一、案例简介

随着澳大利亚可再生能源装机规模的不断扩大以及电力市场改革的不断深入，开放的电力市场以及波动性强的电价机制加速了澳大利亚虚拟电厂的发展。上海电享信息科技有限公司(简称电享科技)凭借领先的大数据AI和云边协同计算为基础的虚拟电厂技术，成功参与南澳VPP运营项目，汇聚兆瓦级户用储能、光伏资源，完成了在南澳的虚拟电厂技术落地，参与澳大利亚电力现货市场业务。

二、技术方案

1.建设内容

电享科技根据澳大利亚能源市场运营中心(AEMO)要求，建立具备独立或合作运营能力的虚拟电厂云平台，将分布式能源资源优化组合成有机整体进行运营和管理，参与电力市场业务。

(1)通过虚拟电厂平台参与电力现货交易、电力现货套利、辅助服务等。

(2)实现试点区域多种能源协调运行:依托区域光伏、储能等多种清洁能源，充分利用多能协调互补

技术，构筑以分布式智能化远程控制为承载的能源互联网络，提高家庭可再生能源占比与能源利用效率、降低户用电费，与零售商实现电力业务分成。

2. 整体方案

电享科技虚拟电厂云平台(VPP Cloud)依托储能设备管理平台、光伏设备管理平台聚合分布式资源，参与电力交易市场、辅助服务市场，以提高资产投资回报率。平台在遵循先进性、开放性、可扩展性、安全性、可维护性、可移植性、实时性、高性能、高可靠的设计原则下，以及国际国内相关技术标准下，运用大数据存储与计算技术、AI算法模型训练与分析预测技术、模型与消息驱动技术、电池全生命周期管理子系统、电力市场交易子系统、能源调度控制子系统等多项技术和多个系统实现铁塔虚拟电厂的各项业务需求、满足虚拟电厂的各项业务指标。

系统采用大数据的架构收集微网中所有设备的数据，包括储能、光伏、用电设备、智能电能表等，通过海量数据的存储技术，保留所有历史的运行数据，便于系统分析场站模型、储能模型、消纳模型的各个历史行为，为虚拟电厂响应业务调度模型、各场站边端策略运行，以及系统运行监控需求提供数据支撑。

3.技术路线

(1)构建虚拟电厂的多元分布式能源特性研究及可控潜力评估。对本项目拟接入的能源资源情况进行调研，选取具备灵活性调节能力的户用储能、屋顶光伏和可控负荷等资源，研究其接入虚拟电厂的可行性。然后结能，例如多种应用场景间的切换，以及虚拟电厂平台、合应用场景，分析总结本项目虚拟电厂应实现的功各类可控资源用户等构建虚拟电厂的各组成部分应实现的功能。

(2)虚拟电厂优化运行调度控制模型及策略研究。

分析虚拟电厂运营的各项经济性指标，并考虑各参与可控资源的运行、参与条件以及各应用场景的参与要要求，通过AI人工智能引擎建立机器学习模型，再通过先进的神经网络算法和新型电力系统下的电力市场模型建立虚拟电厂的优化模型及调控策略，获取虚拟电厂的最优运行方式，并形成动态市场环境演进下的不断迭代。

(3)构建虚拟电厂的系统架构设计及部署方案研究。将结合试点地区项目需求，开展虚拟电厂整体的系统架构设计，以及功能需求分析，细化整体的系统架构，并结合未来的应用场景及功能求，提出虚拟电厂在澳大利亚将基于对可控资源的调研、应用场景业务场景下的建设的技术线。

三、商业模式及客户收益

电享科技参与南澳虚拟电厂业务运营，接入澳大利亚能源市场交易中心参与电力现货竞价报价，调度和协调控制分布式光伏和储能。基于能源AI对AEMO现货市场价格进行实时预测，基于电池AI进行储能资源状态和充放电策略计算，由虚拟电厂结合市场价格和储能成本每5min动态调整策略:分布式储能资源接收虚拟电厂调度指令并高效执行。从电力市场获利，同时参与调频辅助服务FCAS业务，获得高额的业务回报，提高家庭可再生能源占比与能源利用效率、降低户用电费，与零售商实现电力业务分成。

四、项目亮点及经验总结

本项目通过大数据与AI算法构建虚拟电厂调度分配、数据监控、响应修正、偏差预警等业务策略模型，辅助运营决策者进行业务执行与跟踪，响应执行各业务环节通过多维度策略求解做出策略优化调整，内容包含功率条件、电能条件、响应能力、电能价值等方面，并构建多级的入参数据聚合分析以保证对业务的精准把控。

参与电力市场的套利，需要针对集中的充放电策略，来对虚拟电厂下汇聚的所有电力资源进行控制，以获得******的充放电效果，使得在虚拟电厂下管理的各个储能资源，能够汇聚成总的能源调配资源，进行准确的响应，从而在市场上获利。