虚拟电厂技术范畴与系统边界研究

在全球能源结构转型、“双碳”目标持续推进的背景下，电力系统正面临前所未有的复杂挑战。传统集中式电源逐渐让位于大规模分布式可再生能源，而负荷侧资源的响应能力亦日益成为电力系统稳定运行的重要保障。在此背景下，虚拟电厂作为一种新兴的电力系统组织形式和调度机制，逐渐受到学术界与产业界的广泛关注。

虚拟电厂的概念起源及其演进

虚拟电厂概念最早发轫于20世纪末至21世纪初的德国，随着风能与太阳能等间歇性可再生能源在能源结构中比例不断上升，传统集中式电力系统的调度和稳定性遭遇前所未有的挑战。在这种背景下，关于虚拟电厂的构想应运而生。它并非物理意义上的“工厂”，而是一种通过通信与控制技术，将地理上分散、类型各异的可再生能源设备（如风电场、光伏电站）、可调节负荷（如工业负载、建筑空调系统）和储能设备（如电池储能系统）整合为“一体化协作单元”的系统架构。其目标是通过协调控制这些分布式资源，使其表现出类似传统电厂的统一调度特性，进而实现更高效的能源资源配置和更精确的电网响应能力。德国科隆大学经济学与电力系统研究机构在21世纪初期提出了“虚拟电厂（Virtual　Power　Plant，VPP）”这一术语，并进一步对其技术可行性、市场机制模型和调度逻辑进行深入研究。这些研究不仅推动了理论框架的初步建构，也为后续的商业化试验和政策支持打下了基础。随后，欧洲企业迅速将相关理念付诸实践，建立了运行良好的商业化虚拟电厂平台，形成了从理论到现实的闭环验证。

随着信息化、数字化等技术迭代，虚拟电厂的概念也在不断演进之中。早期虚拟电厂强调的是资源聚合和远程协调，随着智能电表、物联网、边缘计算、机器学习等技术的快速发展，虚拟电厂逐渐演变为具备自学习、自调度和预测能力的动态系统，其边界也从单纯的电源侧扩展至负荷侧、储能侧乃至电动汽车、建筑能源系统等综合能源领域，成为多维协同、动态博弈的能源操作系统。虚拟电厂这一概念的提出不仅是技术演化的产物，更是能源体制转型、市场机制变革与学术理论创新交汇的成果。这一概念也日益成为各国应对高比例可再生能源接入、电力市场深化改革和碳中和目标下的关键路径选择之一。

虚拟电厂的关键技术及其路径演化

虚拟电厂的发展深植于电力系统自动化、通信技术与分布式能源治理理念的融合轨道，逐步呈现结构跃迁与系统边界拓展的特征。其关键技术演化路径分为三个阶段，分别是2000年之后的第一阶段，表现为基础自动化与静态聚合特点的初步构思与技术探索；2016—2020年的第二阶段，具备预测驱动与动态响应的系统化调度与区域试点的形成阶段；2020年至今，在全球范围的政策、能源结构、技术、市场等外部环境历史性变革背景下的协同自治与算法优化阶段。

第一阶段（2000—2015年）：初步构思与技术探索——基础自动化与静态聚合

20世纪90年代，欧洲国家提出的能源转型旨在大力发展风能、太阳能等清洁能源，并逐步淘汰传统的煤炭和核能发电。这一进程中，如何平衡供需、避免电网过载以及如何有效整合不同类型的分布式能源成了关键问题。在此背景下，虚拟电厂作为一种集成多种分布式能源资源并协调调度的方案应运而生。该阶段大致起始于2000年前后，是虚拟电厂概念试探性实践的初级阶段，首个虚拟电厂雏形是将多个小型可再生能源设备模拟成一个大型电厂以参与市场交易，但技术体系相对简化，强调对资源的静态聚合与远程控制能力建设。

在第一阶段，虚拟电厂的构思主要围绕数据的监控与采集展开，数据采集与监视控制系统（SCADA，Supervisory　Control　and　Data　Acquisition）逐步成为这一阶段的核心技术之一。作为电力系统的主控神经，数据采集监控系统提供了对发电单元状态、电量信息和运行指令的最早汇聚通道，通过传感器和数据采集设备实时监控电力生产、分配和消费的各个环节，实现基础数据采集、远程可视化与故障监控，并为后续的决策提供必要的依据。虽然这一阶段的系统主要集中在传统电力系统的监控，但其在虚拟电厂中为实时信息采集和调度提供了基础。在控制与操作方面，可编程逻辑控制器（PLC，Programmable　Logic　Controller）成了虚拟电厂的一个基础组成部分，控制器与电量采集装置，实现现场电气设备与调度中心之间的逻辑控制，通过串口或网络方式上传实时电压、电流、功率因子等关键参数，实现基础性的“远程开关调节”，能够自动化控制电力设备的开关、调整发电机的输出功率等操作，是连接虚拟电厂各类电源资源的关键控制设备。PLC的远程监控和控制功能，使得分布在不同地域的能源资源能够被有效管理。在这一阶段，虚拟电厂的初步设想主要围绕如何集成和调度分散在不同地点的分布式能源资源（如风电、太阳能等），并进行监控和管理。

