CN120320505A - 一种虚拟电厂优化调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种虚拟电厂优化调度方法及系统，该方法包括：监测虚拟电厂中各个待调度设备所在通信网络的实时通信情况以及实时储能情况；基于实时储能情况以及实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池；各个虚拟储能节点分别划分到各自对应的虚拟储能池中；采用滚动优化模型，动态更新各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件；按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略；基于目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池执行优化调度。该方法能实现对虚拟电厂的智能化管理，提升虚拟电厂的调度效率。

Description

一种虚拟电厂优化调度方法及系统

技术领域

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种虚拟电厂优化调度方法及系统。

背景技术

虚拟电厂（Virtual Power Plant，VPP）是一种将分布式能源、储能、可控负荷等进行整合管理，以实现电力系统优化运行的能源管理系统。

相关技术中，虚拟电厂的稳定运行依赖通信网络，通信中断或故障会导致控制指令无法下达、数据无法上传，影响整体调度。虚拟电厂涉及大量分散的分布式电源、储能和可控负荷，数据采集点多且分布广，要实现实时、准确的数据采集难度较大。部分偏远地区或老旧设施可能存在通信网络覆盖不足的问题，导致数据传输延迟、丢包，影响虚拟电厂的实时监控和调度。

因此，亟需设计一个虚拟电厂优化调度方案，用以解决上述至少一个技术问题。

发明内容

本申请提供了一种虚拟电厂优化调度方法及系统，用以克服上述至少一个技术问题，实现对虚拟电厂的智能化管理，提升虚拟电厂的调度效率，有助于满足虚拟电厂所面对的差异化电能调度需求，提高虚拟电厂的资源调度性能、资源分配灵活度、以及对复杂应用场景的适应性。

第一方面，本申请提供了一种虚拟电厂优化调度方法，该方法包括：

监测虚拟电厂中各个待调度设备所在通信网络的实时通信情况以及实时储能情况；

基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池；所述虚拟储能模型至少包括：各个待调度设备对应的虚拟储能节点、各个虚拟储能节点的储能状态以及通信状态；各个虚拟储能节点分别划分到各自对应的虚拟储能池中；

采用滚动优化模型，动态更新各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件；所述调度目标为最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳中的至少一个；

按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略；

基于所述目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池执行优化调度。

第二方面，本申请实施例提供了一种虚拟电厂优化调度系统，所述虚拟电厂优化调度系统包括：

监测单元，被配置为监测虚拟电厂中各个待调度设备所在通信网络的实时通信情况以及实时储能情况；

划分单元，被配置为基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池；所述虚拟储能模型至少包括：各个待调度设备对应的虚拟储能节点、各个虚拟储能节点的储能状态以及通信状态；各个虚拟储能节点分别划分到各自对应的虚拟储能池中；

更新单元，被配置为采用滚动优化模型，动态更新各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件；所述调度目标为最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳中的至少一个；

策略单元，被配置为按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略；

调度单元，被配置为基于所述目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池执行优化调度。

第三方面，本申请实施例提供了一种智能计算平台，所述智能计算平台包括：

至少一个处理器、存储器和输入输出单元；

其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行第一方面的虚拟电厂优化调度方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行该指令时，使得计算机执行第一方面的虚拟电厂优化调度方法。

本申请实施例提供的技术方案，首先，监测虚拟电厂中各个待调度设备所在通信网络的实时通信情况以及实时储能情况。进而，基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池。其中，所述虚拟储能模型至少包括：各个待调度设备对应的虚拟储能节点、各个虚拟储能节点的储能状态以及通信状态。进一步地，各个虚拟储能节点分别划分到各自对应的虚拟储能池中。接着，采用滚动优化模型，动态更新各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件。所述调度目标为最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳中的至少一个。然后，按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略。最后，基于所述目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池执行优化调度。

本申请技术方案，首先将虚拟电厂中各个待调度设备的实时通信情况以及实时储能情况相结合动态构建多个虚拟储能池，进而采用滚动优化模型自动化更新各个虚拟储能池的调度条件，并通过局部求解完成对多个虚拟储能池的局部调度，从而实现了对虚拟电厂的智能化管理，提升了虚拟电厂的调度效率，有助于满足虚拟电厂所面对的差异化电能调度需求，提高虚拟电厂的资源调度性能、资源分配灵活度、以及对复杂应用场景的适应性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本申请实施例的一种虚拟电厂优化调度方法的流程示意图；

图2是本申请实施例的一种虚拟电厂优化调度系统的结构示意图；

图3是本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。

虚拟电厂（Virtual Power Plant，VPP）是一种将分布式能源、储能、可控负荷等进行整合管理，以实现电力系统优化运行的能源管理系统。

相关技术中，虚拟电厂的稳定运行依赖通信网络，通信中断或故障会导致控制指令无法下达、数据无法上传，影响整体调度。虚拟电厂涉及大量分散的分布式电源、储能和可控负荷，数据采集点多且分布广，要实现实时、准确的数据采集难度较大。部分偏远地区或老旧设施可能存在通信网络覆盖不足的问题，导致数据传输延迟、丢包，影响虚拟电厂的实时监控和调度。

因此，亟需设计一个虚拟电厂优化调度方案，用以解决上述至少一个技术问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种虚拟电厂优化调度方法及系统。

具体而言，虚拟电厂优化调度方案中，一方面，通过监测实时通信情况和实时储能情况，并基于这些数据对虚拟储能模型进行动态划分，以及采用滚动优化模型动态更新调度目标和约束条件，使虚拟电厂能够根据实际运行状态做出智能决策。例如，在面对分布式能源的间歇性和负荷需求的波动性时，系统可以实时调整调度策略，实现对虚拟电厂内各种资源的智能化管理，提高了系统的自适应性和决策能力。

第二方面，本申请实施例对虚拟储能模型进行局部求解，将复杂的全局优化问题分解为多个相对简单的局部问题，降低了计算复杂度，加快了求解速度。同时，滚动优化模型能够根据实时数据不断更新调度方案，使得调度策略能够及时适应系统的变化，避免了因传统固定调度方式导致的效率低下问题，从而显著提升了虚拟电厂的调度效率。

第三方面，本申请实施例还可以通过动态划分虚拟储能池和针对性地制定目标调度策略，能够更合理地分配虚拟电厂内的资源，充分发挥各个虚拟储能节点的作用。例如，根据实时储能情况和通信情况，将具有相似特性或互补性的虚拟储能节点划分到同一虚拟储能池，实现资源的优化配置，提高了资源的利用效率和调度性能。

进一步地，本申请实施例中，调度目标涵盖了最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳等多个方面，能够根据不同的应用场景和用户需求，灵活地调整调度重点。例如，在电力市场价格波动较大时，以最小化运行成本为目标进行调度；在用电高峰期，优先保障系统可靠性；在可再生能源丰富时，致力于最大化可再生能源消纳，满足了虚拟电厂所面对的差异化电能调度需求。

第四方面，本申请实施例中，实时监测和动态调整的机制使得虚拟电厂能够根据实际情况快速调整资源分配方案。当某个区域的负荷需求突然增加或分布式电源的发电功率出现波动时，系统可以及时重新分配资源，确保电力供应的稳定。这种灵活的资源分配方式提高了虚拟电厂应对各种不确定性的能力。

此外，本申请实施例中，还考虑到虚拟电厂运行环境的复杂性，如分布式电源的多样性、负荷的不确定性以及通信网络的不稳定性等，该方法通过综合处理多种因素，能够在复杂的应用场景中保持稳定运行。例如，在通信网络出现部分故障的情况下，通过动态划分虚拟储能池和调整调度策略，仍然能够实现对部分设备的有效调度，保障虚拟电厂的基本功能。

总而言之，本申请技术方案，实现了对虚拟电厂的智能化管理，提升了虚拟电厂的调度效率，有助于满足虚拟电厂所面对的差异化电能调度需求，提高虚拟电厂的资源调度性能、资源分配灵活度、以及对复杂应用场景的适应性。

本申请实施例提供的虚拟电厂优化调度方案，可以由芯片来执行。其中，此处介绍的芯片可以是通用处理器，包括人工智能处理器、图形处理器（Graphics ProcessingUnit，GPU）、人工智能处理器卡（Machine Learning Unit，MLU）、中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital Signal Processing，DSP）、专用集成电路(Application SpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

本申请实施例提供的虚拟电厂优化调度方案，也可以由电子设备来执行，该电子设备可以是服务器、服务器集群、云服务器。该电子设备也可以是诸如手机、计算机、平板电脑、可穿戴设备、或者专用设备（如带有虚拟电厂优化调度系统的专用终端设备等）等终端设备。这些电子设备中也可以搭载上述实施例介绍的芯片。或者，这些电子设备也可以安装用于执行虚拟电厂优化调度方案的服务程序。

图1为本申请实施例提供的一种虚拟电厂优化调度方法的示意图，如图1，该方法包括以下步骤：

101，监测虚拟电厂中各个待调度设备所在通信网络的实时通信情况以及实时储能情况。

本申请实施例中，虚拟电厂能够将分布式能源（如光伏、风电）、储能设备、可控负荷（如工业设备、智能家居）等分散资源进行整合管理的能源系统。虚拟电厂通过中央控制系统实现资源的协同优化调度，以提升电力系统的稳定性、经济性和可再生能源消纳能力。虚拟电厂的核心在于，将物理上分散的设备虚拟化为一个统一的“电厂”，实现集中控制，从而根据实时数据调整发电、储能和用电策略，平衡电力供需。

本申请实施例中，待调度设备是虚拟电厂中可被动态调节的资源，包括但不限于以下类型：分布式电源，如屋顶光伏、小型风电、生物质发电机；储能系统，如电池储能、电动汽车（V2G 模式）、冰蓄冷装置；可控负荷，如工厂生产线、商业空调、智能家居设备（如智能冰箱、热水器）；柔性用电设备，如充电桩、电锅炉等可调节用电时间或功率的设备。

