎng)為調(diào)度的利益主體，綜合考慮調(diào)度的經(jīng)濟(jì)性和靈活性，建立如下目標(biāo)函數(shù)：

(1)

(2)

日前調(diào)度階段的ADN靈活性不足風(fēng)險(xiǎn)成本旨在用經(jīng)濟(jì)成本的形式評(píng)估系統(tǒng)因靈活性需求不確定性而產(chǎn)生的潛在損失大小，可分為上調(diào)靈活性不足風(fēng)險(xiǎn)成本和下調(diào)靈活性不足風(fēng)險(xiǎn)成本[14]。

(3)

日前調(diào)度考慮的約束條件包括網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行約束和配網(wǎng)內(nèi)靈活性資源調(diào)用約束，以下將具體闡述。

1)隨機(jī)潮流下的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行約束。式(4)為潮流方程約束；式(5)為基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的節(jié)點(diǎn)電壓、支路功率和與主網(wǎng)交互功率的運(yùn)行安全約束，分別以不小于預(yù)設(shè)置信水平的概率滿足對(duì)應(yīng)約束條件，以更好地承受不確定性因素的擾動(dòng)或沖擊。

(4)

(5)

式中：Pi、Qi分別為各時(shí)段節(jié)點(diǎn)i注入的有功功率和無功功率；Ui、Uj分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j處的電壓幅值；Gij、Bij、θij依次為節(jié)點(diǎn)i、j之間的電導(dǎo)、電納和電壓相角差；Nnode為系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)總數(shù)；F{·}表示某事件成立的概率；下標(biāo)“max”和“min”分別表示節(jié)點(diǎn)電壓Ui和支路功率Pk安全運(yùn)行滿足的上界和下界；Pgrid為各時(shí)段上級(jí)電網(wǎng)提供的有功功率，不允許配網(wǎng)向上級(jí)電網(wǎng)反向輸電；βu、βp、βgrid分別為節(jié)點(diǎn)電壓、支路功率和與主網(wǎng)交互功率對(duì)應(yīng)的機(jī)會(huì)約束閾值。

2)儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行約束。式(6)為儲(chǔ)能系統(tǒng)時(shí)序運(yùn)行約束；式(7)—(9)分別為儲(chǔ)能系統(tǒng)充放電功率與狀態(tài)約束；式(10)、(11)分別為荷電狀態(tài)約束與調(diào)度周期內(nèi)充放電守恒約束。

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

3)OLTC分接頭調(diào)整約束。

(12)

4)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整約束。實(shí)際工程中，為了保護(hù)整定和減小短路電流，一般要求配電網(wǎng)呈輻射狀運(yùn)行，且不存在孤島或孤立節(jié)點(diǎn)[16]。

(13)

式中：γi,t為1表示開關(guān)閉合，為0表示開關(guān)斷開；tS,i,t為t時(shí)段第i個(gè)開關(guān)的動(dòng)作變量，為1表示開關(guān)動(dòng)作，為0表示開關(guān)位置不變；tS,i,t,max為第i個(gè)開關(guān)最大允許動(dòng)作次數(shù)；Ot為t時(shí)段主動(dòng)配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；Oradi為配輻射狀網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)集合。

2.1.2VPP層日前競(jìng)標(biāo)模型

日前階段，虛擬電廠需以日前收益最大化向市場(chǎng)提交日前市場(chǎng)競(jìng)標(biāo)策略，考慮其容量限制，本文假設(shè)虛擬電廠作為價(jià)格接受者參與市場(chǎng)，其報(bào)價(jià)不會(huì)影響到市場(chǎng)電價(jià)[17]。競(jìng)標(biāo)模型的目標(biāo)函數(shù)如下：

(14)

分別為t時(shí)段VPP參與日前市場(chǎng)的收益、VPP中ESS成本和IL成本。光伏發(fā)電成本較低，故在此忽略不計(jì)。

(15)

(16)

(17)

日前階段，VPP在運(yùn)行時(shí)需滿足如下約束條件：

1)光伏出力約束。為滿足主動(dòng)配電網(wǎng)靈活性要求，可再生分布式資源的出力范圍需要受限于系統(tǒng)靈活性邊界約束。

(18)

