一．虚拟电厂协调控制核心问题与挑战

（一）虚拟电厂的多源异构性特征分析

虚拟电厂内分布式电源特性差异显著，光伏依赖光照，风电受风力影响，储能则可调节功率平衡，不同电源特性导致输出功率不稳定且难以统一调控。不同类型负荷用电行为也各具特点，工业、商业和居民负荷在用电时间、功率需求等方面存在差异。此外，通信网络与信息交互的多样性，使得信息传输的兼容性和实时性成为协调控制的难题。

（二）现有协调控制方法的局限性

集中式控制方法存在计算负担重、可靠性低的弊端，随着虚拟电厂规模扩大，控制中心处理能力易达极限，且一旦故障将影响全局。分布式控制方法虽有改进，但协调难度大、收敛速度慢，在应对复杂多变的运行环境时效率不高。传统控制方法难以有效处理可再生能源出力、负荷需求和市场价格等不确定性因素。

（三）新方法需解决的关键科学问题

新方法需应对高维、复杂、不确定环境下的优化决策问题，综合考量多因素实现效益最大化。多时间尺度下的协调控制问题也亟待解决，需协调不同时间尺度的控制目标和约束条件。此外，不同利益主体间需建立合理机制激励各方积极参与虚拟电厂运行管理^[1]。

二.基于多层博弈的协调控制架构设计

多层博弈理论是基础。博弈论研究决策主体相互作用时的策略与均衡，分为合作与非合作博弈，多层博弈在多层面开展，各层主体和策略空间不同且相互关联。其原理是通过不同层次博弈优化整体目标，能用于虚拟电厂分布式资源功率分配、电力市场交易及控制策略优化等，适应复杂运行环境与多利益主体特点。

虚拟电厂协调控制的多层博弈架构包含三个层面。物理层博弈聚焦分布式资源功率分配，分布式电源和储能设备依据自身特性与状态选择最优功率输出，实现功率平衡与效率最大化；市场层博弈关注电力市场交易策略，虚拟电厂结合市场价格与需求制定策略以获最大经济效益；控制层博弈针对不同控制策略优化，通过博弈确定最优策略，提升运行稳定性与可靠性。

为实现协调控制，需建立各层博弈模型的数学描述，涵盖策略空间、收益函数和约束条件等。求解时可采用纳什均衡求解算法，该算法能使各博弈主体在给定其他主体策略时选择最优策略，从而得到虚拟电厂协调控制的最优解。

三.考虑不确定性的分布式鲁棒优化算法

（一）不确定性因素分析

虚拟电厂中存在多种不确定性因素。可再生能源出力的不确定性是其中最为显著的因素之一。由于天气条件的变化，光伏和风电的输出功率难以准确预测，这种不确定性会对虚拟电厂的功率平衡和经济运行产生不利影响。

负荷预测的不确定性也是一个重要问题。尽管可以采用各种预测方法来估计负荷需求，但由于负荷行为的复杂性和随机性，预测结果往往存在一定的误差。这种误差可能导致虚拟电厂的调度计划与实际负荷需求不匹配，影响系统的稳定性和经济性。

市场价格的波动不确定性同样不可忽视。电力市场的价格受到多种因素的影响，如供求关系、政策法规和能源市场的变化等，价格的波动会影响虚拟电厂的交易策略和经济效益。

（二）分布式鲁棒优化理论

鲁棒优化是一种能够有效应对不确定性的优化方法。它的基本思想是在考虑不确定性因素的情况下，寻找一种在所有可能的不确定性场景下都能保证一定性能的最优解。分布式鲁棒优化结合了分布式计算和鲁棒优化的优点，将优化问题分解为多个子问题，由各个分布式单元分别进行求解，从而提高计算效率和系统的可靠性。

分布式鲁棒优化具有许多特点和优势。它能够在保证系统鲁棒性的同时，充分利用分布式单元的局部信息，减少信息传输和处理的负担。而且，分布式鲁棒优化可以适应虚拟电厂的分散性和动态性，提高系统的灵活性和适应性。

（三）考虑不确定性的分布式鲁棒优化算法设计

为了应对虚拟电厂中的不确定性因素，需要设计一种考虑不确定性的分布式鲁棒优化算法。首先，需要对不确定性进行建模，如采用概率分布模型或模糊集模型来描述可再生能源出力、负荷预测和市场价格的不确定性。然后，构建优化目标函数，综合考虑经济性、可靠性等多个指标。在确定约束条件时，需要考虑功率平衡约束、设备运行约束和市场交易规则等。最后，设计算法的实现步骤和流程，通过迭代计算逐步逼近最优解^[2]。

四.信息物理融合的协同控制策略

（一）信息物理融合系统概述

信息物理融合系统是一种将信息系统和物理系统深度融合的新型系统。它通过传感器、通信网络和计算设备等技术手段，实现物理系统的实时监测和信息系统的精确控制。在虚拟电厂中，信息物理融合系统可以将分布式电源、负荷和储能设备等物理实体与信息系统进行有机结合，实现对虚拟电厂的全面感知、精确控制和优化决策。

信息物理融合在虚拟电厂中具有重要的应用需求。通过信息物理融合，可以实时获取虚拟电厂的运行状态信息，及时发现和解决潜在的问题。同时，信息物理融合还可以实现不同设备之间的协同工作，提高虚拟电厂的整体运行效率。

（二）信息物理融合的协同控制框架

在信息物理融合的协同控制框架中，物理系统与信息系统之间存在着紧密的交互机制。物理系统通过传感器将运行状态信息传输到信息系统，信息系统对这些信息进行处理和分析后，生成控制指令并发送到物理系统，实现对物理系统的控制和调节。

基于信息物理融合的协同控制策略设计需要充分考虑物理系统和信息系统的特点和需求。在设计过程中，需要综合运用控制理论、通信技术和计算机科学等多学科知识，确保控制策略的有效性和可靠性。

（三）协同控制策略的实现与验证

为了实现信息物理融合的协同控制策略，需要采用合适的通信技术实现信息的实时交互。这些通信技术包括有线通信和无线通信等，需要根据虚拟电厂的实际情况进行选择。

通过仿真实验可以验证协同控制策略的有效性和优越性。在仿真实验中，可以模拟虚拟电厂的各种运行场景，对比不同控制策略的性能指标，如功率平衡、经济效益和可靠性等。通过实验结果的分析，可以进一步优化协同控制策略，提高虚拟电厂的运行效果^[3]。

五.结论

针对虚拟电厂协调控制难题提出的新方法成效显著。多层博弈架构有效协调不同层面，分布式鲁棒优化算法增强了应对不确定性的能力，信息物理融合协同控制策略提升了系统交互与控制效果，为虚拟电厂高效运行提供了有力支撑。

未来，虚拟电厂协调控制领域仍有广阔发展空间。可进一步探索跨学科理论的深度融合，如结合量子计算提升分布式优化效率。需加强对新政策、新市场环境的适应性研究，确保控制方法的实用性与前瞻性。此外，推动技术标准化与互操作性，促进虚拟电厂与电力系统的深度融合，实现能源的高效利用与可持续发展。

参考文献：

[1]张朋.虚拟电厂电力设备协同控制机制与优化调度方法[J].光源与照明,2025,(06):184-186.

[2]杨康,崔小磊,王硕,等.面向虚拟电厂的边云协同架构及其优化调控研究[J].电工技术,2025,(09):95-98.

[3]孙立元.虚拟电厂智慧管控平台开发技术研析[J].电力设备管理,2025,(06):38-40.