虚拟电厂两阶段鲁棒优化：如何用精细化需求响应应对新能源不确定性？

在全球能源结构加速转型的背景下，风电、光伏等可再生能源正以前所未有的规模接入电网。它们虽清洁，却带来了一个棘手的问题——发电的波动性与间歇性。这种天生的“不确定性”，给整个电力系统的安全稳定带来了巨大压力。那么，该如何高效聚合这些分散的资源，从而提升整个系统的灵活性呢？这已成为构建新型电力系统必须攻克的难题。

近期，发表在能源领域顶级期刊 《Energy》 上的一篇题为 《Two-stage robust optimization of a virtual power plant considering a refined demand response》 （DOI: 10.1016/j.energy.2025.135560）的论文，提出了一种创新的虚拟电厂（VPP）经济优化模型。该研究通过引入精细化需求响应与两阶段鲁棒优化技术，为应对新能源出力不确定性提供了新的解题思路。

核心挑战：新能源的“不确定性”与居民的“舒适度”

在虚拟电厂的实际运营中，管理者往往面临双重压力：

1. 供给侧的不确定性：风电和光伏的实际出力常常与预测值存在偏差，预测不准是常态。
2. 需求侧的复杂性：传统的需求响应策略较为粗放，往往忽略了居民用户的用电习惯和舒适度，导致用户参与意愿不高，最终响应效果大打折扣。

这篇论文的核心观点指出，解决问题的关键在于构建合理的需求响应策略和灵活资源规划技术。

上图展示了一个典型的虚拟电厂（VPP）系统架构，它集成了分布式电源、储能设备和多样化的住宅负荷，并通过信息流与主电网协同。管理这样一个复杂系统，正是本次研究的核心场景。

创新点一：精细化需求响应（RDR）

研究团队首先对虚拟电厂内部的柔性负荷进行了精细化分类。区别于以往“一刀切”的调控方式，该模型充分考虑了不同负荷的调节特性及其对居民满意度的影响。

研究数据显示：通过这种以人为本的精细化管理，系统在日前调度阶段的运行成本可以降低 7.12% 。这有力地证明了，尊重用户习惯的精细化管理不仅能提升体验，更能带来实实在在的经济效益。这种对能源数据的智能分析与调度，正是现代优化算法的典型应用场景。

创新点二：两阶段鲁棒优化（TSRO）

针对风光出力的不确定性，论文构建了一个具有 min–max–min 结构的“两阶段鲁棒优化模型”：

• 第一阶段（日前调度）：在考虑最坏不确定性情景发生的前提下，制定初步的发电计划和用电安排。
• 第二阶段（实时调整）：根据实际观测到的风光出力情况，对第一阶段的计划进行快速、精细的调整，目标是使实时运行成本最小化。

这个模型虽然理论上很“强壮”，但计算复杂度极高。为此，研究人员创新性地提出了模糊集转化方法和子问题分解技术，有效提升了模型的求解效率。

鲁棒性与经济性的平衡： 相比于传统的确定性优化模型，该鲁棒优化模型在实时运行阶段可将总成本降低 0.81% 至 6.39% 。它不仅能够“容忍”预测偏差，还能在日内电价波动时，确保整个系统的运行策略依然稳健、经济。

实验结果与启示

通过大量仿真模拟，论文深入分析了虚拟电厂在不同功率预测偏差和电价波动场景下的表现。结果给出了两个清晰的结论：

1. 系统容错能力更强：两阶段鲁棒优化为虚拟电厂提供了一个合理的“安全边际”，使其即使在极端天气或预测严重失准的情况下，依然能够保持稳定运行。
2. 综合经济效益显著：模型成功地在“用户用电满意度”与“电厂运行成本”之间找到了最佳平衡点，实现了社会效益与经济效益的双赢。这种平衡正是复杂系统优化的核心追求。

结语

这项研究成果为虚拟电厂的商业化、规模化运营提供了坚实且先进的理论支撑。在构建以新能源为主体的新型电力系统征程中，这种融合了精细化管理思想与高级数学优化工具的方法论，无疑将为提升能源利用效率、助力实现“双碳”目标发挥关键作用。对这类前沿的智能与数据技术感兴趣的朋友，可以在云栈社区的技术论坛中找到更多深入的探讨与分享。

参考文献

[1] Liu, J., Peng, J., Liu, H., Deng, J., & Song, X. (2025). Two-stage robust optimization of a virtual power plant considering a refined demand response. Energy, 322, 135560. https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.135560