(19)

2)IL約束。

(20)

(21)

3)VPP競(jìng)標(biāo)量約束?？紤]到VPP內(nèi)部資源出力特性及與主動(dòng)配電網(wǎng)傳輸功率限制，VPP在電力市場(chǎng)的交易量需滿足一定約束。

(22)

式中：Pt，max、Pt，min為t時(shí)段市場(chǎng)競(jìng)標(biāo)量的上、下限。

4)VPP內(nèi)部功率平衡約束。VPP運(yùn)行中需要保持每個(gè)研究時(shí)段內(nèi)的電量供需平衡。

(23)

此外，VPP中儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行約束同式(6)—(11)。

2.2 實(shí)時(shí)階段

實(shí)時(shí)階段，由于光伏出力及負(fù)荷的實(shí)際值與其預(yù)測(cè)值存在偏差[18-19]，采用拉丁超立方法[20]選取源、荷典型出力曲線，形成具有代表性的實(shí)際場(chǎng)景集以模擬實(shí)時(shí)階段光伏出力及負(fù)荷的隨機(jī)性，優(yōu)化調(diào)整日前方案。VPP將日前、實(shí)時(shí)出力偏差造成的不平衡懲罰納入考慮，以實(shí)際收益最大化完成實(shí)時(shí)出清；ADN根據(jù)出清結(jié)果，以儲(chǔ)能有功為控制變量進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化，最小化主動(dòng)配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)成本，從而得到實(shí)時(shí)優(yōu)化方案。

2.2.1VPP層實(shí)時(shí)競(jìng)標(biāo)模型

VPP在交易日內(nèi)的實(shí)際出力與日前申報(bào)計(jì)劃間的偏差造成的懲罰費(fèi)用由虛擬電廠承擔(dān)。因此虛擬電廠的實(shí)時(shí)階段競(jìng)標(biāo)模型如下所示：

(24)

(25)

(26)

(27)

(28)

至此，實(shí)時(shí)階段競(jìng)標(biāo)模型由式(6)—(11)、(16)—(17)、(19)—(21)、(24)—(28)表示。

2.2.2ADN層實(shí)時(shí)優(yōu)化模型

仍以主動(dòng)配電網(wǎng)綜合成本最小化為優(yōu)化目標(biāo)，基于各場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)VPP出清結(jié)果、負(fù)荷需求等信息，以快速響應(yīng)設(shè)備ESS出力為決策變量，建立兼顧經(jīng)濟(jì)性、靈活性的主動(dòng)配電網(wǎng)多場(chǎng)景優(yōu)化調(diào)度模型。其目標(biāo)函數(shù)如下所示：

(29)

(30)

(31)

實(shí)時(shí)調(diào)度考慮約束條件包括網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行約束和儲(chǔ)能約束。節(jié)點(diǎn)電壓及支路潮流約束表示如下：

(32)

Umin≤Us,i≤Umax

(33)

Ss,k≤Sk,max

(34)

(35)

式中：下標(biāo)“s”代表在場(chǎng)景s中的各項(xiàng)變量值，在此不再贅述。

儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行約束同式(6)—(11)。

3 模型求解方法

根據(jù)上述所提調(diào)度模型各階段、各主體決策變量的特點(diǎn)，本文在MATLAB R2016a平臺(tái)上對(duì)該問題進(jìn)行建模。其中VPP交易問題調(diào)用CPLEX求解器對(duì)所構(gòu)建兩階段混合整數(shù)線性規(guī)劃問題進(jìn)行求解；ADN日前階段采用內(nèi)嵌隨機(jī)潮流的混合編碼粒子群算法求解(詳見附錄圖A1)，具體的求解流程如圖2所示。