以某工业园区的虚拟电厂为例，该虚拟电厂中包含有多个分布式光伏电站和储能设备。在上述工业园区内，待调度设备所在通信网络的实时通信情况可以是：光伏电站A通过5G网络上传数据，延迟约10ms；假设储能设备B通过LoRa网络通信，延迟约50ms。假设暴雨天气导致部分区域通信中断，光伏电站C的数据丢包率从0.1%升至5%。假设工业负荷区因数据量大，当前带宽占用率达80%，接近阈值。

以居民社区的虚拟电厂为例，该虚拟电厂整合了户用光伏、家用电池和电动汽车。待调度设备的实时储能参数（用以指示实时储能情况）包括但不限于：待调度设备为储能电池，用户甲的电池当前荷电状态（SOC）为70%，剩余可用容量12kWh，最大放电功率3kW。待调度设备为电动汽车，用户乙的电动汽车连接充电桩，当前电量80%，可通过V2G模式向电网放电，最大放电功率5kW。傍晚用电高峰时，电池储能SOC降至40%，电动汽车开始充电，SOC逐步提升至90%。

值得说明的是，监测实时通信和储能情况能够有效优化虚拟电厂优化调度。通信情况影响调度指令的时效性和可靠性。例如，若某储能设备通信延迟高，需优先调度其他通信稳定的设备。储能情况直接决定虚拟电厂的调节能力。例如，电池SOC 低时需减少放电计划，避免过度消耗。通过动态感知这些数据，虚拟电厂可灵活调整资源分配策略，解决传统技术中通信不稳定和数据采集难的问题。

具体来说，101中，首先可以利用专门的网络监测软件，如Prime Infrastructure，能实时监控通信网络的关键指标，如网络延迟、带宽占用率和丢包率。对于5G、Wi-Fi等无线通信网络，借助运营商提供的网络管理平台或开源的无线监测工具，获取信号强度、信道质量等信息。例如在某园区虚拟电厂，通过此类工具发现部分区域因树木遮挡导致5G信号减弱，及时调整设备位置，保障通信稳定。101中，待调度设备自身具备通信模块反馈功能，可实时上报通信链路的连接状态，如正常、中断或异常。智能电表、分布式电源控制器等设备可将通信故障代码发送至虚拟电厂管理中心，便于快速定位问题。如某分布式光伏电站通信模块上报故障代码，经排查是通信线路老化，及时更换后恢复通信。

其次，101中，还可以通过储能设备配备的电池管理系统（BMS）实时监测电池的荷电状态（SOC）、充放电功率和电池温度等参数。通过 RS485、CAN等通信接口，将这些数据传输至虚拟电厂监控平台。例如某大型电池储能站，BMS将SOC数据实时上传，工作人员据此调整充放电策略，避免电池过充过放。在储能设备的电路中安装高精度的电能计量装置，实时采集储能设备的充放电电量。结合时间信息，分析储能设备的充放电曲线，评估储能系统的健康状态和剩余可用能量。如某社区储能项目，通过电量分析发现部分电池组性能衰退，及时进行维护，保障储能效果。

通过这些监测方式，能及时掌握通信网络与储能设备状态，保障虚拟电厂调度指令准确下达，实现储能资源的合理调配，提升虚拟电厂运行稳定性与可靠性。

102，基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池。

本申请实施例中，虚拟储能池是根据虚拟电厂中待调度设备的实时储能情况和通信情况等，对虚拟储能模型中的虚拟储能节点进行动态划分后得到的逻辑单元。虚拟储能池可以将具有相似特性或在地理位置上相近等特点的虚拟储能节点归为一组，便于虚拟电厂进行统一管理和调度，实现资源的优化配置，提升整体的调度效率和运行稳定性，有助于满足虚拟电厂所面对的差异化电能调度需求。

本申请实施例中，所述虚拟储能模型至少包括：各个待调度设备对应的虚拟储能节点、各个虚拟储能节点的储能状态以及通信状态。进一步可选地，各个虚拟储能节点分别划分到各自对应的虚拟储能池中。

本申请实施例中，虚拟储能模型是对虚拟电厂中与储能相关的各种元素和状态进行抽象和建模的一种概念模型。它至少包含各个待调度设备对应的虚拟储能节点、各个虚拟储能节点的储能状态以及通信状态等关键信息，是虚拟电厂进行优化调度的重要依据和基础架构。通过建立虚拟储能模型，虚拟电厂能够对整个系统中的储能资源进行全面、系统的分析和管理，模拟不同情况下储能设备的运行状态，预测储能资源的变化趋势，为制定合理的调度策略提供支持，以实现虚拟电厂的高效运行和优化调度。

虚拟储能节点是虚拟储能模型的基本组成单元，对应着虚拟电厂中的实际待调度设备，是对这些设备在虚拟模型中的抽象表示，每个虚拟储能节点都承载着相应待调度设备的储能状态和通信状态等信息。虚拟储能节点为虚拟电厂提供了精细化的管理和调度粒度，使得虚拟电厂可以针对每个具体的设备进行状态监测、分析和控制，准确掌握每个设备的运行情况，以便更精准地进行资源调配和优化调度，提高虚拟电厂的资源调度性能、资源分配灵活度以及对复杂应用场景的适应性。

作为一个可选实施例中，102中，基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池，可以实现以下步骤：

201、基于各个待调度设备所处地理位置，将地理位置处于同一地理区域内的虚拟储能节点划分为一组，得到虚拟电厂中处于不同地理区域的多组虚拟储能节点；

202、根据各个待调度设备的实时储能情况以及实时通信情况，分别合并每一组虚拟储能节点中满足预设合并条件的虚拟储能节点，得到多个虚拟储能池；

203、对多个虚拟存储池进行均衡调整，以使多个虚拟储能池中的可用电能资源情况与虚拟电厂的实时运行情况相匹配。

具体地，先依据待调度设备所处地理位置，将同一地理区域内的虚拟储能节点归为一组。这是考虑到地理位置相近的设备，在电力传输、通信延迟等方面可能具有相似特性，便于后续集中管理与调度。例如，某城市不同区域的工业园区、商业区和居民区，可分别将各区域内分布式电源、储能设备对应的虚拟储能节点划分开来。接着，根据实时储能情况及实时通信情况，合并每组虚拟储能节点中满足预设合并条件的节点。预设合并条件可包含储能容量相近、充放电特性相似、通信稳定性相当等因素。比如，在工业园区这一组中，某些分布式光伏电站储能容量都较小且通信稳定，就可合并为一个虚拟储能池，方便统一调度与管理，提升资源整合效率。最后对多个虚拟储能池进行均衡调整。通过实时监测虚拟电厂的运行状况，如负荷波动、分布式电源发电变化等，以及各虚拟储能池的可用电能资源情况，对其进行优化配置。若某一时刻居民区负荷大增，而该区域虚拟储能池电能不足，可从附近电能充裕的商业区虚拟储能池调配电能，以实现各虚拟储能池可用电能资源与虚拟电厂实时运行情况相匹配。

示例场景中，某虚拟电厂涵盖城郊的风力发电场、城区多个分布式光伏电站及周边居民区储能设备。按地理位置划分，将城郊风电场虚拟储能节点归为一组，城区光伏电站节点按区域分多组，居民区储能节点为一组。之后，根据实时储能和通信情况，把城郊风电场中通信良好、储能特性相近的节点合并成一个虚拟储能池。城区内各区域也依此规则形成多个虚拟储能池。在用电高峰时，通过均衡调整，从风电场虚拟储能池向居民区虚拟储能池调配电能，保障供电稳定。

从而，通过上述步骤，可以提升资源整合度，将特性相似的虚拟储能节点合并，方便统一调度，降低管理复杂度。也可以增强调度灵活性，能根据实时情况及时调配各虚拟储能池电能，应对负荷波动、电源出力变化等情况，提高虚拟电厂运行稳定性。还可以优化资源配置，依据实时运行情况匹配各虚拟储能池电能资源，提升能源利用效率，减少浪费，保障虚拟电厂高效、可靠运行。

进一步可选地，202中，将通信延迟差值小于第一设定阈值的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中；和/或，将通信带宽差值小于第二设定阈值的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中；和/或，将储能容量之和满足设定储能容量上限的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中。

从原理来说，通信延迟差值小的虚拟储能节点合并，是因为通信延迟相近，调度指令能以相似速度下达和反馈，便于集中控制。比如当某区域内几个分布式电源对应的虚拟储能节点通信延迟差值小于第一设定阈值，它们能更同步地响应调度，就可合并。通信带宽差值小的节点合并，是因其数据传输能力相近，在数据交互频繁的调度过程中，能更顺畅协作，避免因带宽差异大导致部分节点数据拥堵或闲置。对于储能容量之和满足设定储能容量上限的节点合并，是为了合理整合储能资源，既充分利用储能空间，又防止过度集中导致管理困难。

举例来说，在一个大型商业区的虚拟电厂中，有多个分布式光伏电站和储能设备。其中A、B、C三个光伏电站对应的虚拟储能节点通信延迟差值很小，均小于第一设定阈值，就可将它们合并到一个虚拟储能池。而D、E两个储能设备通信带宽差值小于第二设定阈值，也可合并。另外，F、G、H三个储能设备，它们的储能容量之和满足设定储能容量上限，将其合并为一个虚拟储能池。

这样，能够提升通信效率，让合并后的虚拟储能池内设备响应调度更及时、协调更顺畅。合理整合储能资源，避免储能容量浪费或过度集中，优化资源配置。还能降低管理复杂度，将特性相似的虚拟储能节点归为一组，方便虚拟电厂进行高效管理和调度，提升整体运行稳定性和可靠性。

进一步可选地，203中，对多个虚拟存储池进行均衡调整，以使多个虚拟储能池中的可用电能资源情况与虚拟电厂的实时运行情况相匹配，可以实现以下步骤：

301、通过虚拟储能预测模型，将各个待调度设备的实时储能情况以及实时通信情况进行运行状态预测，得到各个虚拟储能节点在未来时段下的可用电能资源预测变化值；

302、基于所述可用电能资源预测变化值，生成多个虚拟储能池在未来时段下的可用电能资源动态分布图；

303、对所述动态分布图进行热点调度，以均衡所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况。

301中，虚拟储能预测模型综合考虑待调度设备的实时储能情况（如荷电状态、充放电功率等）和实时通信情况（如通信延迟、带宽等）。利用历史数据和合适的算法（如时间序列分析、机器学习算法）来学习设备运行的规律，进而预测未来时段各虚拟储能节点的可用电能资源变化。例如，根据当前储能设备的荷电状态和充放电趋势，结合通信状态对指令传输的影响，预测未来时段的电量变化。