尽管这一阶段为虚拟电厂的构建奠定了基础，但仍面临多个挑战：功能上仅实现了分布式电源的简单整合，缺乏高效的系统优化能力，各类能源资源的调度还没有完全实现互联互通，且大部分能源依赖本地数据采集与控制。缺乏智能化调度，虽然在该阶段开始使用数据采集与监控系统，但由于计算能力和数据处理技术的限制，调度决策大多基于传统的定期调度模型，缺乏对系统实时性与灵活性的充分应对。在电网稳定性方面，尤其是可再生能源比例逐步提高的背景下，虚拟电厂如何确保电网稳定性，避免因波动性过大而导致的电网过载等问题，成为该阶段重要的研究课题。这一阶段标志着虚拟电厂从理论设想到初步技术实现的过渡，尽管技术尚处于探索阶段，但已为后续阶段的技术成熟与应用奠定了坚实的基础。

第二阶段（2016—2020年）：系统化调度与区域试点的形成阶段——预测驱动与动态响应

21世纪10年代中后期，随着分布式可再生能源的大规模接入，电力系统面临的结构性问题日益突出。尤其在中国、德国、日本等国家，风电、光伏装机容量迅速攀升，其出力的高度波动性对传统调度模式构成严峻挑战。与此同时，电力体制改革、售电侧开放、储能技术进步和信息通信基础设施的发展，也为虚拟电厂技术的系统化和工程化推进提供了土壤。2015年“电改9号文”标志着电力市场化改革进入深水区，分布式能源开始具备市场化交易的可能性；在德国和北欧，电力现货市场的日趋成熟为虚拟电厂的调度与聚合提供了经济激励机制。这一阶段的发展不再局限于早期的监控与整合，而是开始聚焦如何系统性地协调不同类型的资源，实现区域范围内的实时优化调度与负荷平衡。虚拟电厂开始从“技术设想”向“区域应用系统”过渡。

第二阶段的技术核心是能量管理系统（EMS，Energy　Management　System）的构建与集成。能量管理系统可以在局部尺度上进行负荷预测、储能管理，并具备调度优先级配置、运行优化等功能。它使虚拟电厂具备了从数据采集到控制决策的完整闭环。调度中心开始具备功率优化计算能力，可将风光功率预测、负荷行为模型嵌入日内调度策略中，提升了应对不确定性的能力。而在虚拟电厂和分布式能源系统场景下，能源管理系统的内涵已远超传统意义上的能量计量或简单调度，而是通过数据驱动调控策略，使用负荷历史数据和短期预测结合技术（如LSTM神经网络、ARIMA模型）构建动态策略曲线；通过智能电表与IoT设备等传统电量采集装置外的装置接入，形成多通道信息采集机制，辅助虚拟电厂形成更完整的状态感知网络；部分负荷端具备如启停逻辑、负载优先级切换等初步的本地响应能力，促使初级响应控制逻辑嵌入终端。这一阶段的虚拟电厂，不再仅依赖中央指令，而是实现了“预测—调度—执行—反馈”的循环，开始具备一定的自治与优化能力，参与市场范围从电能量交易延展至辅助运行等更复杂的市场服务。

在这几年内，能量管理系统开始被广泛部署于电网侧与用户侧，数据采集与监视控制系统逐步向终端物联网络架构融合，大量基于规则的预测优化算法投入实际运行，虚拟电厂进入以“动态跟踪”“前馈控制”为特征的阶段。这一阶段开始探索“发—配—用—储—网”各类主体之间的联动控制与利益协调机制，虚拟电厂从一个偏工程化的能源系统向具备社会及经济属性的市场代理机制演化。

