随着电力市场逐步开放,参与电力市场的主体呈现资源多样化,通过合理调度包括电动汽车、可中断负荷、储能单元等多种电力资源参与调峰调频辅助服务具有重要意义。虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)技术的提出和发展为整合多元化的电力资源参与电力市场辅助服务提供了新的思路和方案。VPP调度中心将不同电力资源进行规模化整合,并通过对不同电力资源的数据管理和指令控制管理,有效解决分布式能源分布广、调度数量庞大的管控难题。基于此,本文开展了虚拟电厂参与电力市场调峰调频辅助服务的研究。首先,对虚拟电厂中的不同电源参与调峰调频辅助服务的性能和经济性进行评估。建立电动私家车、电动公交车、可中断负荷以及储能单元的可控容量模型,通过进一步仿真和分析确定虚拟电厂内不同电力资源参与调峰调频的日内可控容量。以调频收益最高和调频综合性能最好为优化目标,建立了虚拟电厂参与调频辅助服务模型;以净负荷标准差和调峰成本最小为目标,建立了虚拟电厂参与调峰辅助服务模型。通过算例仿真表明,虚拟电厂参与电力市场调频辅助服务,在提高调频性能的同时,也能获得较高的净收益;通过优化调度虚拟电厂参与调峰辅助服务,可减少净负荷的标准差、峰谷差,提高电力系统对新能源资源的接纳量,缓解火电机组调峰困难。且通过对虚拟电厂内电力资源在不同配置下的调峰调频效果进行对比分析,不同配置下的虚拟电厂参与调峰调频性能和经济性差别较大,为虚拟电厂决策者根据不同的决策目标制定虚拟电厂配置策略时提供了参考依据。其次,考虑电动汽车用户出行和响应的不确定性,为调度电动汽车参与自动发电控制(Automatic Generation Control,AGC)调频带来了挑战。基于此,本文采用经验模态分解法将火电机组调频偏差分解为高频、中频和低频部分,作为超级电容器、蓄电池以及电动汽车的参考出力功率。建立了基于韦伯—费希纳定律的电动汽车用户响应模型,并引入电动汽车响应偏差阈值的概念,实现电动汽车赔偿风险—收益之间的平衡,从而制定更为合理的电动汽车充放电补偿电价。以AGC调频效果最好及净收益期望最高为目标,建立含火电机组、混合储能系统及电动汽车的虚拟电厂参与AGC调频调度模型,采用改进的遗传算法对混合储能系统进行优化配置并优化调度虚拟电厂内各部分的出力。算例结果表明,该模型能够显著提高AGC调频效果,且通过合理设置电动汽车响应偏差阈值,能获得较高的期望净收益。最后,本文构建了含电动汽车的虚拟电厂参与调峰辅助服务的两阶段竞价决策模型。通过对次日虚拟电厂内各组成部分包括火电机组、微型燃气轮机、电动汽车、可中断负荷的可调度容量预测,制定初步报价策略。考虑其他竞价者的报价信息,生成报价场景集合,电力市场调度中心以调峰成本最小为目标进行市场出清,确定所有场景下调峰市场的边际出清价格和出清量。在此基础上,虚拟电厂以自身利益最大为调度目标,建立虚拟电厂内部资源优化调度模型。考虑虚拟电厂参与调峰辅助服务内部含有电力资源出力的随机性,引入了风险调整资本收益率指标(Risk Adjusted Return On Capital,RAROC)阈值约束,建立了一种收益与风险之间的新模式。其中,外部竞价采用改进的遗传算法进行优化求解,虚拟电厂内部电力资源的优化调度采用Cplex进行求解,从而得到最优报价系数以及内部资源的充放电功率。算例仿真结果验证了所建立的模型有效性。