302中，基于上一步得到的可用电能资源预测变化值，将每个虚拟储能节点的预测情况映射到对应的虚拟储能池中。按照虚拟储能池的地理位置、容量等因素，以可视化的方式生成动态分布图，直观展示各虚拟储能池在未来时段的可用电能资源分布，包括负载变化情况和电能调度响应频率等信息。

303中，分析动态分布图，找出负载过高或电能调度响应频率异常高的虚拟储能池作为热点区域。通过调整这些热点区域的负载分配，如将部分负载转移到其他负载较低的虚拟储能池，或者调整各虚拟储能池的充放电策略，来均衡各虚拟储能池的负载响应情况，使可用电能资源与虚拟电厂的实时运行情况相匹配。

例如，假设一个虚拟电厂包含多个分布式光伏电站、储能设备和可控负荷，分布在不同区域。在某一时刻，通过虚拟储能预测模型分析得知，区域A的一个虚拟储能池因光伏发电量下降且负荷增加，未来时段可用电能资源将大幅减少；而区域B的虚拟储能池因储能设备电量充足且负荷较低，可用电能资源相对丰富。

根据上述预测结果，生成可用电能资源动态分布图，清晰显示出区域A的虚拟储能池负载将增加，成为热点区域，而区域B的虚拟储能池负载较轻。

针对该动态分布图，采取热点调度措施，将区域A的部分可控负荷转移到区域B的虚拟储能池供电，同时调整区域A虚拟储能池内储能设备的放电策略，增加放电量，以均衡两个虚拟储能池的负载响应情况。

从而，通过预测和动态调整，使虚拟电厂的可用电能资源得到更合理的分配，避免资源的浪费和过度集中，提高整体资源利用率。均衡各虚拟储能池的负载响应情况，有效应对负荷波动和分布式电源的间歇性，增强虚拟电厂运行的稳定性和可靠性，减少因局部过载导致的系统故障风险。基于准确的预测和可视化的动态分布图，调度决策更加科学、高效，能够快速响应系统变化，及时调整调度策略，提升虚拟电厂的调度效率。

本申请实施例中，所述动态分布图中各个虚拟储能节点在未来时段下的负载变化情况和/或电能调度响应频率。动态分布图是一种用于直观展示虚拟电厂中多个虚拟储能池在未来时段下可用电能资源情况的可视化工具。

虚拟储能节点是图中基本元素，每个虚拟储能节点代表一个待调度设备（如分布式电源、储能装置等）对应的虚拟模型单元，具有各自的位置、标识等属性。这些节点的位置可根据实际设备的地理位置分布投影在图中相应位置，便于直观了解设备的空间分布。虚拟储能池由多个虚拟储能节点组成，不同虚拟储能池在图中通过不同展示维度（如颜色、形状、边框样式等）进行区分，清晰呈现各虚拟储能池的范围和组成。可视化效果包括颜色、大小、闪烁等视觉变化效果，用于表示各虚拟储能节点的负载变化情况和电能调度响应频率等信息。例如，可设定颜色深浅表示负载大小，颜色越深负载越高；节点大小表示电能调度响应频率，节点越大响应频率越高。

从呈现内容方面，负载变化情况展示各个虚拟储能节点在未来时段内的负载变化趋势，通过不同的颜色渐变或数值标注等方式呈现。如某个虚拟储能节点的负载在未来时段逐渐增加，其颜色会从浅色逐渐变为深色；若负载减少，则颜色变浅。通过观察负载变化情况，可提前发现可能出现的过载或低载情况，为调度决策提供依据。

此外，还可以采用特定的视觉元素（如节点闪烁频率、大小变化等）体现各个虚拟储能节点在未来时段内参与电能调度的频繁程度。闪烁频率高或节点变大的虚拟储能节点，表示其电能调度响应频率较高，说明该节点在未来时段内可能会频繁地进行充放电操作或参与电力分配。

这样，为虚拟电厂的调度人员提供直观、清晰的信息，使其能够快速了解各虚拟储能池和节点的运行状态，从而更科学地制定调度策略，合理分配电能资源，提高调度效率和准确性。通过观察动态分布图，可发现虚拟储能池之间的资源不平衡情况，及时进行调整和优化，避免资源浪费或过度集中，实现资源的最优配置，提升虚拟电厂的整体运行效益。负载变化和电能调度响应频率的异常情况可能预示着设备故障或系统问题。通过对动态分布图的实时监测，可及时发现这些异常，提前采取措施进行预防和处理，保障虚拟电厂的稳定运行。

动态分布图以直观的方式呈现虚拟电厂中虚拟储能池和节点的关键信息，对虚拟电厂的优化调度和稳定运行具有重要的作用。

示例性地，302中，基于所述可用电能资源预测变化值，生成多个虚拟储能池在未来时段下的可用电能资源动态分布图，可以实现以下步骤：

401、对于各个虚拟储能池，将各个虚拟储能池中各个虚拟储能节点转换为对应的可视化图节点；

402、按照虚拟储能节点的地理位置分布，将可视化图节点投影到虚拟电厂对应的图像空间中，得到所述动态分布图；各个虚拟储能池分别对应于所述动态分布图中的不同展示维度，不同展示维度用于对各个虚拟储能节点所属虚拟储能池进行区分；所述动态分布图中不同展示维度对应的图标效果不同；

403、根据各个虚拟储能节点的可用电能资源预测变化值，生成所述动态分布图中对应可视化图节点的视觉变化效果；所述视觉变化效果用于指示各个虚拟储能节点在对应时刻下的可用电能资源预测值。

401中，将虚拟储能池中的虚拟储能节点转换为可视化图节点，是建立虚拟模型与可视化展示之间的桥梁。通过定义一套规则或映射关系，为每个虚拟储能节点赋予可视化属性，如形状、大小、颜色的初始设置等，使其能够在后续的图像空间中被识别和展示。这样做的目的是将抽象的虚拟节点信息转化为直观的图形元素，便于后续的可视化处理和分析。

402中，按照虚拟储能节点的实际地理位置分布，将可视化图节点投影到虚拟电厂对应的图像空间中，构建出动态分布图的基本框架。同时，为各个虚拟储能池设定不同的展示维度，如颜色、边框样式、图标类型等，以便清晰地区分不同虚拟储能池中的节点。这种基于地理位置和展示维度的投影和区分方式，能够直观地反映出虚拟储能节点的空间分布和所属关系，帮助用户快速了解虚拟电厂的整体结构和各部分之间的联系。

403中，根据每个虚拟储能节点的可用电能资源预测变化值，为其对应的可视化图节点设置相应的视觉变化效果。例如，可用电能资源预测值高的节点可以用较亮的颜色或较大的尺寸表示，预测值低的节点则用较暗的颜色或较小的尺寸表示；预测值变化较大的节点可以通过闪烁或颜色渐变等动态效果来突出显示。通过这种方式，将抽象的可用电能资源预测信息转化为直观的视觉信号，使用户能够快速捕捉到各节点在不同时刻的可用电能资源变化情况，为调度决策提供有力支持。

例如，假设某虚拟电厂包含三个虚拟储能池（A、B、C），每个虚拟储能池中有多个虚拟储能节点（如分布式电源、储能设备等）。在步骤401中，将虚拟储能池A中的虚拟储能节点1、2、3分别转换为圆形、正方形、三角形的可视化图节点，并赋予它们初始的颜色和大小。在步骤402中，根据这些虚拟储能节点的实际地理位置，将它们投影到虚拟电厂的图像空间中。虚拟储能池A用蓝色表示，B用绿色表示，C用红色表示。这样，在动态分布图中，用户可以清晰地看到不同虚拟储能池的范围和节点分布。在步骤403中，经过虚拟储能预测模型计算，虚拟储能节点1在未来时段的可用电能资源预测值较高，将其对应的圆形可视化图节点设置为亮蓝色且较大。虚拟储能节点2的预测值较低，设置为暗蓝色且较小。虚拟储能节点3的预测值变化较大，使其圆形节点闪烁显示。通过这些视觉变化效果，用户可以直观地了解各节点的可用电能资源情况。

这样，将复杂的虚拟储能节点信息和可用电能资源预测数据转化为直观的可视化图形，使用户能够快速、准确地理解虚拟电厂的运行状态和资源分布情况，降低了信息理解的难度。通过清晰的展示和直观的视觉变化效果，为调度人员提供了丰富的信息，帮助他们更科学地制定调度策略，合理分配电能资源，提高调度决策的准确性和效率。动态分布图能够实时反映虚拟电厂的运行状态变化，使管理人员能够及时发现问题和潜在风险，采取相应的措施进行调整和优化，从而提高虚拟电厂的运行稳定性和管理效率。可视化的展示方式更加直观、生动，能够吸引用户的注意力，增强用户对虚拟电厂系统的理解和信任，提升用户体验。

进而，303中，对所述动态分布图进行热点调度，以均衡所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况，可以实现以下步骤：

404、通过热点图像识别模型，对所述动态分布图中不同展示维度在图像空间中的空间视觉分析，并对各个虚拟储能池在未来时段下的负载均值、电能调度响应次数进行预测，以得到所述动态分布图中各个虚拟储能池所属的热度等级；

405、基于各个虚拟储能池所属的热度等级，对所述动态分布图进行热点均衡分析，并执行分析得到的热点均衡策略，完成对所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况的动态均衡。

热点图像识别模型是一种用于分析动态分布图的模型，它借助图像分析和数据预测技术，对动态分布图中不同展示维度在图像空间里的信息进行深度挖掘，通过对图像中虚拟储能池相关视觉特征的分析，结合历史数据和机器学习算法，预测各个虚拟储能池在未来时段的负载均值和电能调度响应次数，进而确定其热度等级。

