本文是一篇电气工程论文，本文首先构建了虚拟电厂数据空间，从虚拟电厂数据空间中抽取相关数据进行风光发电功率预测，验证了 CNN-BiLSTM-Attention 组合模型的有效性和适用性；
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
当前，我国每年能源相关的碳排放量约占全球总碳排放量的三分之一。我国能源总消费的 57% 来自于煤炭，约占全球总消费量的一半。电力行业是我国煤炭消费和碳排放占比最高的行业，其碳排放占比超过 40%[1]。为了确保能源行业的可持续发展，我国正在全力推进实现“双碳”目标，并严格实施能源“双控”制度。中国积极参与到《巴黎协定》中，并向全世界承诺：到 2030 年，单位国内生产总值二氧化碳排放将比 2005 年下降 65% 以上[2]。可再生能源不断发展，2023 年全球可再生能源新增装机容量达 510 吉瓦，比 2022 年增长 50%[3]。积极发展风光新能源，逐步替代火电能源，构建以新能源为主体的新型电力系统，推动能源清洁转型，加速电力脱碳，是实现“双碳”目标的关键路径。
传统化石能源发电会给环境带来大量污染，近年来分布式可再生能源发电由于灵活性强、节能环保、可靠性高等特点，得到了迅速发展[4]。然而，分布式电源出力易受环境因素的影响，呈现间歇性、随机性和波动性等特征。我国能源结构在从煤电主体向保障电源转变过程中，需要保障电力系统持续可靠稳定供应，从而面临许多的挑战与机遇[5]。为了降低用户的电力成本，需要解决分布式可再生能源并网的高成本问题，分布式发电设备就地发电及就地用电可以加快促进我国以新能源为主体的能源体系建设[6]。习近平总书记曾强调要加大力度规划建设以安全可靠的特高压输变电线路为载体、以大型风光新能源发电基地为基础、以节能高效的煤电为支撑的新能源供给消纳体系[7]。随着人工智能的不断成熟完善，虚拟电厂作为一种不受地理区域限制的运营模式应运而生。它可以通过市场利益的驱动减少分布式可再生风光能源的波动，提高电力系统运行的可靠性和灵活性[8]。虚拟电厂 (virtual power plant，VPP ) 基于通信和聚合的思想，在不改变分布式发电并网方式的前提下，以各类聚合体的形式对外呈现，并可以参与到电力市场交易中[9]。电力市场加强了电力系统源－网－荷－储之间的协调互动，虚拟电厂可以促进风光新能源消纳能力[10]，增强源荷两侧各种不同类型资源的耦合[11]，能增强不同资源调度的灵活性、稳定性和经济性[12]。虚拟电厂的应用能够规避风、光等分布式电源不确定性给电网带来的冲击，提升电网的安全性和稳定性，提高清洁能源的利用效率，实现电力系统低碳经济运行[13]。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 虚拟电厂的研究现状
传统电力能源生态系统主要依赖集中式发电设施，如大型火力发电厂、水力发电厂和核电站。这些设施通过高压输电网络将电力传输到各地，再经过配电网络输送到最终用户。该系统以单向电力流动为特征，电力从发电端传输到用电端。传统系统高度依赖化石燃料，导致高碳排放和环境污染。此外，调度和调峰能力主要集中在少数大型电厂，系统响应负荷变化的灵活性较低，且在整合间歇性和波动性较大的可再生能源方面面临技术和经济挑战。虚拟电厂能源生态系统通过整合分布式能源资源实现分布式发电和智能调度，包括太阳能、风能、储能装置和可调节负荷等。VPP 利用先进的信息和通信技术，实时监测和调度这些分布式资源，优化发电与负荷的平衡。电力流动呈多向互动，用户既是电力的消费者也是生产者。VPP 高度依赖可再生能源，显著减少碳排放，通过灵活调度提高系统响应能力和稳定性，最大化利用可再生能源，减少弃风弃光现象，实现高效、低碳的能源管理。传统电力能源生态系统和虚拟电厂能源生态系统示意如图 1-1 所示。
第二章 基于虚拟电厂数据空间的风光功率预测
2.1 引言
随着全球能源需求的持续增长和对可再生能源的日益重视，风能和太阳能作为清洁、可再生的能源资源，正扮演着日益重要的角色。然而，由于风光能源发电具有间歇性和不可控性，有效地预测风电和光伏功率成为实现风光能源大规模集成和智能化运营的关键挑战之一。在此背景下，虚拟电厂数据空间作为一个集成多种能源资源、负荷需求和市场行为数据的信息技术平台，为解决这一挑战提供了新的可能性。
本章的研究旨在探索基于虚拟电厂数据空间的风光功率预测方法，并将其应用于实际的 VPP 中。风光功率预测的准确性直接影响到电力系统的运行效率和经济性，同时也是实现电力系统智能化调度和可持续发展的关键技术之一。本文将通过综合利用虚拟电厂中多源数据，包括温度、气压以及湿度等信息，构建和优化预测模型。
