作者：君安储能创始人 赵丹博士

（本文仅代表个人学术观察与观点，不代表所在机构及任何第三方立场）

摘要

在“双碳”目标驱动下，高比例可再生能源接入推动新型电力系统向“源网荷储”协同方向演进，虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）作为聚合分布式能源资源（Distributed Energy Resources, DER）的核心载体，正从早期“单点感知、规则响应”的传统范式向“全域认知、自适应决策”的智能范式转型。本文系统梳理了全球范围内人工智能（AI）技术在VPP资源聚合、优化控制、市场参与等环节的学界研究与产业实践进展，结合中国电力市场化改革与能源转型的现实场景，剖析AI对VPP三层架构（感知层、认知层、决策层）的重构逻辑，并指出当前面临的数据壁垒、算法安全性、仿真－现实鸿沟、标准监管缺失四大核心挑战。研究表明，物理模型与数据驱动融合的“混合AI”框架是未来VPP技术演进的核心方向，其规模化落地将为新型电力系统提供关键的灵活调节能力，加速能源转型进程。

关键词：虚拟电厂；人工智能；分布式能源；认知范式；新型电力系统；电力市场

全球能源转型已进入“快车道”，根据《全球能源转型展望2025—全球和区域预测至2060》数据，2024年全球可再生能源发电装机占比已达52%，但风电、光伏等波动性电源的大规模并网，使得电力系统“源随荷动”的传统平衡模式难以为继，灵活性资源缺口持续扩大。与此同时，分布式光伏、用户侧储能、电动汽车、柔性负荷等DER呈现爆发式增长，国际能源署（IEA）数据显示，2024年全球分布式能源装机规模已突破1500GW，但这类资源具有“单体规模小、分布散、异构性强、时空特性复杂”的特征，传统电网调度体系难以直接对其进行有效管控。

虚拟电厂通过通信技术、控制技术聚合分散的DER，使其对外呈现常规电厂的调节特性，成为破解分布式能源管控难题的核心方案。我国《“十四五”现代能源体系规划》明确提出“建设一批虚拟电厂示范项目”，2025年电力市场化改革全面推开后，VPP已成为独立参与现货市场、辅助服务市场的合格主体。但传统VPP依赖“集中式优化+规则式响应”的架构，面临三大瓶颈：一是异构资源建模依赖精确物理方程，泛化能力弱，难以适配海量新型资源接入；二是多目标优化计算复杂度随资源规模指数级上升，实时响应能力不足；三是规则预设的响应策略无法适配动态变化的市场价格、电网状态与用户行为，经济性与灵活性受限。

人工智能技术的突破为VPP范式转型提供了关键抓手。机器学习、强化学习、知识图谱等AI技术，具备从海量数据中自主挖掘规律、自适应复杂环境的能力，正推动VPP从“被动感知、规则执行”的“工具型系统”，向“主动认知、自主决策”的“智慧型实体”演进。本文基于全球学界与产业界的最新研究成果，结合我国电力市场与能源转型的现实场景，系统剖析这一范式转移的内在逻辑、实践进展与未来方向，为相关领域的研究与产业实践提供参考。

国际学界对AI赋能VPP的研究起步于2010年前后，核心聚焦于分布式资源建模、多智能体协同优化、市场竞价策略三大方向。德国作为全球VPP技术应用的先行者，亚琛工业大学、弗劳恩霍夫协会等机构较早将多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）应用于微网与VPP的分布式协调控制，提出将每个分布式资源作为独立智能体，通过智能体间的交互学习实现全局最优调度，解决了传统集中式优化计算瓶颈问题。美国能源部国家可再生能源实验室（NREL）则重点研究AI在VPP资源潜力评估中的应用，基于长短期记忆网络（LSTM）与图神经网络（GNN）构建异构资源统一建模框架，可快速评估区域柔性负荷、储能、分布式光伏的聚合调节能力，为VPP规划提供支撑。

产业实践层面，欧洲已形成成熟的商业化AI-VPP生态。德国1KOMMA5公司推出的Heartbeat AI系统，通过数据驱动的负荷行为建模，实现家庭光伏、储能、热泵、电动汽车的统一调度，用户侧能源成本降低30%以上；英国Octopus Energy旗下KrakenFlex平台，利用机器学习算法聚合超过16万辆电动汽车、1.2GW用户侧储能资源，参与英国电力现货市场与辅助服务市场，2024年平台交易收益同比增长120%；GridBeyond、Flower等欧洲VPP运营商，均已将深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）嵌入核心调度系统，可实时响应电网频率调节、备用容量等辅助服务需求，响应速度较传统规则式系统提升40%，收益提升25%以上。