作为一个可选实施例，热点图像识别模型中的图像识别层，可以自动从动态分布图中提取关键的视觉特征，如颜色、形状、大小等与虚拟储能池相关的特征。通过训练大量的带有标签（热度等级等）的动态分布图样本，热点图像识别模型可以学习到图像特征与虚拟储能池负载情况之间的映射关系。例如，不同颜色深浅可能对应着不同的负载水平，图像识别层能够识别这些颜色特征并进行分类。如果考虑到时间序列因素，即不同时刻的动态分布图变化，热点图像识别模型还可以引入电能调度时序分析层，以处理具有时间顺序的数据，通过对多个时间步的动态分布图进行分析，预测虚拟储能池未来时段的负载均值和电能调度响应次数。例如，电能调度时序分析层可以捕捉到虚拟储能池负载随时间的长期依赖关系，更好地进行预测。热点图像识别模型的热力分级层，可以用于对提取的特征进行分类，确定虚拟储能池的热度等级。在提取出图像特征后，热力分级层可以将这些特征映射到高维空间，找到最优的分类超平面，将不同热度等级的虚拟储能池区分开来。

举例来说，热点图像识别模型对动态分布图进行空间视觉分析，识别出不同展示维度（如颜色、图标等）所代表的虚拟储能池信息。通过对图像中虚拟储能池的视觉特征进行量化和分析，结合历史数据和机器学习算法，预测各个虚拟储能池在未来时段的负载均值和电能调度响应次数。根据这些预测结果，为每个虚拟储能池划分热度等级，热度等级反映了该虚拟储能池在未来的负载压力和重要程度。假设动态分布图中，虚拟储能池A的颜色较深，且图标闪烁频率较高，热点图像识别模型通过分析这些视觉特征，并结合历史数据中该虚拟储能池的负载变化规律，预测其在未来时段的负载均值较高，电能调度响应次数频繁，将其划分为高热度等级；而虚拟储能池B颜色较浅，图标稳定，预测其负载均值较低，调度响应次数少，划分为低热度等级。

这样，能够提前预判各个虚拟储能池的负载情况和调度需求，为后续的热点均衡分析提供依据，有助于及时发现潜在的负载不均衡问题，提高虚拟电厂的运行稳定性和效率。

405中，基于404得到的各个虚拟储能池的热度等级，对动态分布图进行热点均衡分析。分析过程中，会考虑不同热度等级虚拟储能池之间的负载差异和电能调度能力，制定相应的热点均衡策略。这些策略可能包括调整虚拟储能池之间的电能分配、优化调度顺序等，以实现各个虚拟储能池负载响应情况的动态均衡。例如，若虚拟储能池A为高热度等级，负载压力大，而虚拟储能池B为低热度等级，有较多的空闲储能容量。热点均衡策略可以是将部分原本分配给虚拟储能池A的负载转移到虚拟储能池B，或者优先调度虚拟储能池B参与电能调度，以减轻虚拟储能池A的负载压力。

从而，通过执行热点均衡策略，能够有效均衡各个虚拟储能池的负载响应情况，避免局部过载或资源闲置，提高虚拟电厂整体的资源利用率和运行效率，增强系统的稳定性和可靠性。

作为一个可选实施例中，405中，执行分析得到的热点均衡策略，完成对所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况的动态均衡，可以实现为以下至少一个方式：

方式一：对所述动态分布图中各个虚拟储能节点所归属的虚拟储能池进行动态划分。

随着虚拟电厂中各待调度设备实时储能情况和通信情况的变化，原本划分的虚拟储能池可能不再是最优配置。通过重新评估各虚拟储能节点的相关状态，如设备运行状态、储能容量、通信质量等，依据一定的规则或算法，将虚拟储能节点重新分配到不同的虚拟储能池中，使各虚拟储能池的资源分布更加合理，从而实现负载响应情况的动态均衡。

假设在某一时刻，虚拟储能池A中部分分布式电源因光照不足发电能力下降，而其相邻的虚拟储能池B中储能设备电量充足且通信状态良好。此时，将虚拟储能池A中一些对通信要求较高且用电需求相对稳定的虚拟储能节点（如部分可控负荷对应的节点）动态划分到虚拟储能池B中。这样，虚拟储能池A的负载压力减小，虚拟储能池B则能更好地利用其储能资源，实现了两个虚拟储能池之间的负载均衡。

这种方式提高了虚拟储能池的灵活性和适应性，能够根据实际情况及时调整资源配置，避免局部区域的资源浪费或过度集中，优化了虚拟电厂整体的运行效率，提升了对复杂运行环境的应对能力。

方式二：对于热点虚拟储能池，根据通信状态、用户负载均值、电能调度响应次数，从相邻的其他虚拟储能池中选取目标转移池，并将热点虚拟储能池中的部分用户负载转移到所属目标转移池。

当发现某个虚拟储能池成为热点（负载过高、电能调度响应频繁等）时，分析其相邻虚拟储能池的通信状态（确保能够稳定传输调度指令和数据）、用户负载均值（判断其是否有能力承接额外负载）以及电能调度响应次数（了解其当前的工作负荷）。综合这些因素，选择一个合适的目标转移池，然后将热点虚拟储能池中的部分用户负载转移过去，从而减轻热点虚拟储能池的负载压力，实现负载均衡。

例如，虚拟储能池C因大量工业用户集中用电成为热点，其相邻的虚拟储能池D通信状态良好，用户负载均值较低且电能调度响应次数较少。于是，将虚拟储能池C中一些可灵活调整用电时间的工业用户负载转移到虚拟储能池D中。例如，将部分非紧急生产任务的用电时间推迟，由虚拟储能池D供电，使得虚拟储能池C的负载降低，两个虚拟储能池的负载响应情况更加均衡。

从而，快速有效地缓解热点虚拟储能池的负载压力，充分利用相邻虚拟储能池的闲置资源，提高了虚拟电厂的整体稳定性和可靠性，减少了因局部过载可能导致的设备故障或供电中断风险。

方式三：调整热点虚拟储能池的电能调度优先级，以降低热点虚拟储能池的电能调度频率，避免热点虚拟储能池的过度响应。

在虚拟电厂的调度系统中，为每个虚拟储能池设定电能调度优先级。当某个虚拟储能池成为热点时，降低其电能调度优先级，使得在制定调度策略时，优先考虑其他非热点虚拟储能池的电能输出或存储。这样可以减少热点虚拟储能池的电能调度频率，避免其因过度响应而进一步加重负载，从而实现各虚拟储能池之间负载响应情况的均衡。

例如，虚拟储能池E由于光伏发电量波动较大，导致其电能调度频率过高，成为热点。此时，将虚拟储能池E的电能调度优先级从原本的较高级别调整为较低级别。在后续的调度过程中，优先调度其他虚拟储能池（如虚拟储能池F和G）的电能，只有当其他虚拟储能池无法满足需求时，才调度虚拟储能池E的电能。一段时间后，虚拟储能池E的负载压力得到缓解，各虚拟储能池的负载响应情况趋于均衡。

这样，合理分配电能调度任务，避免了热点虚拟储能池的过度使用，延长了设备的使用寿命，提高了虚拟电厂的整体运行效率，同时也增强了系统对分布式电源间歇性的适应能力。

方式四：增加热点虚拟储能池的充电时长或降低其放电功率，以增加热点虚拟储能池的可用电能资源，缓解负载压力。

对于热点虚拟储能池，通过延长其充电时间，可以使其存储更多的电能；降低其放电功率，则可以减少电能的输出速度。这样一来，热点虚拟储能池的可用电能资源增加，能够更好地满足用户负载需求，从而缓解其负载压力，实现与其他虚拟储能池之间负载响应情况的均衡。

例如，虚拟储能池H因用户用电高峰，负载压力较大。为了缓解这一情况，增加虚拟储能池H中储能设备的充电时长，例如在夜间电力低谷时段，延长充电时间，使其存储更多电能。同时，降低其放电功率，限制一些非关键设备的用电功率。经过一段时间的调整，虚拟储能池H的可用电能资源增加，负载压力得到有效缓解，与其他虚拟储能池的负载响应情况更加均衡。

从而，有效增加了热点虚拟储能池的储能容量和可用电能资源，提高了其应对负载波动的能力，增强了虚拟电厂的稳定性和可靠性，同时也有助于优化虚拟电厂的能源管理策略，提高能源利用效率。

103，采用滚动优化模型，动态更新各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件。

本申请实施例中，滚动优化模型是一种用于虚拟电厂优化调度的动态优化方式，该模型能够根据实时变化的信息不断调整和更新调度方案。

具体来说，滚动优化模型是一种在时间维度上不断推进、动态调整的优化策略。它以当前时刻为起点，对未来一个有限的时间段（称为滚动窗口）进行优化调度计算，得到该时间段内的最优调度方案。随着时间的推移，不断更新滚动窗口，重新进行优化计算，从而实现调度方案的动态更新。

本申请实施例中，目标函数体现调度想要达成的目的，比如最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳等目标。比如，若以最小化运行成本为目标，目标函数可能会综合考虑发电成本、储能充放电成本、与电网交互的购电成本等因素。进一步可选地，所述调度目标为最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳中的至少一个。

示例性地，最小化运行成本比如可以考虑以下几个方面：

发电成本：虚拟电厂包含多种分布式电源，如小型水电站、风电场、光伏电站等，不同电源的发电成本各异。例如，光伏发电在光照充足时成本相对较低，但在夜间或阴雨天则无法发电；而燃气轮机发电虽灵活性高，但燃料成本较高。调度时需根据各电源的成本特性，合理安排发电计划，使总发电成本最低。

储能成本：储能设备的充放电过程存在能量损耗，且其使用寿命也会因充放电次数等因素受到影响，产生一定的成本。如锂离子电池储能系统，频繁的深度充放电可能会缩短电池寿命，增加更换成本。通过优化储能设备的充放电策略，可降低储能成本。

电网交互成本：虚拟电厂与大电网进行电力交互时，会产生购电成本或售电收益。当虚拟电厂电力不足时，需从电网购电，不同时段的电价不同，如高峰时段电价高，低谷时段电价低。合理安排购电、售电时机，可降低与电网交互的成本。

