面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法及系统与流程

1.本发明属于虚拟电厂技术领域，尤其涉及面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.虚拟电厂聚合资源呈现总体数量多、单点容量小、特性各异和空间分散的特点。需求响应和调峰辅助服务是当前虚拟电厂参与电力交易的重要手段，因此如何对众多分布式资源进行调峰性能评估是当前亟须解决的重要问题之一。
4.现有的调峰性能评估存在的问题：
5.(1)当前针对调峰响应能力评价指标的研究大多聚焦于各类资源的调峰性能、经济成本等参数，而忽略了对资源调控手段的考虑。随着电力市场的发展，日内及实时响应调度将越来越普遍，虚拟电厂的响应时效性也越来越重要。该响应时效性除受到资源自身动态特性的影响外，还受到外部调控手段的影响，如资源直控性、自动系统可控性等。
6.(2)目前，针对聚合资源的调峰响应能力评价指标的相关研究大多未区分实际应用过程中的不同场景，尤其是调峰性能参数在不同场景下的差异性。
7.(3)虚拟电厂前、后期不同应用场景下，各指标的重要程度往往有很大不同，不应始终采用固定不变的静态权重。


技术实现要素：

8.为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法及系统，针对虚拟电厂前期规划、后期调控运行两种不同场景，明确了调峰响应能力的静态响应指标和动态响应指标，对一级指标采用动态赋权法来进行权值的动态修正，进而解决不同场景下的调峰响应能力评价问题，满足了不同场景下的评价需求。
9.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
10.本发明的第一个方面提供面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，其包括：
11.获取资源主体的最大调峰能力和最大持续时长，并作为调峰静态性能指标；获取资源主体在连续若干时刻的负荷，计算得到动态调峰容量；将资源主体从接收到响应调节指令开始到达到阈值时所消耗的时间，作为响应时间；获取资源主体从执行响应行为开始至行为结束所用的时间，计算得到平均持续时长；将动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为调峰动态性能指标；
12.将最大调峰能力、最大持续时长、动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为二级指标；将调峰静态性能指标和调峰动态性能指标作为一级指标；采用博弈论组合赋权
法计算各二级指标的权重，采用动态赋权法计算各一级指标的权重，并用一级指标的权重对二级指标的权重进行修正；基于二级指标修正后的权重和二级指标，确定所述资源主体的调峰响应能力。
13.进一步地，还包括：获取资源主体的负荷连续可调性得分、直控性得分和自动可控性得分，并作为调控手段评价指标；将负荷连续可调性得分、直控性得分和自动可控性得分作为二级指标，将调控手段评价指标作为一级指标。
14.进一步地，还包括：获取资源主体的有效响应率和合同有效执行率，并作为执行效果评价参数；将有效响应率和合同有效执行率作为二级指标，将执行效果评价参数作为一级指标。
15.进一步地，所述调峰静态性能指标的权重为：
[0016][0017]
其中，p
total，max
(t)表示虚拟电厂在t时刻的最大调峰容量；pj表示第j个资源主体的最大调峰能力。
[0018]
进一步地，所述调峰动态性能指标的权重为：
[0019][0020]
其中，s
total
(t)表示在t时刻虚拟电厂累计响应次数。
[0021]
进一步地，某个二级指标修正后的权重为该二级指标的权重与其所属一级指标的权重的乘积。
[0022]
进一步地，采用逼近理想解排序技术，确定所述资源主体的调峰响应能力。
[0023]
本发明的第二个方面提供面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价系统，其包括：
[0024]
数据获取模块，其被配置为：获取资源主体的最大调峰能力和最大持续时长，并作为调峰静态性能指标；获取资源主体在连续若干时刻的负荷，计算得到动态调峰容量；将资源主体从接收到响应调节指令开始到达到阈值时所消耗的时间，作为响应时间；获取资源主体从执行响应行为开始至行为结束所用的时间，计算得到平均持续时长；将动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为调峰动态性能指标；
