虛擬電廠有助于推動能源結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型，在雙碳目標(biāo)下備受關(guān)注，但其調(diào)度是一大難題。記者8月10日獲悉，阿里達(dá)摩院研究團(tuán)隊在GECCO 2022國際競賽中獲得第一名，憑借自研求解器MindOpt的黑盒優(yōu)化能力，成功破解虛擬電廠調(diào)度難題，將成本降低29%，風(fēng)險降低39%。

所謂“虛擬電廠”，是將光伏等分布式發(fā)電裝置、儲能設(shè)備、可控負(fù)荷等主體通過調(diào)度算法聚合起來，它雖然不是實體電廠，但能發(fā)揮實體電廠的作用，而且更經(jīng)濟(jì)。據(jù)國家電網(wǎng)測算，要滿足5%的峰值負(fù)荷，我國需要投資4000億元建設(shè)火電廠和配套電網(wǎng)來削峰填谷，而采用虛擬電廠只需500-600億元。

虛擬電廠示意

由于虛擬電廠聚合的主體眾多，其調(diào)度異常復(fù)雜，需要通過優(yōu)化計算來確定發(fā)電機(jī)組的啟停與出力、儲能設(shè)備及電動汽車的充電或放電、系統(tǒng)與外部電力市場的交易電量……如果調(diào)度不當(dāng)，可能會導(dǎo)致棄風(fēng)棄光、運(yùn)行成本增高，嚴(yán)重情況下甚至?xí)l(fā)系統(tǒng)崩潰。

專家介紹，虛擬電網(wǎng)的智能調(diào)度本質(zhì)上是一個大規(guī)模不確定性混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題，由于高維離散且隨機(jī)性強(qiáng)，其求解難度非常大。全球進(jìn)化計算領(lǐng)域頂會GECCO（遺傳與進(jìn)化計算國際會議）等聯(lián)合舉辦了專項競賽“Risk-based Energy Scheduling 2022”，鼓勵全球研究人員共同攻克這一難題。

競賽設(shè)定的虛擬電廠包括光伏機(jī)組、風(fēng)電機(jī)組、電動汽車、儲能設(shè)備等500多個主體，集成在一個加密仿真器中。參賽團(tuán)隊無法一窺仿真器內(nèi)部邏輯和數(shù)據(jù)，需要設(shè)計黑盒優(yōu)化（也稱仿真優(yōu)化）算法來對接仿真器，基于仿真器這一“黑盒”的輸入輸出數(shù)據(jù)來推斷更優(yōu)的調(diào)度方案，以最大程度降低虛擬電廠的運(yùn)行成本，同時有效控制極端天氣等帶來的風(fēng)險。

阿里達(dá)摩院團(tuán)隊獲得比賽冠軍

阿里達(dá)摩院決策智能實驗室參賽團(tuán)隊研發(fā)出新的黑盒優(yōu)化算法，綜合應(yīng)用了維度聚類、信賴域、近似梯度代理等技術(shù)，以識別關(guān)鍵維度，并及早跳出局部極值和不穩(wěn)定點(diǎn)。相比基于經(jīng)驗規(guī)則和經(jīng)典進(jìn)化算法的基準(zhǔn)調(diào)度方案，達(dá)摩院團(tuán)隊將虛擬電廠的總運(yùn)行成本降低29%，風(fēng)險指標(biāo)降低39%，獲得競賽冠軍。

達(dá)摩院算法原理示意圖

研究團(tuán)隊介紹，獲獎算法已集成在達(dá)摩院求解器MindOpt的黑盒優(yōu)化功能中，除了可應(yīng)用于虛擬電廠，還可用于交通、物流、供應(yīng)鏈、制造、醫(yī)療、醫(yī)藥等領(lǐng)域的仿真優(yōu)化、拓?fù)鋬?yōu)化、設(shè)計優(yōu)化、超參調(diào)優(yōu)、參數(shù)標(biāo)定等場景。除了黑盒優(yōu)化外，達(dá)摩院MindOpt求解器還提供線性規(guī)劃、凸二次規(guī)劃等能力，多次登頂國際權(quán)威的Mittelmann榜單，目前已向社會免費(fèi)開放。

據(jù)了解，達(dá)摩院決策智能實驗室旨在用數(shù)學(xué)解決真實世界的復(fù)雜問題。基于自研求解器、安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)、時序預(yù)測等底層技術(shù)，實驗室打造出綠色能源AI，已逐步落地全國多家電網(wǎng)和發(fā)電企業(yè)，促進(jìn)綠色能源消納和電網(wǎng)安全運(yùn)行。