示例性地，最大化系统可靠性比如可以考虑以下几个方面：

电源侧可靠性：确保分布式电源的稳定运行，降低因设备故障、天气变化等因素导致的停电风险。例如，对风力发电设备进行定期维护，提高其在恶劣天气下的运行稳定性；配置一定的备用电源，当部分电源出现故障时，能及时投入运行，保障电力供应。

储能侧可靠性：储能设备作为电力缓冲装置，要保证其在需要时能及时充放电。如采用冗余设计，增加储能设备的数量或容量，以防止单个设备故障影响系统运行；同时，通过实时监测储能设备的状态，提前发现潜在问题并进行处理。

通信网络可靠性：通信网络是虚拟电厂调度的关键，需保证数据传输的准确性和及时性。采用先进的通信技术，如5G、光纤通信等，提高通信的稳定性和抗干扰能力；建立备份通信链路，当主链路出现故障时，能自动切换到备用链路，确保调度指令的正常传输。

示例性地，最大化可再生能源消纳比如可以考虑以下几个方面：

优化调度策略：根据可再生能源的发电预测，提前调整虚拟电厂的调度计划。例如，在风电、光电大发时段，优先安排可再生能源发电，减少传统能源的出力，尽可能将可再生能源电量并入电网或满足本地负荷需求。

需求侧响应：通过与用户互动，引导用户调整用电行为，实现削峰填谷。如鼓励用户在可再生能源发电量充足时增加用电负荷，在发电量不足时减少用电，提高可再生能源的消纳能力。

储能调节：利用储能设备存储多余的可再生能源电力，在可再生能源发电不足时释放电能。如在光照强烈的中午，将光伏发电多余的电量存储到储能电池中，在夜间或阴天时再将存储的电能释放出来，满足负荷需求，从而提高可再生能源的消纳比例。

本申请实施例中，约束条件反映虚拟电厂运行过程中需要满足的各种限制，包括分布式电源的出力范围、充放电功率限制、储能容量限制、可控负荷调节范围、功率平衡约束、电压约束、频率约束、线路传输容量约束等。例如，分布式电源的发电功率不能超过其最大发电能力，储能设备的荷电状态要在规定的上下限范围内。

本申请实施例中，决策变量是在优化过程中需要确定的变量，例如各个虚拟储能池在不同时刻的充放电功率、分布式电源的发电计划、可控负荷的调节量等。

103中，实时收集虚拟电厂中各个待调度设备的运行数据，如实时储能情况、实时通信情况、用户负荷需求等，同时对这些数据进行预处理和分析，为后续的优化计算提供准确的输入。进而，确定滚动窗口的长度和滚动步长。滚动窗口长度决定了优化计算所考虑的未来时间段，滚动步长则表示每次滚动的时间间隔。例如，滚动窗口长度为1小时，滚动步长为15分钟，意味着每隔15分钟就以当前时刻为起点，对未来1小时的调度方案进行重新优化。在每个滚动窗口内，根据当前的目标函数、约束条件和决策变量，使用合适的优化算法（如线性规划、非线性规划、智能算法等）求解最优调度方案。最后，将优化得到的调度方案在实际系统中执行，并随着时间的推移，更新滚动窗口，重新收集数据，重复上述优化计算过程，不断调整和更新调度方案。

这样，虚拟电厂的运行受到多种不确定因素的影响，如分布式能源的间歇性、负荷需求的波动性等。滚动优化模型能够根据实时数据不断调整调度方案，有效应对这些不确定性，提高系统的适应性和稳定性。通过动态更新调度方案，滚动优化模型可以及时捕捉系统运行状态的变化，做出更加合理的调度决策，从而提高虚拟电厂的调度效率和资源利用效率。

作为一个可选实施例中，假设所述滚动优化模型至少包括：监控层、模拟调度层、评估层、调整层。请介绍该模型的具体结构以及作用。基于上述滚动优化模型，103中，采用滚动优化模型动态更新当前时段下的调度目标以及约束条件，可以实现为如下步骤：

通过监控层，监测当前时段下虚拟电厂的实时运行数据；所述实时运行数据至少包括：用户负荷需求情况、可调度储能资源、各个待调度设备的设备运行情况；所述设备运行情况的数据类型由各个待调度设备的设备类型以及所处运行环境决定；

通过模拟调度层，基于所述实时运行数据模拟虚拟电厂在当前时段下的调度情况，以得到虚拟电厂在当前时段下的多个调度模拟结果；

通过评估层，将多个调度模拟结果与当前时段下的用户需求条件进行匹配评估，得到匹配评估结果；

通过调整层，基于所述匹配评估结果，调整当前时段下的调度目标以及约束条件。

上述模型中，监控层主要由各类传感器、数据采集装置和通信设备组成，分布在虚拟电厂的各个待调度设备、储能系统以及用户侧等位置，用于实时收集相关数据。负责全面、准确地监测虚拟电厂的实时运行数据，包括用户负荷需求情况、可调度储能资源以及各个待调度设备的运行情况等，为后续各层提供数据基础，确保模型能基于实际情况进行分析和决策。

模拟调度层包含调度算法模块、数据处理模块和模拟运行模块等，利用监控层采集的数据进行计算和模拟。基于监控层提供的实时运行数据，运用预设的调度算法和模型，对虚拟电厂在当前时段下的调度情况进行模拟，生成多个不同的调度模拟结果，为评估和决策提供多种可能性，帮助找到更优的调度方案。

评估层由评估指标设定模块、对比分析模块和结果输出模块构成，将模拟调度层的结果与设定的用户需求条件进行对比。将模拟调度层得到的多个调度模拟结果与当前时段下的用户需求条件进行匹配评估，通过设定的评估指标，如运行成本、可靠性、可再生能源消纳量等，分析每个调度模拟结果的优劣，得出匹配评估结果，为调整层提供决策依据。

调整层包括目标调整模块、约束条件调整模块和反馈控制模块，根据评估层的结果进行相应调整。基于评估层的匹配评估结果，对当前时段下的调度目标以及约束条件进行调整。如果评估结果显示某个调度模拟结果在运行成本方面过高，调整层可能会适当降低成本目标权重或调整相关成本约束；若在可再生能源消纳方面未达预期，可能会加大可再生能源消纳目标的权重等，使虚拟电厂的调度更加符合实际需求和优化目标，实现滚动优化的动态调整过程。

例如，在虚拟电厂的调度问题中，决策变量可能是各个时段分布式电源的出力、储能设备的充放电功率等。将滚动优化模型的目标，如最小化运行成本、最大化可再生能源消纳等，转化为粒子群算法中的适应度函数。同时，将模型中的各种约束条件，如功率平衡约束、设备容量约束等，进行整理和分析，以便在算法中进行处理。粒子编码：将决策变量编码为粒子的位置向量。例如，若决策变量有n个，每个粒子的位置可以表示为一个n维向量Xi =(xi1，xi2，…，xin )，其中i表示第i个粒子。随机初始化粒子群中每个粒子的位置和速度。位置通常在决策变量的可行范围内随机生成，速度则根据问题的特点和经验设定一个合适的范围。根据滚动优化模型的目标函数，计算每个粒子的适应度值。例如，若目标是最小化运行成本，适应度函数可以定义为运行成本的表达式，将粒子的位置向量代入该表达式，得到对应的适应度值。适应度值越低，表示粒子的解越优。根据粒子群算法的基本公式，更新粒子的速度。速度更新公式为vidk+1=w×vidk +c1×r1×(pid−xidk )+c2×r2×(pgd−xidk )，其中vidk是第i个粒子在第d维的第k次迭代速度，w是惯性权重，c1和c2是学习因子，r1和r2是[0,1]之间的随机数，pid是第i个粒子在第d维的个体最优位置，pgd是全局最优位置。根据更新后的速度，更新粒子的位置，公式为xidk+1 =xidk +v idk+1。在更新位置时，需要确保粒子的位置在决策变量的可行范围内，若超出范围，则进行边界处理，使其回到可行域内。设定算法的终止条件，如达到最大迭代次数、适应度值收敛到一定精度等。当满足终止条件时，算法停止迭代，输出全局最优解。

比如，对于不满足约束条件的粒子，在适应度函数中引入惩罚项。例如，若粒子的位置违反了功率平衡约束，则在适应度函数中增加一个与违反程度成正比的惩罚值，使得违反约束的粒子适应度值变差，从而引导粒子向满足约束的方向搜索。也可以在粒子更新过程中，直接对粒子的位置进行限制，使其始终在可行域内。例如，对于储能设备的充放电功率，若超出了设备的容量限制，则将其调整到容量限制边界处。

在滚动优化模型中，通常采用滚动窗口的方式进行优化。粒子群算法在每个滚动时刻，根据当前的实时数据和滚动窗口内的预测信息，重新初始化粒子群，并进行优化求解，得到当前时刻的最优决策。随着时间的推移，滚动优化模型不断接收新的实时数据，粒子群算法根据这些新数据更新粒子的位置和速度，以及适应度函数中的相关参数，实现对系统的动态优化。同时，将优化得到的决策结果反馈到实际系统中，指导系统的运行。

本申请实施例中，所述约束条件包括：分布式电源的出力范围、充放电功率限制、储能容量限制、可控负荷调节范围、功率平衡约束、电压约束、频率约束、线路传输容量约束中的至少一个。