圖2 兩階段調(diào)度模型求解流程Fig.2 Flow chart of the two-stage dispatching model solution

4 算例分析

4.1 算例說明

為驗(yàn)證本文所提模型的有效性，以改進(jìn)的IEEE 33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)[22]為對(duì)象進(jìn)行算例仿真，系統(tǒng)拓?fù)淙鐖D3所示。在此配電系統(tǒng)中，節(jié)點(diǎn)6和14接入商業(yè)負(fù)荷，其余均為居民負(fù)荷，ESS1由配電網(wǎng)進(jìn)行控制管理，可控開關(guān)安裝于支路3、7、8、9、13、18、23、27、31、33至37[23]。OLTC分接開關(guān)共8檔，其檔位調(diào)節(jié)范圍為±4×1.0%。虛擬電廠由PV1、PV2、ESS2、IL構(gòu)成，與配電網(wǎng)交易電價(jià)取自文獻(xiàn)[24]。日前光伏出力和負(fù)荷需求預(yù)測(cè)曲線見附錄圖A2，實(shí)時(shí)階段采用拉丁超立方法對(duì)負(fù)荷和光伏進(jìn)行場(chǎng)景生成和削減[25]，各場(chǎng)景概率見附錄表A1，各項(xiàng)設(shè)備參數(shù)及成本系數(shù)見附錄表A2、表A3。

圖3 改進(jìn)IEEE 33算例系統(tǒng)Fig.3 Improved IEEE 33-node system

4.2 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

考慮VPP參與日前市場(chǎng)、實(shí)時(shí)平衡市場(chǎng)，以調(diào)度周期內(nèi)經(jīng)濟(jì)性和靈活性最優(yōu)為目標(biāo)，應(yīng)用本文所提方法對(duì)ADN中靈活性資源進(jìn)行兩階段優(yōu)化調(diào)度。得到主動(dòng)配電網(wǎng)的綜合運(yùn)行成本值為29 601.55元，虛擬電廠收益為5 748.77元。具體優(yōu)化結(jié)果如下：

ESS1的實(shí)時(shí)調(diào)度計(jì)劃如圖4所示，其中功率為正代表儲(chǔ)能放電，功率為負(fù)代表儲(chǔ)能充電；OLTC分接頭和可控開關(guān)的實(shí)時(shí)調(diào)度計(jì)劃見附錄表A4，系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)電壓標(biāo)幺值的時(shí)序分布情況如圖5所示。

結(jié)合圖4—5和附錄表A4可知，在光照較強(qiáng)的時(shí)段，儲(chǔ)能處于充電狀態(tài)，其中10:00—13:00時(shí)段光照最強(qiáng)，系統(tǒng)存在電壓越上限的風(fēng)險(xiǎn)，OLTC分接頭處于較低檔位，同時(shí)，靈活的拓?fù)湔{(diào)整為光伏傳輸創(chuàng)造了新的供電通道，有利于促進(jìn)光伏充分消納。在其余光照較弱的時(shí)段，OLTC分接頭處于較高檔位，儲(chǔ)能放電，從而整體抬升配網(wǎng)電壓水平，以避免出現(xiàn)電壓越下限的情況。因此，ADN內(nèi)多種靈活性資源的協(xié)調(diào)配合可以使電壓保持在較均勻水平內(nèi)，有利于促進(jìn)RDG消納，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的靈活性水平。

圖4 ESS1實(shí)時(shí)調(diào)度計(jì)劃Fig.4 Real-time dispatching of ESS1

圖5 主動(dòng)配電網(wǎng)各時(shí)段各節(jié)點(diǎn)電壓幅值Fig.5 Voltage profile at each node in each time period of ADN

VPP各時(shí)段在日前市場(chǎng)和實(shí)時(shí)市場(chǎng)中的交易情況如圖6所示，交易量大于0表示虛擬電廠向市場(chǎng)售電，交易量小于0表示虛擬電廠從市場(chǎng)購電。VPP內(nèi)各單元出力情況如附錄圖A3所示。

圖6 VPP日前和實(shí)時(shí)市場(chǎng)交易情況Fig.6 Electricity transaction of VPP in day-ahead market and real-time market