在通信协议与标准层面，开放充电协议OCPP2.0.1的发布为AI-VPP的规模化落地提供了基础支撑。根据《欧洲VPP与储能发展白皮书》内容，OCPP2.0.1从单纯通信协议升级为支持V2G、能源管理系统集成的平台基石，其模块化的功能块设计、分布式决策能力提升（交易ID生成责任下沉至充电站）、以用户为中心的体验优化（动态成本显示、多授权方式）等特性，为AI算法接入海量异构设备、实现离线场景下的自主决策提供了标准化接口，有效降低了VPP的资源接入成本与复杂度。政策层面，英国P415法规设立虚拟交易方（VTP）角色，使客户侧灵活性资源可直接参与电力市场交易，货币化路径的打通进一步加速了AI-VPP的产业落地。

国内学界研究紧跟国际前沿，侧重本土化场景的适配与核心技术攻关。东北大学周博文团队围绕柔性负荷虚拟储能建模开展系统研究，在《柔性负荷虚拟储能建模与调控》报告中构建了适用于海水淡化、电动汽车、工业负荷等场景的虚拟储能数学模型，提出多目标优化与多时间尺度智能调控方法，相关成果在天津海水淡化厂、辽宁菱镁产业园的工程案例中验证，可使区域新能源消纳能力提升15%以上，电网峰谷差降低12%。国家电网人工智能应用研究所则聚焦电力领域知识图谱与AI的融合应用，在《电力领域知识图谱技术进展与应用实践》中指出，知识图谱可有效整合设备参数、电网拓扑、气象数据、用户行为等多源信息，解决混杂数据下的知识提取难题，为VPP的认知层提供结构化知识支撑，目前已在在调度、运检等场景实现落地，但在电网拓扑认知推理、辅助决策等核心环节仍面临技术挑战。

产业实践层面，我国VPP建设已进入“示范推广”阶段。南网科技在2025年中标广东电网配网分布式储能系统项目，进入主流电网批量化采购体系，其VPP平台融合AI预测与优化算法，实现配网侧分布式储能的聚合调控，响应速度达秒级；国网信通、国电南瑞等央企推出的VPP解决方案，已在山西、山东、上海、深圳等10余个省市开展示范，其中山西VPP示范项目已具备“报量报价”参与现货市场的能力，2024年结算收益超2亿元。根据《2025电力市场化改革与电价体系洞察》数据，当前国内VPP仍处于示范阶段，独立储能以电能量套利为主要收益模式，VPP的价值叠加能力尚未完全释放。产业界中，创业公司兆瓦云、疆能智维等已推出AI驱动的VPP运营平台，通过深度学习算法优化用户侧储能、柔性负荷的调度策略，工商业用户平均电费降低20%左右，但整体智能化水平仍较欧洲领先平台存在差距，尤其在自适应学习与多市场协同决策能力上仍有提升空间。

在需求侧资源开发层面，《电新行业江苏专题：需求侧资源潜力评估与开发利用路径》测算，2030年江苏需求侧资源调节潜力可达2000万千瓦，占最高负荷5%以上，但面临资源分散、聚合难、价格机制不完善等瓶颈，AI技术正是破解这一瓶颈的核心工具——通过非侵入式负荷监测（NILM）、用户行为画像等技术，可精准识别不同类型用户的调节潜力，设计差异化的激励策略，提升需求侧响应的参与率与持续性。

AI对VPP的重塑并非单一技术的叠加，而是从底层架构到上层应用的全链条范式转移，可分为感知层、认知层、决策层三个核心层级：

传统VPP的感知层依赖智能电表、SCADA系统等单点监测设备，仅能获取电压、电流、有功功率等基础电气量数据，且不同厂商设备的通信协议不兼容（如OCPP1.6与2.0版本差异），无法实现异构资源的统一接入与数据融合。AI技术的引入推动感知层向“全域、多维、智能”升级：

一是 多源数据融合感知：基于电力领域知识图谱技术，整合设备台账、电网拓扑、气象预报、市场交易、用户行为等多维度数据，构建统一的资源数字画像。例如，针对电动汽车这一移动性资源，AI可通过充电记录、出行轨迹、用户习惯等多源数据，精准预测其入网时间、充电功率、可调节容量，解决传统方法难以捕捉移动资源特性的难题。

