电力现货市场环境下虚拟电厂投标电量与电价协同优化

引言

随着新能源渗透率持续提升，传统电力系统向分布式与灵活化方向加速演进。电力现货市场作为资源配置的重要机制，其以小时级交易和边际定价为核心，推动市场主体根据实时供需响应信号进行报价决策。虚拟电厂通过整合光伏、风电、储能与可控负荷等资源，具备了灵活的调节潜力和独立参与市场交易的能力。然而，受限于出力的不确定性和电价的波动性，单一维度的预测或优化难以支撑投标决策的稳定收益。因此，探索电量与电价协同优化机制，已成为提升虚拟电厂市场竞争力的关键方向，对新型电力系统的安全运行和市场效率提升也具有深远意义。同时，协同优化还涉及数据融合、计算建模、平台运行等多个维度，是多学科交叉融合的综合问题。

一、电力现货市场机制与虚拟电厂运作特点分析

电力现货市场通过市场化竞价机制实现电能的短周期交易，价格受实时负荷、可再生出力、电网约束等多重因素影响，波动显著。相比长期合同交易，现货市场强调参与主体的快速响应与报价策略灵活性，对预测能力提出更高要求。其核心特征包括日内多轮交易、边际价格机制、集中清算方式等，所有参与者都需在严格的时间窗内完成数据采集、预测分析与报价提交，挑战巨大。

虚拟电厂作为多种分布式能源的协调平台，通过智能调度系统实现统一响应与优化控制，具备“可调控、可计量、可结算”的技术基础。其市场参 似集中式电厂， 但在出力管理、资源调度、风险规避等方面面临更大挑战，尤其是多能协同下的出 非线性、 随机性 理往往依赖于高频数据采集、边缘智能控制与动态优化决策三者的协同 尤其在 现货市场中 同时考虑可用电量和市场电价趋势，传统的单点预测方式难以满足协同决策的需求。因此，从系统视角构建多变量联动的优化模型，成为研究的重点。

二、虚拟电厂投标面临的协同决策难题

电量预测的不确定性是虚拟电厂参与现货市场的首要障碍。受天气变化、负荷波动和调度策略影响，分布式能源出力波动性强，即使采用先进的预测算法，也难以完全消除偏差。预测误差一旦放大到投标层面，可能导致偏差电量、调度指令冲突或罚单，影响经济效益和市场信誉。此外，部分虚拟电厂面临数据覆盖面不足、预测模型泛化能力弱等问题，进一步限制了其预测精度与决策合理性。

另一方面，电价的不确定性亦构成决策难点。现货电价受区域供需关系、电源结构与网架瓶颈等影响，小时级别波动频繁。部分区域还存在由于可再生出力突增而造成的“负电价”现象，对策略制定带来冲击。虚拟电厂若未能准确研判价格趋势，即便电量预测精准，仍可能因报价策略偏离而陷入亏损或错失交易机会。因此，需将电量—电价协同建模与联合优化纳入投标策略核心，实现动态调整与精细控制，提升决策的稳定性与鲁棒性。

三、电量与电价协同优化模型设计与实现机制

协同优化的基本目标是在综合收益与风险控制之间寻求平衡。该过程包含四个核心模块：电量预测、电价预测、联合优化与执行反馈，且需以数据驱动的智能算法为支撑。

在电量预测部分，系统需融合历史运行数据、气象参数、负荷预测与设备运行状态，建立基于时间序列、XGBoost 或LSTM 等模型的短时预测机制，提升输出精度；电价预测则需结合区域市场价格、备用容量、可再生渗透率等因素，构建深度学习或多因素回归模型，实现小时级价格趋势判断。若叠加电价异常识别模块，还

可预警尖峰价格，辅助提前布局策略。

在决策优化环节，通过设定收益最大化与偏差风险最小化的双目标函数，构建包含储能调节、负荷响应和投标策略的优化模型。模型应引入灵敏度约束、波动容忍带与储能调节因子，使得最终投标方案具备实用性与抗扰性。针对不确定输入，可采用鲁棒优化、随机建模或概率约束方法对策略进行边界修正，确保优化结果在多情景下稳定有效。此外，建议在模型中引入市场行为模拟与竞品行为预测模块，以进一步增强策略的竞争性与前瞻性。

为提升协同优化的可落地性，可将预测与优化模块采用分层解耦设计，前端部署预测模型，后端进行策略运算，通过接口协议传递参数与指令，保障系统的灵活性与可扩展性。在调度频繁、交易密集的市场环境中，解耦设计能够显著提升系统响应速度与模型部署效率。

四、系统平台架构与运行流程优化设计

为支撑协同优化模型的实时应用，需构建包含数据感知、智能决策与过程管控三大功能模块的系统平台。在架构层面，平台应由边缘采集节点、中央控制模块与市场接口组成，实现数据的快速汇聚与指令下发。考虑不同资源接入需求，应强化系统对多类型分布式能源的兼容能力，保障系统统一调度与多节点协同的效率，同时减少人为操作误差，提高系统运行的一致性与安全性。

在运行流程上，整个投标机制可划分为四个阶段：数据准备、模型预测、策略生成与效果反馈。系统需建立清晰的时序管理机制，在每一交易周期内完成完整的预测—优化—执行—回溯闭环流程。流程中嵌入自动校验、容错补偿与人工干预接口，提升整体运行安全性与策略弹性。同时，系统应具备在线学习能力，能根据市场反馈自动修正参数与优化路径，形成动态迭代的智能决策机制。

此外，为应对市场波动，系统需支持策略切换功能。当电价剧烈波动或资源不可用时，自动激活备用模型或应急策略，提升抗扰能力与市场适应力。日志管理与数据可视化模块可辅助运营人员进行追踪与分析，为策略评估与模型优化提供数据支撑。系统应提供模型版本管理、参数溯源、故障诊断等功能，助力构建全面透明、可持续迭代的优化闭环体系。

五、结论

电力现货市场的建立为虚拟电厂提供了主动参与、灵活响应的新平台，但同时也带来了高频交易环境下的不确定性挑战。本文聚焦电量与电价协 核心问题，从预测建模、优化算法、系统架构与运行流程四个层面，构建了具备实际应用前景的 表 通过精准的双变量预测、风险收益平衡的优化模型以及高度集成的运行系统，虚 标策略的稳定性与收益水平，在构建新型电力系统中发挥重要作用。未来，随着AI、边缘计算与区块链等技术进一步融合，协同优化机制将朝着更高智能化与平台化方向发展，成为推动电力市场高效运行的重要技术支柱。

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