研究背景与问题

随着能源结构的转型和电力需求的不断增长，冷热电联供虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP）作为一种新型的能源利用模式，得到了广泛的关注。然而，由于源-荷不确定性等因素的影响，VPP的调度方案面临着可靠性和经济性的双重挑战。因此，如何减少源-荷不确定性对调度方案的影响，实现可靠性与经济性的平衡，成为当前研究的热点问题。

研究方法

本研究提出了一种基于分布鲁棒模型的冷热电联供虚拟电厂日前-日内多时间尺度协同优化调度策略。首先，设计了VPP供能结构，并建立了VPP内典型能源的供需模型。在此基础上，引入了分布鲁棒优化方法，通过构建鲁棒优化模型，对VPP的日前和日内调度进行协同优化。具体来说，采用分布鲁棒优化方法对VPP的能源需求进行预测，并以此为基础进行调度方案的设计。

核心结果

本研究的主要结果如下：首先，通过构建分布鲁棒优化模型，有效降低了源-荷不确定性对调度方案的影响；其次，通过日前-日内多时间尺度协同优化调度策略，实现了VPP的可靠性与经济性的平衡；最后，通过仿真实验验证了所提方法的有效性，结果表明，该方法在降低不确定性影响和提升调度效率方面具有显著优势。

结论与意义

本研究针对冷热电联供虚拟电厂调度方案中的可靠性与经济性平衡问题，提出了一种基于分布鲁棒模型的日前-日内多时间尺度协同优化调度策略。该方法能够有效降低源-荷不确定性对调度方案的影响，实现VPP的可靠性与经济性的平衡。此外，所提方法具有一定的通用性，可为其他能源领域的协同优化调度提供参考。因此，本研究对于推动我国能源结构的转型和促进VPP的健康发展具有重要意义。