示例性地，光伏电站的出力范围通常取决于光照强度等因素。在晴朗的中午，光照充足，光伏电站的出力可能接近其额定功率，假设某光伏电站的额定功率为 500kW，其出力范围可能在0-500kW之间。而在阴天或清晨、傍晚时，出力会降低。风力发电站的出力与风速有关，如某风力发电机在风速为10m/s时可能达到额定功率800kW，一般其出力范围在切入风速对应的功率（如风速3m/s时可能出力50kW）到额定功率之间，当风速超过切出风速（如25m/s）时，出力为0。若配置有储能电池系统用于存储光伏或风电的多余电量，假设储能电池的充电功率上限为100kW，放电功率上限为80kW。则在充电时，功率不能超过100kW，放电时不能超过80kW，以保护电池寿命和安全。例如储能系统的总容量为500kWh，当存储的电量达到500kWh时，不能再充电，处于满荷状态；当电量释放到接近0kWh时，不能再继续放电，防止过度放电损坏电池。比如，一些大型工业用户作为可控负荷，可根据电网需求调整用电功率。假设某工厂正常生产时功率为300kW，通过调整生产流程或设备运行状态，其负荷可在150kW-400kW范围内调节，以配合分布式电源的出力和电网平衡。在一个包含光伏电站、风力发电站和负荷的微电网系统中，电源的总出力要与负荷需求相平衡。例如在某一时刻，光伏电站出力300kW，风力发电站出力200kW，而负荷需求为450kW，那么还需要从外部电网补充50kW的功率，或者通过调整可控负荷降低50kW的需求，以保证功率平衡。在电力系统中，节点电压需要保持在一定范围内。例如，对于低压配电网，额定电压为220V，一般要求电压偏差在±7%以内，即194.6V-235.4V之间。如果光伏电站或风力发电站的出力变化可能导致电压超出这个范围，就需要通过调节无功功率或调整变压器分接头等方式来维持电压稳定。电力系统的额定频率为50Hz，一般允许的频率偏差为±0.2Hz-±0.5Hz。当光伏电站或风力发电站的出力大幅波动时，可能影响系统频率。如大量风电突然因风速变化而减少出力，可能使系统频率下降，需要其他电源增加出力或切除部分负荷来维持频率在正常范围内。连接光伏电站、风力发电站与负荷中心的输电线路有一定的传输容量限制。例如某条10kV线路的最大传输容量为1000kVA，当光伏电站和风力发电站的总出力通过该线路传输时，其视在功率不能超过1000kVA，否则会导致线路过载，存在安全隐患，可能引发线路跳闸等故障。

本申请实施例中，各个待调度设备至少包括：光伏电站、风力发电站。进一步可选地，光伏电站的设备运行情况至少包括：光伏电站的设备运行状态、光照强度、气象条件、设备分布位置。设备运行状态包括光伏板、逆变器等设备是否正常工作。例如，光伏板可能出现热斑效应、组件损坏等问题，导致部分区域发电效率下降或无法发电；逆变器可能出现故障，如输出波形畸变、过流保护等，影响光伏电站的整体发电和并网性能。光照强度直接影响光伏电站的出力。不同时间和季节光照强度不同，如夏季中午光照强度可能达到 1000W/m² 以上，而冬季阴天可能只有 100W/m² 左右。通过安装光照传感器，可以实时监测光照强度，为预测光伏电站出力和调度提供依据。气象条件除了光照强度外，温度、湿度、降雨、沙尘等气象条件也会影响光伏电站的运行。例如，温度过高会使光伏板的效率降低，一般光伏板的最佳工作温度在 25℃左右，当温度超过 40℃时，发电效率可能下降 10% - 20%；降雨可能会清洗光伏板表面，提高发电效率，但长期阴雨天气会导致光照不足，减少发电量；沙尘天气会在光伏板表面形成遮挡，降低光照吸收率。光伏电站内光伏板的分布位置会影响其接收光照的情况。例如，位于山坡阳面的光伏板接收的光照比阴面的多；光伏板之间的间距设置不合理，可能会导致相互遮挡，影响发电效率。此外，了解设备分布位置有助于在设备出现故障时快速定位和维修。

进一步可选地，风力发电机的设备运行情况至少包括：风力发电机的设备运行状态、风力强度等级、风向、设备分布位置、叶片角度。设备运行状态主要包括风力发电机的叶片、齿轮箱、发电机等关键部件的运行状况。叶片可能出现裂纹、磨损等问题，影响风能捕获效率；齿轮箱可能出现齿轮磨损、漏油等故障，导致传动效率下降；发电机可能出现绕组短路、绝缘老化等问题，影响发电质量和可靠性。

风力强度等级直接决定了风力发电机的出力。根据风力等级表，如微风（3 - 5m/s）时风力发电机可能处于低功率运行状态，中风（5 - 7m/s）时功率逐渐增加，大风（8 -10m/s）时可能接近额定功率。实时监测风力强度等级，可预测风力发电机的发电功率，为调度提供参考。

风向影响风力发电机的叶片角度调整和发电效率。例如，当风向与风力发电机的轴向不一致时，需要通过偏航系统调整风力发电机的方向，使叶片尽可能垂直于风向，以最大程度捕获风能。如果风向频繁变化且变化幅度大，会增加偏航系统的工作负荷，也可能导致发电效率波动。

风力发电机的分布位置决定了其所处的风场环境。在山顶、峡谷口等风资源丰富的位置，风力发电机的发电效率相对较高；而在有障碍物遮挡的地方，风速可能会降低，影响发电。同时，了解设备分布位置对于设备的维护、运输和电网接入等都具有重要意义。

叶片角度是调节风力发电机捕获风能的重要参数。根据风速和发电功率的关系，通过控制系统调整叶片角度，实现最佳的风能捕获。例如，在低风速时，叶片角度可能调整得较大，以增加扫风面积；在高风速时，为了防止发电机过载，叶片角度会减小，降低风能捕获效率，保护设备安全。

104，按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略。

举例来说，104中，确定当前时段下的用户负载响应需求；选取多个虚拟储能池中与用户负载响应需求匹配的候选虚拟储能池；构建所述候选虚拟储能池在不同调度目标下对应的目标函数；所述目标函数随不同虚拟储能池的调度目标以及所含设备类型的变化而变化；根据所述候选虚拟储能池对应的约束条件，建立所述候选虚拟储能池对应的解释空间；基于所述目标函数，对所述解释空间中各个虚拟存储节点之间的负载响应情况进行共享搜索，获得所述候选虚拟储能池对应的局部最优解。

具体来说，通过收集和分析用户侧的用电信息，包括不同时段的电量需求、用电设备的功率特性、对供电质量的要求等数据，来确定当前时段用户负载响应需求。同时考虑用户的生产计划、生活习惯以及可能的特殊用电需求等因素。根据虚拟储能池的储能容量、充放电功率、响应速度等特性，以及其与用户地理位置的距离、连接线路的传输能力等因素，筛选出能够满足用户负载响应需求的虚拟储能池作为候选。目标函数通常根据调度目标来构建。例如，若调度目标是最小化储能成本，目标函数可能是虚拟储能池的建设、运行和维护成本之和；若目标是最大化系统可靠性，目标函数可能与虚拟储能池提供的备用容量、故障时的支持能力等相关。不同类型的设备在虚拟储能池中发挥的作用不同，会影响目标函数的具体形式。

进而，根据候选虚拟储能池的约束条件，如分布式电源的出力范围、充放电功率限制、储能容量限制等，确定虚拟储能池在各种运行状态下的可行区域，即解释空间。这个空间定义了虚拟储能池内各个虚拟存储节点的可能状态和相互关系。在解释空间内，采用特定的搜索算法，如粒子群算法、遗传算法等，对各个虚拟存储节点之间的负载响应情况进行搜索。通过不断迭代和优化，寻找使得目标函数最优的虚拟存储节点的负载分配方案，即局部最优解。

例如，假设存在一个工业园区，有多个工厂作为用户，其生产过程对电力供应的稳定性和成本有较高要求。例如，某工厂在特定时段需要稳定的500kW电力供应，且希望在满足生产需求的前提下，尽量降低用电成本。有三个虚拟储能池A、B、C。虚拟储能池A距离工业园区较近，储能容量为1000kW·h，充放电功率为300kW；虚拟储能池B储能容量为1500kW·h，充放电功率为400kW，但距离稍远；虚拟储能池C储能容量800kW·h，充放电功率250kW。根据工厂的负载需求和虚拟储能池的特性，选择虚拟储能池A和B作为候选。若调度目标是最小化用电成本，假设虚拟储能池A的单位电量成本为0.5元/kW·h，虚拟储能池B的单位电量成本为0.6元/kW·h。目标函数可以设为C = 0.5x + 0.6y，其中x、y分别为从虚拟储能池A、B获取的电量。

假设虚拟储能池A的充放电功率限制为±200kW，储能容量限制为500 - 1000kW·h。虚拟储能池B的充放电功率限制为±300kW，储能容量限制为800 - 1500kW·h。根据这些约束条件，确定虚拟储能池A、B在不同充放电状态下的可行区域，形成解释空间。采用粒子群算法在解释空间内搜索，经过多次迭代，得到从虚拟储能池A获取300kW·h电量，从虚拟储能池B获取200kW·h电量时，成本最低，为270元，这就是局部最优解。

这样，通过选取合适的虚拟储能池并进行优化调度，能够将虚拟储能资源与用户需求更好地匹配，避免资源的闲置或过度使用，提高虚拟储能资源的整体利用效率。根据不同虚拟储能池的成本特性和用户需求，优化调度策略可以降低用户的用电成本，同时也有助于虚拟储能池运营方合理安排资源，降低运营成本。确保虚拟储能池在满足约束条件的前提下，为用户提供稳定的电力支持，提高电力系统的稳定性和可靠性，减少因电力波动或故障对用户生产生活的影响。快速选取候选虚拟储能池并进行局部求解，能够快速对用户负载响应需求做出反应，提高系统的响应速度，适应电力系统实时变化的需求。在多个虚拟储能池之间进行合理的负载分配和调度，实现了虚拟储能资源的优化配置，使整个虚拟储能系统的运行更加高效、经济。

进一步可选地，第i个虚拟储能池的目标函数表示为如下公式：。其中，{、…、}表示第i个虚拟储能池的第1、…、m个虚拟储能节点的历史节点数据样本，所述历史节点数据样本至少包括虚拟储能节点的历史设备运行状态、以及历史储能状态数据，{、、…、}为第i个虚拟储能池中第1、…、m个虚拟储能节点各自对应的权重参数，m为第i个虚拟储能池中的虚拟储能节点数量，、、为用于在三个不同调度目标下控制收缩目标函数程度的系数，、、为三个不同调度目标在第i个虚拟储能池施加的影响力因子。