第三阶段（2020年至今）：协调自治与算法优化

2020年，在政策导向、能源结构、技术基础与市场角色四个层面的历史跃迁下，虚拟电厂技术演化路径进入第三阶段。中国等国家自2020年明确碳中和目标以来，形成了政策、产业与社会意识的系统性转变。减碳路径不再局限于发电端的结构优化，也逐步向用户侧管理、终端灵活性释放倾斜，虚拟电厂作为连接多类型资源的系统调和工具受到重视。从全球能源体系的演变来看，2022年俄乌冲突突显集中供能体系的依赖风险。欧洲在经历天然气价格飙升、电力系统失衡的危机后，明显加快了对本地化、分布式、可调节能源系统的部署。虚拟电厂作为分布式协调工具在“能源安全”议题中脱颖而出。全球范围内，以物联网终端设备为代表的数字基础设施的全面下沉为虚拟电厂的发展创造了关键条件，用能数据实现实时采集与联动响应，数字感知与能量管理逐步融合，虚拟电厂得以从“集中运算”迈向“边缘协同”。这种社会层面的技术准备，是构建分布式自治系统的必要前提。最后，电力市场机制的改革与用户角色的变化也为该阶段提供了实践基础。分时电价、用户侧负荷响应激励机制逐步落地，传统的被动消费者正在转化为主动的调节参与者。虚拟电厂承担起市场机制向社会资源映射的接口角色。这些多重背景叠加，标志着2020年后的虚拟电厂不再仅是技术平台，而是深度嵌入社会结构与能源体系的数字调和机制，进入以协调、自主与多能融合为特征的新阶段。

在这一阶段中，虚拟电厂的发展趋势是系统性的“智能涌现”阶段：不仅是“调度平台”，而成为具备边缘判断、自主博弈、协调优化能力的能量组织体。结构上从原有“调控中心—终端”的一元控制结构，转向“端—边—云”多层次协作系统。其中的关键技术与理念主要体现在五个方面。云端协同：通过云平台调度多个子虚拟电厂或区域控制器，形成更高层级的跨区联合响应能力。资源调度不再局限于本地物理连接，而跨越地理与技术边界实现远程协调。边缘智能与设备自治控制：终端部署边缘控制器与微型能量管理系统，具备快速决策响应与本地优化能力（如储能管理、冷热负荷管理等），提升系统的实时性与鲁棒性。机器学习与强化学习的引入：通过深度强化学习（如DDPG、PPO算法）优化参与市场报价、调节策略，利用历史运行轨迹优化未来响应行为。多能互补与跨域协调机制：引入热能、冷能、氢能等其他能源的协同调控，功能意义上拓展为综合能源服务平台。安全保障与数据治理机制：强调数据可信空间构建、用户隐私保护等，确保系统在自治化同时具备监管能力。

这一阶段的虚拟电厂逐渐具备平台性、自治性和博弈性，形态更加复杂，组织逻辑趋于“算法治理化”，其技术形态逐渐由控制平台进化为一种结构代理——在技术上模拟能源系统的调度逻辑，在结构上表现出以算法管理复杂不确定性的秩序形式。虚拟电厂的演进路径离不开多技术的耦合过程，其关键不在于单一技术的先进性，而在于多技术层之间协调同步机制的演化融合能力，这种能力使其成为电力系统边界扩展的载体，也逐步演化为能源治理新范式下的制度与结构代理。除调度层面实现跨源协调外，更在控制逻辑上趋向分布式自治，逐步具备对复杂能流—信流—数流系统进行实时优化与动态响应的能力；其角色也从传统意义上的资源整合者，演化为能动的市场构造器与系统韧性保障者，标志着能源数字化治理体系的一次结构性跃迁。

虚拟电厂运行的机器学习及其演算

虚拟电厂运行机制的本质是对分布式能源系统（DERs）进行数字化聚合、可控化管理与经济性调度。该机制依赖于三大核心能力：数据获取与融合、状态感知与预测、协同控制与市场响应。在此框架下，机器学习技术逐步被嵌入各环节中，以提升其系统韧性与响应效率。

数据采集与特征建模：从离散性到结构化

虚拟电厂需实时采集大量分布式节点的数据，如风速、辐照度、负荷波动、设备状态等。这些数据往往呈现高度离散性、间歇性与不完全性。传统基于物理建模的调度逻辑难以充分处理此类非线性复杂性。机器学习，尤其是深度学习与时序建模技术（如LSTM、Transformer）在此得以应用，通过对历史运行数据的训练，构建用于预测与评估的特征空间，实现功率预测、设备状态诊断、潜在扰动识别等任务。

不确定性建模与调度决策：从规则系统向概率优化过渡

虚拟电厂作为多能融合的协调体，其核心挑战是如何处理源荷的不确定性与异步性。在运行调度上，机器学习能够实现从“规则式控制”向“预测性控制”的跃升。例如，强化学习（Reinforcement　Learning）已被用于模拟储能系统与负荷响应在市场价格变化下的最优博弈路径。此外，贝叶斯网络、支持向量回归等方法也用于概率性负荷响应估计，从而提高调度算法在动态市场环境下的适应能力。