二是 非侵入式负荷监测（NILM）：结合计算机视觉（CV）与深度学习算法，仅通过入户总表数据即可识别内部各类负荷的启停状态与能耗特性，无需额外加装监测设备，大幅降低中小负荷的接入成本。国内某高校研究团队基于Transformer模型开发的NILM算法，负荷识别准确率达95%以上，可支撑居民、商业用户侧分散负荷的规模化接入。

三是 主动运维感知：借鉴OCPP2.0.1的精细化运维理念，AI将设备配置、监控、故障诊断与物理/逻辑组件深度绑定，从“被动接收故障报警”转向“主动预测设备故障”。例如，基于LSTM的设备寿命预测模型，可提前30天预警储能变流器、充电桩等关键设备的故障风险，降低停机时间40%以上，直接减少VPP运营成本。

传统VPP的认知层依赖预设规则（如“峰时段放电、谷时段充电”“负荷超阈值时切负荷”），无法适配动态变化的市场价格、电网状态与用户行为，属于“浅层认知”。AI推动认知层向“深层认知”演进，核心能力包括三方面：

一是 超短期态势预测：基于生成式AI（Diffusion模型、Transformer）与物理模型的融合，实现新能源出力、负荷需求、市场电价的多场景概率预测，不仅输出预测值，还可生成预测结果的概率分布，为风险决策提供支撑。例如，国网某省公司应用的AI预测系统，新能源出力预测精度较传统方法提升8%，现货市场报价准确率提升12%。《毕马威全球技术报告：能源行业洞察》指出，多数能源企业AI应用已进入高成熟度阶段并实现商业回报，但数据成熟度不足仍是核心制约，预测精度的提升直接依赖于高质量训练数据的积累。

二是 因果推理与价值发现：传统VPP仅能识别“价格高时放电”的表层关联，AI通过因果推断算法，可挖掘资源调节行为对电网安全、用户成本、市场收益的深层次影响。例如，针对工商业用户，AI可推理出“调整生产班次参与需求响应”不仅可降低电费，还可减少变压器损耗、获取碳减排收益的多重价值，设计个性化的激励方案，提升用户参与意愿。

三是 用户行为认知：基于强化学习构建用户行为模型，自主学习不同用户的响应偏好与约束条件。例如，针对高耗能企业，AI可学习其生产计划、订单周期、成本控制要求，在不影响正常生产的前提下制定最优调节策略；针对居民用户，可结合其用电习惯、电价敏感度，推送个性化的节能与响应建议，实现“用户无感、收益提升”的调控效果。

传统VPP的决策层采用集中式优化算法，求解“成本最小、收益最大”的优化问题，资源规模超过1000个时计算时间往往超过分钟级，难以满足秒级实时调控需求。AI推动决策层向“分布式、自适应、多目标”升级：

一是 多智能体协同决策：将每个分布式资源作为独立智能体，通过MARL算法实现智能体间的分布式协同，无需集中式计算，资源规模扩大时计算效率无明显下降。德国某VPP项目应用MARL算法，聚合10万+分布式资源，实时调度响应速度达秒级，较传统集中式优化效率提升50倍。

二是 多市场自适应竞价：结合博弈论与强化学习，训练VPP智能体学习电力现货市场、辅助服务市场、容量市场的竞价规则，自主制定最优报价策略。参考《2025年中国电池储能盈利模式探索：加州经验的启示》中加州多市场参与模式，AI可动态优化储能的充放电策略，在容量市场获取基础收益、在能量市场获取峰谷价差、在辅助服务市场获取调节收益，综合IRR较单一市场参与提升5—8个百分点。《2025电力市场化改革与电价体系洞察》指出，现货市场全国推开后，价格波动显著加大，AI的自适应竞价能力将成为VPP核心竞争力。

三是 多目标安全决策：将电网安全约束（如线路传输容量、节点电压限制）、用户约束（如生产连续性、舒适度）、收益目标同时纳入AI决策模型，通过物理信息神经网络（PINN）将电网物理规律嵌入算法，确保决策结果既满足经济最优，又符合安全与用户要求。例如，在电网阻塞场景下，AI可自动调整分布式光伏出力、储能充放电功率，在消除阻塞的同时最大化整体收益，避免传统优化算法“重收益、轻安全”的弊端。