[0025]
评价模块，其被配置为：将最大调峰能力、最大持续时长、动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为二级指标；将调峰静态性能指标和调峰动态性能指标作为一级指标；采用博弈论组合赋权法计算各二级指标的权重，采用动态赋权法计算各一级指标的权重，并用一级指标的权重对二级指标的权重进行修正；基于二级指标修正后的权重和二级指标，确定所述资源主体的调峰响应能力。
[0026]
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法中的步骤。
[0027]
本发明的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法中的步骤。
[0028]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0029]
本发明针对虚拟电厂前期规划、后期调控运行两种不同场景，明确了调峰响应能力的静态响应指标和动态响应指标，构建了一套适用于多场景的调峰响应能力评价指标库；并对一级指标采用动态赋权法来进行权值的动态修正，进而解决不同场景下的调峰响应能力评价问题，满足了不同场景下的评价需求，进而提高了评价方法的灵活性。
[0030]
本发明对实际调控手段进行了量化分析，进一步完善了调峰响应能力评价指标库，使评估结果更适于实际应用。
附图说明
[0031]
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
[0032]
图1是本发明实施例一的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法的流程图。
具体实施方式
[0033]
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
[0034]
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0035]
实施例一
[0036]
本实施例提供了面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法。
[0037]
本实施例提供的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，旨在构建一套相对统一完善的且适用于多场景的评价指标来对资源调峰响应能力进行评价；对实际调控手段进行了量化分析，进一步完善了调峰响应能力评价指标库，使评估结果更适于实际应用；针对虚拟电厂前期规划、后期调控运行两种不同场景，明确了调峰响应能力的静态响应指标和动态响应指标，构建了一套适用于多场景的调峰响应能力评价指标库；对一级指标采用动态赋权法来进行权值的动态修正，进而解决不同场景下的调峰响应能力评价问题，满足了不同场景下的评价需求，进而提高了评价方法的灵活性。
[0038]
本实施例提供的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，首先，从调峰动态性能指标、调峰静态性能指标、调控手段、执行效果评价四方面考虑，建立了一套调峰能力综合指标体系；然后，采用动态赋权法对各评价指标在调峰响应能力中的固定权重进行修正；最后，利用topsis算法对各资源的调峰响应能力进行综合评分，通过评分排序确定资源的优选顺序。
[0039]
本实施例提供的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0040]
步骤1、构建调峰能力综合评价指标体系。从调峰动态性能指标、调峰静态性能指标、调控手段、执行效果评价四方面来建立了一套相对完善的虚拟电厂调峰能力综合评价指标体系。
[0041]
虚拟电厂在实际调峰运营过程中，涉及众多因素，不能仅仅依靠各资源的负荷可
调整范围来进行选择调控。通过全方位评估虚拟电厂的前期建设规划、后期运营调控中各影响因素，构建了一套完善的调峰响应能力评价指标库，明确划分了调峰响应能力的静态响应指标和动态响应指标；考虑了资源实际调控手段的影响，如资源直控性、自动系统可控性等。具体评价指标如下：
[0042]
1)调峰静态性能指标包括最大调峰能力和最大持续时长。
[0043]
①
最大调峰能力δp
max
：指资源主体在响应电网调峰指令过程中，极端情况下所能贡献的最大调整功率，此指标不受资源主体当前运行状态的影响。其中，储能装置因具有充放两种状态，其最大调峰能力δp
max
＝2*p
额定1
；分布式资源最大调峰能力为其装机容量，即δp