結(jié)合圖6及附錄圖A2可知，VPP競(jìng)標(biāo)策略與光伏出力與市場(chǎng)電價(jià)具有緊密關(guān)系，在06:00—20:00時(shí)段，VPP售出電能以獲取利潤(rùn)，因?yàn)樵摃r(shí)段內(nèi)光伏集中出力。其中，在電價(jià)較高時(shí)段，VPP通過儲(chǔ)能放電、削減IL來向市場(chǎng)提供盡可能多的發(fā)電量以增加收益；在12:00—14:00時(shí)段，光伏出力最強(qiáng)，儲(chǔ)能充電，從而消納更多光伏。而在21:00—24:00、01:00—06:00時(shí)段，電價(jià)較低，且光伏出力較弱，VPP從市場(chǎng)購電以滿足自身需求，節(jié)約發(fā)電成本。

4.3 調(diào)度方案對(duì)比

為驗(yàn)證所提調(diào)度方法的優(yōu)越性，設(shè)置如下3個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行分析，不同場(chǎng)景下的仿真結(jié)果如表1所示。

Case1：考慮VPP市場(chǎng)交易和ADN日前-實(shí)時(shí)兩階段優(yōu)化調(diào)度，采用本文所提模型和方法求解。

Case2：保持VPP交易模式不變，在ADN調(diào)度時(shí)不考慮配網(wǎng)中靈活性資源的優(yōu)化調(diào)度。

Case3：保持ADN調(diào)度方法不變，在VPP交易時(shí)不考慮光伏的靈活性邊界約束。

表1 不同調(diào)度方案的各項(xiàng)指標(biāo)值Table 1 Indicator values of different dispatching schemes 元

由表1不難發(fā)現(xiàn)，與Case2相比，Case1的ADN綜合運(yùn)行成本降低了1 058.13元，VPP收益增加了906.82元。這是由于Case1中ADN中的可調(diào)度資源和主動(dòng)管理手段增多，配電網(wǎng)可承受的RDG出力范圍變大，RDG消納率升高，從而系統(tǒng)靈活性水平得到提升，ADN綜合運(yùn)行成本有所降低；同時(shí)，拓寬了系統(tǒng)靈活性邊界，VPP在市場(chǎng)中交易行為更加自由，收益相應(yīng)提升。

進(jìn)一步分析系統(tǒng)靈活性邊界的影響，對(duì)比Case1、Case3可以看出，對(duì)于VPP而言，在市場(chǎng)交易時(shí)將ADN的靈活性約束納入考慮，VPP不再僅從自身盈利性出發(fā)，競(jìng)標(biāo)方案更加保守，日前、實(shí)時(shí)市場(chǎng)的不平衡懲罰被控制在一定水平內(nèi)，實(shí)際收益有所增加；對(duì)于ADN而言，考慮系統(tǒng)靈活性邊界不僅彌補(bǔ)了VPP參與市場(chǎng)時(shí)因出力隨機(jī)性造成的潛在損失，也提升了系統(tǒng)整體靈活性水平，在未來可再生能源滲透率進(jìn)一步提高之后，該調(diào)度方法將具有更高的綜合價(jià)值。

5 結(jié) 論

本文以含VPP的主動(dòng)配電網(wǎng)為研究對(duì)象，提出了一種考慮VPP市場(chǎng)交易的主動(dòng)配電網(wǎng)日前-實(shí)時(shí)兩階段調(diào)度方法，構(gòu)建了多層次、多階段的交易調(diào)度模型。算例仿真結(jié)果表明：

1)在VPP參與市場(chǎng)交易時(shí)，將配網(wǎng)的靈活性邊界納入考慮，可有效提升VPP收益，同時(shí)保證系統(tǒng)靈活、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

2)通過對(duì)ADN中多種靈活性資源的協(xié)調(diào)調(diào)度，能夠拓寬系統(tǒng)靈活性邊界，擴(kuò)大VPP的盈利空間，提升系統(tǒng)整體靈活性水平。

后續(xù)研究將進(jìn)一步通過合理設(shè)置交易電價(jià)，引導(dǎo)各主體主動(dòng)地參與到系統(tǒng)優(yōu)化中，進(jìn)一步挖掘效益空間。