上述公式中，由于考虑了虚拟储能节点的历史数据和权重参数，目标函数能够根据不同虚拟储能池的具体设备构成、节点特性和运行环境进行定制化设计。可以适应各种规模和类型的虚拟储能池，无论是包含多种不同类型储能设备的复杂系统，还是具有特定应用场景的小型虚拟储能系统，都能通过合理设置参数来准确描述其运行目标和约束条件，提高了模型的通用性和适应性。通过在目标函数中综合考虑多个因素和调度目标，可以使虚拟储能池在运行过程中更好地应对各种不确定性和变化。例如，在电力系统中，能够更好地平衡电源和负载的波动，提高系统的稳定性和可靠性。当外部环境或系统需求发生变化时，基于目标函数的优化调度可以快速调整虚拟储能池的运行策略，确保系统始终保持在稳定的运行状态，减少停电风险和系统故障的可能性。

105，基于所述目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池执行优化调度。具体而言，虚拟电厂的中央控制系统将目标调度策略转化为具体的控制指令，通过可靠的通信网络发送至各个虚拟储能池中的待调度设备。这些设备包括分布式电源、储能装置、可控负荷等。例如，对于储能电池设备，控制指令可能指示其在特定时段进行充电或放电操作，调整充放电功率大小；对于分布式光伏电站，指令可能要求其根据当前电网需求和储能状态调整发电功率输出。各设备接收到指令后，迅速响应并按照指令执行相应的操作，以实现调度策略所设定的目标。

在执行优化调度过程中，持续对虚拟储能池内设备的运行状态、储能情况、电力输出等数据进行实时监测。通过安装在设备上的各类传感器和数据采集装置，将相关数据反馈至中央控制系统。例如，实时监测储能电池的荷电状态（SOC）、充放电电流和电压，分布式电源的发电功率、设备温度等信息。这些实时数据为评估调度策略的执行效果提供了依据，以便及时发现问题并进行调整。

根据实时监测数据和系统的运行情况，中央控制系统对调度策略进行动态调整和优化。若发现某个虚拟储能池的储能设备荷电状态接近上限，而此时仍有充电指令在执行，系统会自动调整充电功率或暂停充电，避免过充现象的发生。又如，当分布式电源的发电功率因天气等因素出现较大波动时，系统会重新分配各虚拟储能池的发电任务和负荷调节量，确保电力供需平衡。通过不断地实时监测和动态调整，使虚拟电厂始终处于最优运行状态。

各个虚拟储能池之间需要进行协调和协同运行，以实现虚拟电厂的整体优化。例如，当某个虚拟储能池的电力供应不足时，其他虚拟储能池可以根据自身的储能状态和调度策略，向其提供电力支持。通过这种协同机制，提高了虚拟电厂的可靠性和稳定性，同时也充分发挥了各个虚拟储能池的资源优势。此外，虚拟储能池还需要与电网进行协同运行，根据电网的调度指令和实时电价信息，合理安排电力的输入和输出，实现与大电网的友好互动。

定期对优化调度的效果进行评估，依据评估结果对目标调度策略进行更新和完善。评估指标可以包括运行成本、可再生能源消纳量、系统可靠性、用户满意度等多个方面。例如，如果评估发现当前的调度策略在降低运行成本方面效果不佳，系统会分析原因并调整策略中的相关参数，如优化分布式电源的发电计划、调整储能设备的充放电策略等。通过不断地评估和更新，使虚拟电厂的优化调度策略更加适应实际运行需求，提高虚拟电厂的整体性能和效益。

通过以上步骤，基于目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池进行优化调度，实现了虚拟电厂内资源的合理配置和高效利用，提高了电力系统的稳定性、可靠性和经济性。

在本申请实施例中，首先将虚拟电厂中各个待调度设备的实时通信情况以及实时储能情况相结合动态构建多个虚拟储能池，进而采用滚动优化模型自动化更新各个虚拟储能池的调度条件，并通过局部求解完成对多个虚拟储能池的局部调度，从而实现了对虚拟电厂的智能化管理，提升了虚拟电厂的调度效率，有助于满足虚拟电厂所面对的差异化电能调度需求，提高虚拟电厂的资源调度性能、资源分配灵活度、以及对复杂应用场景的适应性。

在本申请的又一实施例中，还提供了一种虚拟电厂优化调度系统，参见图2所述，该虚拟电厂优化调度系统包括以下单元：

监测单元，被配置为监测虚拟电厂中各个待调度设备所在通信网络的实时通信情况以及实时储能情况；

划分单元，被配置为基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池；所述虚拟储能模型至少包括：各个待调度设备对应的虚拟储能节点、各个虚拟储能节点的储能状态以及通信状态；各个虚拟储能节点分别划分到各自对应的虚拟储能池中；

更新单元，被配置为采用滚动优化模型，动态更新各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件；所述调度目标为最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳中的至少一个；

策略单元，被配置为按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略；

调度单元，被配置为基于所述目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池执行优化调度。

进一步可选地，所述系统还包括监测单元，基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分之前，还被配置为：采集虚拟电厂的历史运营数据；所述历史运营数据至少包括：历史负荷需求数据、各个待调度设备所在通信网络的历史通信情况、各个待调度设备的设备属性、历史储能数据以及历史响应数据；基于所述设备属性构建各个待调度设备对应的虚拟储能节点；基于虚拟电厂的部署架构确定各个虚拟储能节点的分布情况、以及各个虚拟储能节点与虚拟电厂之间的连接关系，并基于所述分布情况以及所述连接关系构建初始模型；将所述历史通信情况、所述历史储能数据以及所述历史响应数据，分别配置到所述初始模型中的各个虚拟储能节点中，得到虚拟电厂对应的虚拟储能模型。

进一步可选地，所述划分单元，基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池时，被配置为：基于各个待调度设备所处地理位置，将地理位置处于同一地理区域内的虚拟储能节点划分为一组，得到虚拟电厂中处于不同地理区域的多组虚拟储能节点；根据各个待调度设备的实时储能情况以及实时通信情况，分别合并每一组虚拟储能节点中满足预设合并条件的虚拟储能节点，得到多个虚拟储能池；对多个虚拟存储池进行均衡调整，以使多个虚拟储能池中的可用电能资源情况与虚拟电厂的实时运行情况相匹配。

进一步可选地，所述划分单元，根据各个待调度设备的实时储能情况以及实时通信情况，分别合并每一组虚拟储能节点中满足预设合并条件的虚拟储能节点，得到多个虚拟储能池时，被配置为：将通信延迟差值小于第一设定阈值的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中；和/或将通信带宽差值小于第二设定阈值的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中；和/或将储能容量之和满足设定储能容量上限的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中。

进一步可选地，所述划分单元，对多个虚拟存储池进行均衡调整，以使多个虚拟储能池中的可用电能资源情况与虚拟电厂的实时运行情况相匹配时，被配置为：通过虚拟储能预测模型，将各个待调度设备的实时储能情况以及实时通信情况进行运行状态预测，得到各个虚拟储能节点在未来时段下的可用电能资源预测变化值；基于所述可用电能资源预测变化值，生成多个虚拟储能池在未来时段下的可用电能资源动态分布图；所述动态分布图中各个虚拟储能节点在未来时段下的负载变化情况和/或电能调度响应频率；对所述动态分布图进行热点调度，以均衡所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况。

进一步可选地，所述划分单元，基于所述可用电能资源预测变化值，生成多个虚拟储能池在未来时段下的可用电能资源动态分布图时，被配置为：

对于各个虚拟储能池，将各个虚拟储能池中各个虚拟储能节点转换为对应的可视化图节点；按照虚拟储能节点的地理位置分布，将可视化图节点投影到虚拟电厂对应的图像空间中，得到所述动态分布图；各个虚拟储能池分别对应于所述动态分布图中的不同展示维度，不同展示维度用于对各个虚拟储能节点所属虚拟储能池进行区分；所述动态分布图中不同展示维度对应的图标效果不同；根据各个虚拟储能节点的可用电能资源预测变化值，生成所述动态分布图中对应可视化图节点的视觉变化效果；所述视觉变化效果用于指示各个虚拟储能节点在对应时刻下的可用电能资源预测值。

所述划分单元，对所述动态分布图进行热点调度，以均衡所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况时，被配置为：通过热点图像识别模型，对所述动态分布图中不同展示维度在图像空间中的空间视觉分析，并对各个虚拟储能池在未来时段下的负载均值、电能调度响应次数进行预测，以得到所述动态分布图中各个虚拟储能池所属的热度等级；基于各个虚拟储能池所属的热度等级，对所述动态分布图进行热点均衡分析，并执行分析得到的热点均衡策略，完成对所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况的动态均衡。

进一步可选地，所述划分单元，执行分析得到的热点均衡策略，完成对所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况的动态均衡时，被配置为：对所述动态分布图中各个虚拟储能节点所归属的虚拟储能池进行动态划分；和/或对于热点虚拟储能池，根据通信状态、用户负载均值、电能调度响应次数，从相邻的其他虚拟储能池中选取目标转移池，并将热点虚拟储能池中的部分用户负载转移到所属目标转移池；和/或调整热点虚拟储能池的电能调度优先级，以降低热点虚拟储能池的电能调度频率，避免热点虚拟储能池的过度响应；和/或增加热点虚拟储能池的充电时长或降低其放电功率，以增加热点虚拟储能池的可用电能资源，缓解负载压力。

进一步可选地，所述滚动优化模型至少包括：监控层、模拟调度层、评估层、调整层；所述更新单元，采用滚动优化模型动态更新当前时段下的调度目标以及约束条件时，被配置为：通过监控层，监测当前时段下虚拟电厂的实时运行数据；所述实时运行数据至少包括：用户负荷需求情况、可调度储能资源、各个待调度设备的设备运行情况；所述设备运行情况的数据类型由各个待调度设备的设备类型以及所处运行环境决定；通过模拟调度层，基于所述实时运行数据模拟虚拟电厂在当前时段下的调度情况，以得到虚拟电厂在当前时段下的多个调度模拟结果；通过评估层，将多个调度模拟结果与当前时段下的用户需求条件进行匹配评估，得到匹配评估结果；通过调整层，基于所述匹配评估结果，调整当前时段下的调度目标以及约束条件。

