虚拟电厂(VPP)在调度过程中面临多种不确定因素，给决策和系统安全运行带来一定的困难。提出了基于混合随机规划/信息间隙决策理论(IGDT)的VPP调度优化模型，该模型针对电价概率分布描述较为准确、预测精度较高的特点，采用随机规划处理电价的不确定性；针对风光出力概率分布难以精确刻画、预测精度较低的特点，采用IGDT处理风光出力的不确定性，通过赋予风光出力偏差系数不同的权重，解决了IGDT同时处理风光出力不确定性的问题。此外，针对不确定性决策的盲目性和不同策略面临风险程度的不同，引入风险成本量化不同决策方案对应的风险。仿真结果验证了所提模型的有效性。

Hightopo可视化集成各 DG 的数据，从资源管理、实时状态监测、负荷预测、发电任务管理、发电任务追溯、运行效果决策六个方面阐述“虚拟电厂”的运作流程。

该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复

虚拟电厂中的可再生能源发电出力和电力市场的电价具有不确定性特征，在虚拟电厂的竞标中如何处理这些不确定性因素的影响值得深入研究。应用鲁棒优化的方法处理风电出力和电力市场电价的不确定性，同时考虑碳排放约束对虚拟电厂竞标的影响，建立虚拟电厂鲁棒优化竞标模型。算例分析结果验证了所提模型的经济性和鲁棒性，显示了鲁棒优化法处理含有不确定性参数的优化问题的有效性，且碳排放约束会使虚拟电厂竞标策略发生变化。

随着可再生能源电力接入比重逐渐增大，电力系统的构架、控制方式、运行模式等开始发生改变，将区块链技术引入能源互联网系统中，形成能源区块链网络，有利于解决信息安全等问题。将区块链引入虚拟电厂(VPP)的调度运行机制中，针对新能源参与的电力系统模型，提出适用于VPP的实用拜占庭容错算法共识机制以实现区块链下半中心化的两阶段鲁棒优化调度模型，保留了VPP控制中心的导向作用。阶段1对预调度方案进行求解；阶段2利用区块链技术获取历史数据，建立数据驱动的风电出力不确定集合用于求解调控方案，该约束集合可排除部分极端场景，降低了模型的保守度。优化过程中利用区块链共识机制的验证作用，摒弃了被恶意节点篡改的信息，增强了系统的容错能力。通过算例仿真验证了所提方法的有效性。

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