首先，本章将详细介绍虚拟电厂数据空间的构建。通过收集和整合多源数据，虚拟电厂数据空间能够为风光能源的预测建模提供更为全面和准确的基础。其次，本文将重点介绍和实现基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention），以提高预测的精度和鲁棒性。
最后，通过实际算例分析，本文将验证所提出方法在不同场景下的适用性和效果。通过对比实验结果，分析不同方法的优劣势，并探讨其在实际应用中的推广和可行性。本章的研究成果不仅有助于深化对风光能源预测技术的理论理解，也为实际电力系统的智能化管理和可持续发展提供了实用的技术支持和创新方案。通过本章的研究，将进一步推动虚拟电厂数据空间在 VPP 领域的应用与发展。
2.2 虚拟电厂数据空间构建
虚拟电厂数据空间旨在集成和管理分布式能源资源的多样化数据，并通过先进的信息技术实现对这些资源的智能化控制和优化[79]。在现代能源系统中，虚拟电厂通过集成风能、太阳能等可再生能源，以及传统的发电设施，构建了一个高度灵活和响应性的能源生产和分配网络。
虚拟电厂数据空间的核心在于其能够整合来自各种源头的大量数据，包括实时能源生产数据、气象条件、市场价格、用户需求等多维度信息。这些数据通过先进的传感器、监控系统和通信技术进行实时采集和传输，从而建立起一个动态且具有实时决策能力的信息基础设施。
数据空间的建构涵盖了数据的采集、存储、处理和分析过程。首先，通过分布式传感器网络和物联网技术，实时地获取和传输各类能源资源的运行状态和环境参数。其次，借助高效的数据存储和管理系统，能够处理和存储大规模、多源头的数据流，确保数据的安全性和完整性。在数据处理方面，利用先进的数据挖掘和机器学习算法，对采集的数据进行分析和建模，识别出潜在的能源生产趋势和异常状况，为后续的决策提供支持。
第三章 考虑碳捕集及需求响应的虚拟电厂优化调度 ........................ 27
3.1 引言 .............................. 27
3.2 虚拟电厂运行机制 ....................... 27
第四章 考虑碳捕集、储能及阶梯碳交易的虚拟电厂优化调度 ........ 47
4.1 引言 .................................. 47
4.2 阶梯碳交易机制 ............................. 47
第五章 结论与展望 ......................... 67
5.1 结论 .............................. 67
5.2 展望 ...................................... 67
第四章 考虑碳捕集、储能及阶梯碳交易的虚拟电厂优化调度
4.2 阶梯碳交易机制
随着全球工业化进程的深入发展，我们面临着日益严峻的环境问题。化石燃料为主的能源利用模式导致了大量的温室气体排放，特别是二氧化碳的排放，加剧了全球气候变化的速度和程度，诸如全球气温上升、冰川融化等现象日益显著。为实现减排目标，世界各国积极推进清洁低碳能源的发展。建立碳市场交易机制被人们普遍认为是一种有效的应对气候变化的途径。通过碳市场交易，可以激励碳排放者减少二氧化碳排放，促进清洁能源的发展和利用。
在建立碳交易市场运行机制时，首先需要进行两个关键步骤：设计碳排放总量的上限和分配碳排放配额。配额分配是碳交易市场的核心机制之一，它涉及确定碳排放者可以排放的二氧化碳的数量。配额分配指的是在设定了总体碳排放上限的情况下，政府或相关管理机构会根据国家或地区的减排目标和政策规定，将总体碳排放量分配给各个参与者。配额分配的目的在于确保整体的碳排放量在可控范围内，同时鼓励碳排放者采取减排措施。通常情况下，政府或相关管理机构会根据国家的减排目标和碳排放指标，制定碳排放总量上限，并将其转化为一定数量的碳排放配额。这些配额可以通过免费分配或拍卖的方式分配给碳排放者，以确保在一定时间内不超过规定的碳排放量。在配额分配过程中，需要考虑到公平、公正和有效的原则，避免资源垄断和碳排放的转移。同时，还需要考虑到碳排放者的实际情况和能力。
第五章 结论与展望
5.1 结论
针对我国新能源消纳问题以及响应国家提出的“双碳”战略目标，本文首先构建了虚拟电厂数据空间，从虚拟电厂数据空间中抽取相关数据进行风光发电功率预测，验证了 CNN-BiLSTM-Attention 组合模型的有效性和适用性；然后，提出了考虑碳捕集及需求响应的虚拟电厂优化调度方法，研究了需求响应对虚拟电厂灵活性的影响；最后，提出了考虑碳捕集、储能及阶梯碳交易的虚拟电厂优化调度方法，构建深度强化学习算法中的 DQN 算法用于虚拟电厂优化调度模型的求解，提高了虚拟电厂调度灵活性，降低了碳排放量。通过案例仿真和分析得出以下研究结果：
(1) 针对虚拟电厂内部单元复杂、数据量巨大且多源异构的问题，本文首先构建了虚拟电厂的数据空间架构，