其中，所述约束条件包括：分布式电源的出力范围、充放电功率限制、储能容量限制、可控负荷调节范围、功率平衡约束、电压约束、频率约束、线路传输容量约束中的至少一个。各个待调度设备至少包括：光伏电站、风力发电站；光伏电站的设备运行情况至少包括：光伏电站的设备运行状态、光照强度、气象条件、设备分布位置；风力发电机的设备运行情况至少包括：风力发电机的设备运行状态、风力强度等级、风向、设备分布位置、叶片角度。

进一步可选地，所述策略单元，按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略时，被配置为：确定当前时段下的用户负载响应需求；选取多个虚拟储能池中与用户负载响应需求匹配的候选虚拟储能池；构建所述候选虚拟储能池在不同调度目标下对应的目标函数；所述目标函数随不同虚拟储能池的调度目标以及所含设备类型的变化而变化；根据所述候选虚拟储能池对应的约束条件，建立所述候选虚拟储能池对应的解释空间；基于所述目标函数，对所述解释空间中各个虚拟存储节点之间的负载响应情况进行共享搜索，获得所述候选虚拟储能池对应的局部最优解。

本申请实施例中，通过上述系统实现了对虚拟电厂的智能化管理，提升了虚拟电厂的调度效率，有助于满足虚拟电厂所面对的差异化电能调度需求，提高虚拟电厂的资源调度性能、资源分配灵活度、以及对复杂应用场景的适应性。

在本申请的又一实施例中，还提供一种智能计算平台，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现方法实施例所述的虚拟电厂优化调度方法。

上述电子设备提到的通信总线1140可以是外设部件互连标准（PeripheralComponent Interconnect，PCI）总线或扩展工业标准结构（Extended Industry StandardArchitecture，EISA）总线等。该通信总线1140可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。通信接口1120用于上述电子设备与其他设备之间的通信。存储器1130可以包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括非易失性存储器（non-volatil ememory），例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。上述的处理器1110可以是通用处理器，包括人工智能处理器、图形处理器（GraphicsProcessing Unit，GPU）、人工智能处理器卡（Machine Learning Unit，MLU）、中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（Digital Signal Processing，DSP）、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由电子设备执行的各步骤。

Claims (10)

1.一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述方法包括：

监测虚拟电厂中各个待调度设备所在通信网络的实时通信情况以及实时储能情况；

基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池；所述虚拟储能模型至少包括：各个待调度设备对应的虚拟储能节点、各个虚拟储能节点的储能状态以及通信状态；各个虚拟储能节点分别划分到各自对应的虚拟储能池中；

采用滚动优化模型，动态更新各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件；所述调度目标为最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳中的至少一个；

按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略；

基于所述目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池执行优化调度。

2.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分之前，还包括：

采集虚拟电厂的历史运营数据；所述历史运营数据至少包括：历史负荷需求数据、各个待调度设备所在通信网络的历史通信情况、各个待调度设备的设备属性、历史储能数据以及历史响应数据；

基于所述设备属性构建各个待调度设备对应的虚拟储能节点；

基于虚拟电厂的部署架构确定各个虚拟储能节点的分布情况、以及各个虚拟储能节点与虚拟电厂之间的连接关系，并基于所述分布情况以及所述连接关系构建初始模型；

将所述历史通信情况、所述历史储能数据以及所述历史响应数据，分别配置到所述初始模型中的各个虚拟储能节点中，得到虚拟电厂对应的虚拟储能模型。

3.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池，包括：

基于各个待调度设备所处地理位置，将地理位置处于同一地理区域内的虚拟储能节点划分为一组，得到虚拟电厂中处于不同地理区域的多组虚拟储能节点；

根据各个待调度设备的实时储能情况以及实时通信情况，分别合并每一组虚拟储能节点中满足预设合并条件的虚拟储能节点，得到多个虚拟储能池；

对多个虚拟存储池进行均衡调整，以使多个虚拟储能池中的可用电能资源情况与虚拟电厂的实时运行情况相匹配。

4.根据权利要求3所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述根据各个待调度设备的实时储能情况以及实时通信情况，分别合并每一组虚拟储能节点中满足预设合并条件的虚拟储能节点，得到多个虚拟储能池，包括：

将通信延迟差值小于第一设定阈值的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中；和/或

将通信带宽差值小于第二设定阈值的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中；和/或

将储能容量之和满足设定储能容量上限的虚拟储能节点，合并到一个虚拟储能池中。

5.根据权利要求3所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述对多个虚拟存储池进行均衡调整，以使多个虚拟储能池中的可用电能资源情况与虚拟电厂的实时运行情况相匹配，包括：

通过虚拟储能预测模型，将各个待调度设备的实时储能情况以及实时通信情况进行运行状态预测，得到各个虚拟储能节点在未来时段下的可用电能资源预测变化值；

基于所述可用电能资源预测变化值，生成多个虚拟储能池在未来时段下的可用电能资源动态分布图；所述动态分布图中各个虚拟储能节点在未来时段下的负载变化情况和/或电能调度响应频率；

对所述动态分布图进行热点调度，以均衡所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况。

6.根据权利要求5所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述基于所述可用电能资源预测变化值，生成多个虚拟储能池在未来时段下的可用电能资源动态分布图，包括：

对于各个虚拟储能池，将各个虚拟储能池中各个虚拟储能节点转换为对应的可视化图节点；

按照虚拟储能节点的地理位置分布，将可视化图节点投影到虚拟电厂对应的图像空间中，得到所述动态分布图；各个虚拟储能池分别对应于所述动态分布图中的不同展示维度，不同展示维度用于对各个虚拟储能节点所属虚拟储能池进行区分；所述动态分布图中不同展示维度对应的图标效果不同；

根据各个虚拟储能节点的可用电能资源预测变化值，生成所述动态分布图中对应可视化图节点的视觉变化效果；所述视觉变化效果用于指示各个虚拟储能节点在对应时刻下的可用电能资源预测值；

所述对所述动态分布图进行热点调度，以均衡所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况，包括：

通过热点图像识别模型，对所述动态分布图中不同展示维度在图像空间中的空间视觉分析，并对各个虚拟储能池在未来时段下的负载均值、电能调度响应次数进行预测，以得到所述动态分布图中各个虚拟储能池所属的热度等级；

基于各个虚拟储能池所属的热度等级，对所述动态分布图进行热点均衡分析，并执行分析得到的热点均衡策略，完成对所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况的动态均衡。

7.根据权利要求6所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述执行分析得到的热点均衡策略，完成对所述动态分布图中各个虚拟储能池的负载响应情况的动态均衡，包括：

对所述动态分布图中各个虚拟储能节点所归属的虚拟储能池进行动态划分；和/或

对于热点虚拟储能池，根据通信状态、用户负载均值、电能调度响应次数，从相邻的其他虚拟储能池中选取目标转移池，并将热点虚拟储能池中的部分用户负载转移到所属目标转移池；和/或

调整热点虚拟储能池的电能调度优先级，以降低热点虚拟储能池的电能调度频率，避免热点虚拟储能池的过度响应；和/或

增加热点虚拟储能池的充电时长或降低其放电功率，以增加热点虚拟储能池的可用电能资源，缓解负载压力。

8.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述滚动优化模型至少包括：监控层、模拟调度层、评估层、调整层；

所述采用滚动优化模型动态更新当前时段下的调度目标以及约束条件，包括：

通过监控层，监测当前时段下虚拟电厂的实时运行数据；所述实时运行数据至少包括：用户负荷需求情况、可调度储能资源、各个待调度设备的设备运行情况；所述设备运行情况的数据类型由各个待调度设备的设备类型以及所处运行环境决定；

通过模拟调度层，基于所述实时运行数据模拟虚拟电厂在当前时段下的调度情况，以得到虚拟电厂在当前时段下的多个调度模拟结果；

通过评估层，将多个调度模拟结果与当前时段下的用户需求条件进行匹配评估，得到匹配评估结果；

通过调整层，基于所述匹配评估结果，调整当前时段下的调度目标以及约束条件；

其中，所述约束条件包括：分布式电源的出力范围、充放电功率限制、储能容量限制、可控负荷调节范围、功率平衡约束、电压约束、频率约束、线路传输容量约束中的至少一个；

其中，各个待调度设备至少包括：光伏电站、风力发电站；光伏电站的设备运行情况至少包括：光伏电站的设备运行状态、光照强度、气象条件、设备分布位置；风力发电机的设备运行情况至少包括：风力发电机的设备运行状态、风力强度等级、风向、设备分布位置、叶片角度。

9.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略，包括：

确定当前时段下的用户负载响应需求；

选取多个虚拟储能池中与用户负载响应需求匹配的候选虚拟储能池；

构建所述候选虚拟储能池在不同调度目标下对应的目标函数；所述目标函数随不同虚拟储能池的调度目标以及所含设备类型的变化而变化；

根据所述候选虚拟储能池对应的约束条件，建立所述候选虚拟储能池对应的解释空间；

基于所述目标函数，对所述解释空间中各个虚拟存储节点之间的负载响应情况进行共享搜索，获得所述候选虚拟储能池对应的局部最优解。

10.一种虚拟电厂优化调度系统，其特征在于，所述虚拟电厂优化调度系统包括：

监测单元，被配置为监测虚拟电厂中各个待调度设备所在通信网络的实时通信情况以及实时储能情况；

划分单元，被配置为基于所述实时储能情况以及所述实时通信情况，对虚拟电厂对应的虚拟储能模型进行动态划分，得到多个虚拟储能池；所述虚拟储能模型至少包括：各个待调度设备对应的虚拟储能节点、各个虚拟储能节点的储能状态以及通信状态；各个虚拟储能节点分别划分到各自对应的虚拟储能池中；

更新单元，被配置为采用滚动优化模型，动态更新各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件；所述调度目标为最小化运行成本、最大化系统可靠性、最大化可再生能源消纳中的至少一个；

策略单元，被配置为按照各个虚拟储能池对应的调度目标以及约束条件，对所述虚拟储能模型进行局部求解，得到各个虚拟储能池的目标调度策略；

调度单元，被配置为基于所述目标调度策略对虚拟电厂中的各个虚拟储能池执行优化调度。