含碳捕集机组的虚拟电厂优化调度探讨

以便对大量相关数据进行分析与应用。其次，针对风电和光伏发电功率的长时间序列特性将 CNN-BiLSTM-Attention 组合模型用于风电和光伏发电功率预测。通过集成各算法的优势，实现了风电和光伏功率的准确预测。结果表明，CNN-BiLSTM-Attention组合模型在风电和光伏功率预测中表现出最低的RMSE 和 MAE 值，最高的 R² 值，预测精度最佳。准确预测虚拟电厂中的风电和光伏发电功率为虚拟电厂优化调度管理中的日前计划制定奠定了坚实的基础。

(2) 针对需求侧资源利用不足以及系统调度复杂性的问题，本文提出在火电厂、风电场、光伏电站的基础上引入碳捕集设备，同时考虑需求侧资源聚合为虚拟电厂进行优化调度。包含碳捕集电厂的 VPP 可以有效减少 CO2 排放量和弃风量。碳捕集技术的应用不仅使 VPP 在碳交易市场中获得了可观的收益，还提升了可再生能源消纳能力，增强了系统的整体运行效率，从而有利于增加 VPP 的总体经济效益。综合考虑价格型需求响应机制和激励型需求响应机制后，VPP 通过有效利用源荷两侧资源，显著提高了可再生能源的消纳水平和总体经济收益，同时降低了碳排放量。

参考文献（略）