max
＝p
额定2
；用户负荷最大调峰能力为历史典型用电负荷中的最大值用电量，即δp
max
＝p
max
。其中，p
额定1
表示储能装置的额定功率，p
额定2
表示分布式资源的额定功率。
[0044]
②
最大持续时长t
max
：指资源主体在响应电网调峰指令过程中，所能接受的极限响应持续时长。此参数可通过对资源主体调研、评估或动态响应试验来获得具体数值。
[0045]
2)调峰动态性能指标包括动态调峰能力、响应时间和平均持续时长。
[0046]
①
动态调峰能力δl：指资源主体在实际运行过程中，面对具体调峰响应时段所能削减或转移的负荷容量。具体计算公式如下：
[0047][0048]
其中，δl表示资源主体动态调峰容量；pk(t)表示资源主体在t时刻的实时负荷；p
min
(t)表示资源主体在t时刻允许的最小负荷；t1、t2分别为电网调峰响应指令的开始与结束时刻。
[0049]
②
响应时间t
up
：指资源主体在参与调峰响应过程中，从接收到响应调节指令开始，到达到约定调节负荷90％量值(阈值)时所消耗的最小时间。针对交易市场需求，响应时间分为分钟级、小时级、日前三类。
[0050]
t
up
＝t
3-t1[0051]
其中，t3为负荷实际值达到约定调节负荷量90％的时刻。
[0052]
③
平均持续时长ts：指从执行响应行为开始至行为结束所用的时间。其计算公式如下：
[0053][0054]
其中，ts表示调峰平均持续时长；s表示典型日总响应次数；t
1，s
、t
2，s
表示典型日第s次响应的开始执行时刻和结束时刻。
[0055]
3)调控手段评价指标包括负荷连续可调性、直控性、自动可控性。
[0056]
①
负荷连续可调性：根据资源主体相关设备特性，其负荷调节曲线类型主要有开关型、阶梯型和曲线型三种。开关型的负荷曲线只有0和实际负荷两种状态；阶梯型的负荷曲线随时间呈阶梯状变化；曲线型的负荷曲线负荷随时间可连续调整。其中，曲线型负荷连续可调能力最强，开关型最弱。该评价指标为定性指标，可通过专家打分来获得定量评价，其打分依据如表1所示。
[0057]
表1、负荷连续可调性打分依据
[0058]
负荷连续可调性 开关型差阶梯型良曲线型优
[0059]
②
直控性：指虚拟电厂是否可对聚合资源进行直控，直控性资源在响应过程中可优先调用。该评价指标可通过专家打分来获得定量评价，其打分依据如表2所示。
[0060]
表2、直控性打分依据
[0061]
直控性 不可直控差可直控优
[0062]
③
自动可控性：指聚合资源自身拥有自动控制系统，控制交互能力较高，则在响应过程汇总可优先调用。该评价指标可通过专家打分来获得定量评价，其打分依据如表3所示。
[0063]
表3、自动可控性打分依据
[0064]
自动可控性 无自控控制系统差有不完善的自动控制系统良有先进的自动控制系统优
[0065]
4)执行效果评价参数包括有效响应率、合同有效执行率。
[0066]
①
有效响应率：指资源主体有效调峰次数与总申请响应次数的比值。有效调峰指资源在响应过程中，动作量达到预设的基线负荷阈值，满足规程中要求的有效响应判断条件，达到交易结算标准。实施削峰响应时，资源在响应时段须同时满足以下两个条件：一是响应时段最大负荷低于基线最大负荷，二是响应时段平均负荷低于基线平均负荷，且其差值不小于申报响应量的要求范围。单次调峰响应的有效判定方法如下：
[0067]
l
max
＜l
baseline，max
[0068][0069][0070]
其中，l
max
表示响应时段最大负荷；l
baseline，max
表示响应时段基线最大负荷；表示响应时段平均负荷；表示响应时段基线平均负荷；γ为负荷响应率，其中为实际响应负荷、l
ps
表示申报响应量；a为0～1之间的常数，表示判定为有效调峰响应时所要求的负荷响应率最小值，各省要求不同。
[0071]
有效响应率计算公式如下：
[0072]
[0073]
其中，r表示有效响应率；r1表示典型日有效调峰次数；s表示典型日总响应次数。
[0074]
②
合同有效执行率：指资源主体达到约定响应负荷量范围的次数与总申请响应次数的比值。合同有效执行率越高，则说明该资源主体能更好地完成虚拟电厂下达的任务。某次合同有效性判断如下：
[0075][0076]
90％*y0≤y≤110％*y0[0077]
其中，y表示实际调峰响应量；y0表示此次合同约定的调峰响应量，l
baseline
(t)表示响应时段基线负荷。
[0078]
合同有效执行率计算公式如下：
[0079][0080]
其中，r
cd
表示合同有效执行率；r2表示典型日有效合同执行次数；s表示典型日总响应次数。
[0081]
