报告由东北大学周博文团队撰写，围绕柔性负荷虚拟储能的建模与调控展开，结合研究背景、技术方案、工程案例形成完整研究体系，旨在为新型电力系统灵活性提升提供支撑。
一、研究背景
在国家《加快构建新型电力系统行动方案（2024-2027年）》背景下，新型电力系统面临『新能源』高比例接入、源荷双端不确定性增强、灵活调节资源丰富等问题，核心需求是实现电力电量平衡，总体目标为提升系统灵活性，需重点突破调控目标预测、调控边界刻画、调控方法设计三大关键内容，以应对负荷预测准确性低、方式计算工作量大、优化调控受工艺约束等挑战。
二、柔性负荷虚拟储能技术方案
（一）虚拟储能核心定义
将柔性负荷资源等效为虚拟储能，以稳定运行状态为虚拟功率零点，通过功率差值与时间积分分别定义充放电功率和电量，实现异构负荷统一量化与管理，需完成聚合建模、可信修正、优化调控三大核心任务。
（二）典型负荷虚拟储能建模
1. 电动汽车虚拟储能：通过聚类四类电动汽车（网约车、私家车、公交车、货车），建立充放电功率、容量及SOC（ State of Charge，充电状态）计算模型，设计充放电时序，明确不同时段（如10h、18h）容量对特性曲线的影响，实现集群负荷聚合。
2. 海水淡化虚拟储能：以膜法海水淡化为对象，将水泵 - 电机液力机械模型转化为功率 - 流量模型，借助蓄水池作为虚拟能量容器，构建虚拟充放电功率与储能量计算方程，关联海水处理流程与能量管理。
（三）代表性成果
团队在该领域发表多篇高水平论文，涵盖虚拟储能建模与优化控制综述、沿海 hydro - electrical 能源系统多目标优化、混合可再生能源系统规划等方向，为技术落地提供理论支撑。
三、虚拟储能智能调控方法
（一）多目标优化调控
针对含海水淡化虚拟储能的沿海电网，建立最小化总运行成本与联络线功率波动指数的双目标模型，采用NSGA - II算法求解得到Pareto前沿，结合Nash均衡选取可行策略，验证风能、太阳能高利用率及虚拟储能与电站协同效果。
（二）多时间尺度优化调控
针对菱镁负荷，提炼温度、能耗、电流强工艺约束（调控边界[-6.1%，11.61%]），构建日前 - 日内双层框架：日前层以混合整数线性规划最小化火电启停等成本，日内层用模型预测控制（MPC）15分钟动态修正功率，提升绿电消纳率。
（三）双层分布式调控
海岛电网采用“深度强化学习 + 分布式控制”架构：上层通过多智能体强化学习预训练与交互获取最优策略，下层依托一致性控制保证电动汽车与分布式电源运行状态统一，实现收敛速度提升与奖励函数波动减小。
（四）代表性成果
在多时间尺度调度、电动汽车分布式控制、海岛微网双层优化等方向形成系列研究，发表于IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica等权威期刊，验证调控方法有效性。
四、典型工程案例
1. 天津新泉海水淡化厂案例：该厂为亚洲大型海水淡化工厂，最大用电负荷超10MW，日产水25万吨，配套2.5MW屋顶光伏与1.5MW/3MWh储能，采用“自发自用、并网不上网”模式，实现『新能源』100%消纳，部署系统主界面、工艺流程界面等，完成控制单元现场落地。
2. 辽宁鞍山菱镁产业园案例：针对产业园占全国70%以上的菱镁产量，通过熔炼负荷精准调控与电网互动，解决负荷调控差异大、用电成本高、信息安全弱等问题，促进清洁能源消纳与节能增效。
五、总结
报告围绕新型电力系统智能运行与控制，明确“1个核心需求 + 1个总体目标 + 3个关键内容”的研究框架，通过柔性负荷虚拟储能建模与多维度智能调控，结合两大工程案例验证技术可行性，为新型电力系统灵活性提升提供切实可行的解决方案。
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