尽管AI赋能VPP的前景广阔，但当前仍面临四大核心挑战，制约其规模化落地：

AI模型的性能高度依赖海量、高质量的多源数据，但当前VPP面临严重的数据壁垒：一是跨主体数据共享难，电网企业、发电企业、用户、负荷集成商之间的数据权属不清，缺乏合理的利益分配机制，用户用电数据、企业生产数据涉及隐私与商业机密，难以对外开放；二是数据质量不足，《毕马威全球技术报告：能源行业洞察》明确指出，能源行业数据成熟度不足是AI价值实现的核心障碍，部分设备监测数据缺失、失真，标注成本高，难以支撑大模型训练；三是隐私保护技术待完善，联邦学习、差分隐私等技术在能源场景的应用仍处于探索阶段，难以在保障数据隐私的前提下实现跨主体数据的协同利用。欧盟GDPR、我国《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》对能源数据的采集、使用提出严格要求，进一步加大了数据融合的难度。

电网是关系国计民生的关键基础设施，AI决策的“黑箱”特性使其难以被监管方、电网企业信任：一是安全约束难保障，通用AI算法未嵌入电网物理规律，可能出现违反安全约束的决策（如导致线路过载、电压越限），引发电网安全事故；二是可解释性不足，AI的决策逻辑无法向监管方、用户清晰阐述，当出现收益亏损、安全事故时，难以界定责任；三是对抗攻击风险，AI模型可能被恶意攻击（如投毒训练数据、生成对抗样本），导致错误决策。《电力领域知识图谱技术进展与应用实践》指出，电网拓扑认知推理与辅助决策是当前应用的核心挑战，可解释AI（XAI）、物理信息机器学习（PINN）是破解这一难题的核心方向，但相关技术仍处于实验室阶段，尚未实现大规模工程应用。

AI模型需要在仿真环境中进行大量训练，但当前仿真环境与真实场景存在显著差距：一是电网仿真模型简化过多，未考虑设备故障、通信延迟、用户行为随机性等现实因素，导致训练好的模型在真实场景中性能骤降；二是市场规则动态变化，电力市场的价格机制、交易规则、准入要求处于持续调整中，仿真环境难以同步更新，模型的适应性不足；三是极端场景覆盖不足，暴雪、高温等极端天气下的电网运行状态、用户行为数据与正常场景差异极大，仿真环境中难以模拟，导致AI在极端场景下的决策可靠性不足。《柔性负荷虚拟储能建模与调控》中的工程案例表明，仿真环境下的调控策略在真实场景中需要30%以上的参数调整，才能满足实际运行要求。

当前AI-VPP的标准与监管体系仍处于空白状态：一是通信协议不统一，不同厂商的VPP平台、设备终端采用私有协议，互操作性差，难以实现跨平台的资源聚合；二是AI模型评估认证标准缺失，尚无权威机构针对AI算法的性能、安全性、可靠性开展测试认证，市场鱼龙混杂；三是监管规则滞后，AI参与电力市场竞价的合规性、责任界定、风险防控等规则尚未明确，可能出现AI协同报价触及市场操纵红线、算法错误导致市场波动等新问题，现有监管框架难以覆盖。《欧洲VPP与储能发展白皮书》建议，软硬件供应商应积极参与OCPP2.0.1等标准化工作，同时监管部门需加快完善AI应用的监管规则，为产业发展扫清障碍。

AI技术正推动虚拟电厂从“感知响应”向“认知决策”的范式转移，这一变革不仅是技术的升级，更是新型电力系统灵活调节能力的核心重构。短期来看，融合物理模型与数据驱动的“混合AI”框架是突破当前技术瓶颈的核心方向，通过知识图谱整合领域知识、PINN嵌入物理约束、联邦学习保障数据隐私，可兼顾AI的灵活性与电网的安全性；中期来看，高保真数字孪生电网的建设将缩小仿真与现实的鸿沟，为AI模型提供接近真实的训练环境，加速算法的迭代优化；长期来看，随着标准体系与监管规则的完善，AI-VPP将成为新型电力系统的“核心智慧单元”，实现分布式能源的全局最优配置，支撑高比例可再生能源的消纳与“双碳”目标的实现。

我国在AI技术与能源转型场景的结合上具备全球领先的优势：庞大的DER规模为AI训练提供了丰富的数据基础，电力市场化改革的快速推进为AI-VPP提供了真实的试验场，完备的产业链为技术落地提供了支撑。但我们也需清醒认识到，当前在核心算法、标准建设、监管体系上仍与国际领先水平存在差距。未来需加强学界与产业界的协同攻关，加快关键技术突破，完善标准与监管体系，推动AI-VPP从示范走向规模化商用，为我国能源转型与新型电力系统建设提供核心技术支撑。