步骤2、评价指标权重设定。采用博弈论组合赋权法对各评价指标固定权重进行计算，该方法同时兼顾了各评价指标数据的客观性和人为经验的主观性；对一级指标采用动态赋权法来进行权值的动态修正，解决了不同场景下的调峰响应能力评价问题。
[0082]
其中，二级指标指的是最大调峰能力、最大持续时长、动态调峰能力、响应时间、平均持续时长、负荷连续可调性、直控性、自动可控性、有效响应率、合同有效执行率；调峰静态性能指标、调峰动态性能指标、调控手段评价指标、执行效果评价参数为一级指标。
[0083]
在不同场景的调峰响应能力评估过程中，不应始终采用固定不变的静态权重，应根据场景对权重进行动态调整，如调峰静态性能指标在虚拟电厂前期资源规划阶段具有更重要的参考价值；调峰动态指标则在后期运营调控阶段给予更多参考价值。本实施例对一级指标采用动态赋权法来进行权值的动态修正，进而解决不同场景下的调峰响应能力评价问题。
[0084]
评价指标权重设定包括以下步骤：
[0085]
步骤(1)、数据处理。
[0086]
①
数据扩充：在虚拟电厂运行初期，存在响应能力评价样本数据不足问题，采用生成对抗网络对调峰响应能力样本进行扩充。
[0087]
②
数据预处理：对各指标数据进行归一化处理，并根据指标不同性质进行正向化或负向化处理。各指标预处理后数据记为：
[0088][0089]
其中，x
ij
表示第i个指标中第j个评价对象的指标数据；n表示评价指标总数量；m表示评价对象总数量。
[0090]
步骤(2)、计算指标组合权重。
[0091]
①
采用ahp(层次分析法)-熵权法对各指标进行赋权，则第i个指标的组合权重wi为：
[0092]
wi＝αiw
1，i
+βiw
2，i
[0093]
其中，w
1，i
表示第i个指标使用层次分析法确定的主观权重；w
2，i
表示第i个指标使用熵权法确定的客观权重；αi、βi分别表示的主观、客观权重分配系数。
[0094]
②
根据博弈论思想，求解组合权重分配系数αi和βi，目标函数为主、客观权重与组合权重的偏差最小，具体公式如下：
[0095]
min(||w
i-w
1，i
‖2+||w
i-w
2，i
||2)
[0096]
约束条件为αi+βi＝1，αi≥0、βi≥0。
[0097]
③
根据微分原理，可求得αi、βi最优解进而得到第i个评估指标的最优组合权重为：
[0098][0099]
步骤(3)、构建一级评价指标动态修正权重。
[0100]
①
调峰静态性能指标动态赋权函数。
[0101]
在虚拟电厂建设初期，首要任务是扩大聚合资源数量，以便有足够丰富的资源来响应电网调度。因此，此阶段评价过程中应更关注调峰静态性能指标，即拥有更大调峰容量、更大持续响应时长的资源更应被聚合，所以调峰静态性能指标对总体评价结果的贡献应更大。评价对象的最大调峰容量与虚拟电厂当前的最大调峰容量的比值可以很好地表征其建设阶段，因此构造调峰静态性能指标动态赋权函数为：
[0102][0103]
其中，γ1表示调峰静态性能指标动态权值；p
total，max
(t)表示虚拟电厂当前的最大调峰容量；pj表示第j个评价对象的最大调峰容量。
[0104]
②
调峰动态性能指标动态赋权函数。
[0105]
随着虚拟电厂聚合容量的增大，其建设重点将逐渐转为运营调控。在与电网交互过程中，调峰动态性能指标对总体评价结果的贡献应更大。虚拟电厂累计响应次数可有效表征调控运营阶段，响应次数越多则表明调控运营越常态化。因此，构造调峰动态性能指标动态赋权函数如下：
[0106][0107]
其中，γ2表示调峰动态性能指标动态权值；s
total
(t)表示当前虚拟电厂累计响应次数。
[0108]
③
调控手段参数动态赋权函数。
[0109]
在与电网交互过程中，除考虑调峰动态性能指标外，还应考虑调控手段参数。其动态赋权函数可取与调峰动态性能指标一致，具体公式如下：
[0110]
[0111]
其中，γ3表示调控手段参数动态权值；s
total
(t)表示当前虚拟电厂累计响应次数。
[0112]
④
执行效果评价参数动态赋权函数。
[0113]
虚拟电厂在参与电网互动常态化后，运营重点将聚焦于执行效果，即资源执行效果评价参数对总体评价结果的贡献应逐渐增大。其动态赋权函数如下：
[0114][0115]
其中，γ4表示执行效果动态权值；s
total
(t)表示当前虚拟电厂累计响应次数。
[0116]
⑤
对γ1～γ4进行归一化处理，记为
[0117]
⑥
设动态赋权后，各评价指标权重可表示为：
[0118]
其中第i项记为wi。
[0119]
步骤3、计算各评价对象的topsis评分并进行优选排序。采用逼近理想解排序技术(topsis)对各资源对象进行综合评分，进而通过排序，确定各资源对象优选顺序。