市场响应与行为建模：从设备到用户的动态连接

随着电力市场机制的不断深化，虚拟电厂必须面对的不仅是物理资源调度，还包括用户行为模式的预测与响应。机器学习在此一方面用于构建用户画像与用能偏好分类，将用户按照其用能行为特征（如用电时间、负荷模式、响应灵敏度等）划分为若干群体，另一方面也用于市场价格预测与动态报价策略制定。例如，部分试点中，神经网络模型已可根据市场交易历史与气象条件预测未来15分钟电价走势，辅助虚拟电厂资源定价与聚合策略。

算法边界与现实反馈：数字模型的限度

尽管机器学习提升了虚拟电厂的适应性与智能水平，但仍需警惕其“黑箱化”与“数据依赖”带来的风险。一方面越“智能”的系统越依赖复杂模型（如深度强化学习），其过程及结果越不透明，用户、监管者难以理解其运行逻辑，从而形成“黑箱治理”。另一方面，模型对训练数据高度依赖，在面对极端场景或边界条件时容易失效；再者，由于物理系统反馈存在空间滞后、传输误差，调度系统与现实反馈之间可能产生“数字漂移”，使得虚拟控制难以精确落地。机器学习并未改变虚拟电厂作为物理系统协调器的根本属性，但其引入确实为系统赋予了“演化性”与“自适应性”的特征，使得虚拟电厂不仅是资源整合平台，也逐步转化为一种学习性系统，未来虚拟电厂的演化需要在数据驱动与物理基础之间寻找更稳健的协作机制。

虚拟电厂的技术生态及其象征演绎

生产力是人类改造自然和利用自然的能力，即人类在生产实践中形成的改造和影响自然以使其适应社会需要的物质力量。生产力源自人类与自然的实践性关系，是人类在能动地改造自然的过程中形成的综合性力量，而不是单纯指劳动者直接作用于劳动工具以达到对自然对象改造目的的偶然性、单一性、直观性的结果。人类在改造自然的过程中生产力水平的提升会影响社会分工、交换方式等社会关系，促进社会存在方式的变革，实现物质财富的增长，因而也决定了社会的生产效能和生产水平。

虚拟电厂最初以分布式能源系统的集中式调控工具满足电网的中心化管控需求，在全球能源结构转型的过程中，其外延依托先进智能的感知设备促成系统整体智能化，实现了电能发输配的预测驱动与动态响应，而随着自然及社会环境中不确定性因素发生频率的增长，在信息转变为结构化数据过程以及算法驱动趋势下，虚拟电厂不仅在电能的生产、调控与负荷消纳的过程中发挥了协同自治的作用，并且更加深入终端用户，定义价格区间参与市场交易，推进了生产力的变革以及生产关系的重塑。

“虚拟电厂”作为当代能源治理的“元叙事”，是一项由多种异质要素共同构成、协同运行的动态网络系统，其环形结构是由自然资源、用户响应、电价机制、预测模型、终端设备、政策规制与分布式智能等多元要素在特定时空条件下的相互翻译与共演。虚拟电厂并非封闭、自洽的技术实体，而是在其交互界面的网络关系中被“锚定”、被“行动化”，并且在这一过程中逐渐成为建构性、开放性与未来性的技术装置，显现了多元化的主体表征以及多元利益调和下的实践秩序。在这个意义上，虚拟电厂成为在特定制度语境、治理期待和资本逻辑中诞生的知识性对象或者持续建构的“技术共同体”，它尚未完成，也不能被简单封闭在某种范式之中；不仅是一种能动的结构，也是一种需要我们共同参与塑造的未来技术图景；不是一个完成的形象，而是一个尚在形成中的“平台性实践”——一个需要以包容性、开放性与责任感持续介入的能源叙事场域。

在新兴资源开发利用中，虚拟电厂所调和的不只是分布式节点与负荷响应机制之间的技术张力，更是两种深层资源逻辑与文明范式的过渡与转型：一种源自地壳深处的“地下资源”——煤炭、石油、天然气等一次能源，其资源的利用依赖采掘、运输与集中式控制，象征以征服自然、提取价值和高度秩序为核心的工业文明图景；另一种则是地表之上的“天空资源”——风能、太阳能等可再生能源，其利用仰赖气候律动、地理差异与生态基础，象征更温和、更循环、更环保的生态文明价值。它不主张强行改造自然，而是尊重自然，维护可持续、多样性的发展方式，昭示人与自然的和谐共处。（北京经开综合智慧能源有限公司　孙毅）