【摘 要】
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包含大规模随机机组的虚拟电厂（VPP）在运行过程中，会由于随机机组出力不确定性产生系统运行风险及收益损失风险。针对该问题，文中基于多代理系统（MAS）的分层控制特点，构建了整合条件风险价值（CVaR）的两阶段双层分解（BLDP）模型。选取多目标规划（MOP）模型与文中构建的BLDP模型进行对比，以验证BLDP模型的有效性。结果显示，BLDP模型求解条件下，各VPP既参与电力市场交易又进行相互交易时
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（72204086,71874053）；
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包含大规模随机机组的虚拟电厂（VPP）在运行过程中，会由于随机机组出力不确定性产生系统运行风险及收益损失风险。针对该问题，文中基于多代理系统（MAS）的分层控制特点，构建了整合条件风险价值（CVaR）的两阶段双层分解（BLDP）模型。选取多目标规划（MOP）模型与文中构建的BLDP模型进行对比，以验证BLDP模型的有效性。结果显示，BLDP模型求解条件下，各VPP既参与电力市场交易又进行相互交易时系统的出力更稳定，具有更高的系统收益，且受风险水平变化的影响也更小。在不同的交易机制下，BLDP模型的求解结果较MOP模型具有更高的系统收益率。当各VPP独立参与电力市场而不进行相互交易时，BLDP模型的求解结果较MOP模型高103%;当VPP同时参与相互交易及电力市场交易时，BLDP模型的求解结果较MOP模型高147%。模拟结果验证了文中构建的BLDP模型在不同风险条件下的可靠性。
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