[0120]
采用逼近理想解排序技术(topsis)计算各评价对象的综合得分(即资源主体的调峰响应能力)。
[0121]
1)计算最优解向量与最劣解向量：
[0122][0123][0124]
2)计算topsis评分。
[0125]
计算各评价对象各自与最优解和最劣解的距离，然后根据最优解与最劣解距离计算得分。其中相关计算公式如下：
[0126]
第j个评价对象与最优解的距离为：
[0127][0128]
第j个评价对象与最劣解的距离：
[0129][0130]
第j个评价对象topsis评分：
[0131][0132]
3)topsis得分排序。
[0133]
根据各评价对象的topsis得分，通过排序可获得调峰响应综合能力的优选顺序。该精细化评估排序一方面为虚拟电厂的前期资源优化配置提供了参考指标，另一方面为参与需求响应、调峰辅助服务的调度控制提供了决策辅助。
[0134]
本实施例提供的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，对实际调控手段进行了量化分析，进一步完善了调峰响应能力评价指标库，使评估结果更适于实际应用。
[0135]
本实施例提供的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，针对虚拟电厂前期规划、后期调控运行两种不同场景，明确了调峰响应能力的静态响应指标和动态响应指标，构建了一套适用于多场景的调峰响应能力评价指标库。
[0136]
本实施例提供的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，对一级指标采用动态赋权法来进行权值的动态修正，进而解决不同场景下的调峰响应能力评价问题，满足了不同场景下的评价需求，进而提高了评价方法的灵活性。
[0137]
实施例二
[0138]
本实施例提供了面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价系统，其具体包括：
[0139]
数据获取模块，其被配置为：获取资源主体的最大调峰能力和最大持续时长，并作为调峰静态性能指标；获取资源主体在连续若干时刻的负荷，计算得到动态调峰容量；将资源主体从接收到响应调节指令开始到达到阈值时所消耗的时间，作为响应时间；获取资源主体从执行响应行为开始至行为结束所用的时间，计算得到平均持续时长；将动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为调峰动态性能指标；
[0140]
评价模块，其被配置为：将最大调峰能力、最大持续时长、动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为二级指标；将调峰静态性能指标和调峰动态性能指标作为一级指标；采用博弈论组合赋权法计算各二级指标的权重，采用动态赋权法计算各一级指标的权重，并用一级指标的权重对二级指标的权重进行修正；基于二级指标修正后的权重和二级指标，确定所述资源主体的调峰响应能力。
[0141]
此处需要说明的是，本实施例中的各个模块与实施例一中的各个步骤一一对应，其具体实施过程相同，此处不再累述。
[0142]
实施例三
[0143]
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法中的步骤。
[0144]
实施例四
[0145]
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法中的步骤。
[0146]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0147]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

技术特征：
1.面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，其特征在于，包括：获取资源主体的最大调峰能力和最大持续时长，并作为调峰静态性能指标；获取资源主体在连续若干时刻的负荷，计算得到动态调峰容量；将资源主体从接收到响应调节指令开始到达到阈值时所消耗的时间，作为响应时间；获取资源主体从执行响应行为开始至行为结束所用的时间，计算得到平均持续时长；将动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为调峰动态性能指标；将最大调峰能力、最大持续时长、动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为二级指标；将调峰静态性能指标和调峰动态性能指标作为一级指标；采用博弈论组合赋权法计算各二级指标的权重，采用动态赋权法计算各一级指标的权重，并用一级指标的权重对二级指标的权重进行修正；基于二级指标修正后的权重和二级指标，确定所述资源主体的调峰响应能力。2.如权利要求1所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，其特征在于，还包括：获取资源主体的负荷连续可调性得分、直控性得分和自动可控性得分，并作为调控手段评价指标；将负荷连续可调性得分、直控性得分和自动可控性得分作为二级指标，将调控手段评价指标作为一级指标。3.如权利要求1所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，其特征在于，还包括：获取资源主体的有效响应率和合同有效执行率，并作为执行效果评价参数；将有效响应率和合同有效执行率作为二级指标，将执行效果评价参数作为一级指标。4.如权利要求1所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，其特征在于，所述调峰静态性能指标的权重为：其中，
total,max
(t)表示虚拟电厂在t时刻的最大调峰容量；p
j
表示第j个资源主体的最大调峰能力。5.如权利要求1所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，其特征在于，所述调峰动态性能指标的权重为：其中，s
total
(t)表示在t时刻虚拟电厂累计响应次数。6.如权利要求1所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，其特征在于，某个二级指标修正后的权重为该二级指标的权重与其所属一级指标的权重的乘积。7.如权利要求1所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法，其特征在于，采用逼近理想解排序技术，确定所述资源主体的调峰响应能力。8.面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价系统，其特征在于，包括：数据获取模块，其被配置为：获取资源主体的最大调峰能力和最大持续时长，并作为调峰静态性能指标；获取资源主体在连续若干时刻的负荷，计算得到动态调峰容量；将资源主体从接收到响应调节指令开始到达到阈值时所消耗的时间，作为响应时间；获取资源主体从执行响应行为开始至行为结束所用的时间，计算得到平均持续时长；将动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为调峰动态性能指标；
评价模块，其被配置为：将最大调峰能力、最大持续时长、动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为二级指标；将调峰静态性能指标和调峰动态性能指标作为一级指标；采用博弈论组合赋权法计算各二级指标的权重，采用动态赋权法计算各一级指标的权重，并用一级指标的权重对二级指标的权重进行修正；基于二级指标修正后的权重和二级指标，确定所述资源主体的调峰响应能力。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法中的步骤。10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法中的步骤。

技术总结
本发明涉及虚拟电厂技术领域，提供了面向虚拟电厂的聚合资源调峰响应能力评价方法及系统，包括：获取资源主体的最大调峰能力和最大持续时长，并作为调峰静态性能指标；将动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为调峰动态性能指标；将最大调峰能力、最大持续时长、动态调峰容量、响应时间和平均持续时长，作为二级指标；将调峰静态性能指标和调峰动态性能指标作为一级指标；采用博弈论组合赋权法计算各二级指标的权重，采用动态赋权法计算各一级指标的权重，并用一级指标的权重对二级指标的权重进行修正后结合二级指标，确定资源主体的调峰响应能力。解决不同场景下的调峰响应能力评价问题，满足了不同场景下的评价需求。满足了不同场景下的评价需求。满足了不同场景下的评价需求。


技术研发人员：李秋影 黄金树 梁涛 王万红 王锋 张寅 赵吉祥 邓新星 孟超
受保护的技术使用者：五凌电力有限公司
技术研发日：2023.06.29
技术公布日：2023/10/15