研究背景与问题

在当前电力市场环境下，虚拟电厂作为一种新型的电力系统运行模式，能够有效地整合分布式能源资源，提高能源利用效率。然而，虚拟电厂在多时间尺度调峰调度过程中，面临着负荷预测误差大、碳排放成本高以及效益分配不均衡等问题，这些问题的存在严重影响了虚拟电厂的运行效率和经济效益。

研究方法

为解决上述问题，本研究提出了一种电碳耦合市场下虚拟电厂多时间尺度调峰调度与内部利益分配的方法。该方法首先采用二次模型来刻画用户激励与响应之间的关系，以增强虚拟电厂的调度响应能力。其次，结合长短期记忆网络（LSTM）和混合密度网络（HDN）对负荷进行预测，以提高负荷预测的准确性。此外，通过构建电碳耦合市场模型，将碳排放成本纳入调度优化过程中，以实现绿色低碳的调度目标。

核心结果

本研究的主要成果包括： 1. 建立了一种基于二次模型的用户激励与响应关联模型，有效提升了虚拟电厂的调度响应速度； 2. 利用LSTM和HDN相结合的预测方法，显著降低了负荷预测误差，提高了调度方案的准确性； 3. 通过电碳耦合市场模型，实现了虚拟电厂在调度过程中的碳排放成本控制，同时确保了调度方案的经济效益； 4. 提出了一种内部利益分配方案，通过合理分配各参与方的收益，提高了虚拟电厂的整体运行效率。

结论与意义

本研究提出的电碳耦合市场下虚拟电厂多时间尺度调峰调度与内部利益分配方法，不仅能够有效解决虚拟电厂在调度过程中存在的问题，还能够促进虚拟电厂的可持续发展。该方法对于提高虚拟电厂的运行效率、降低碳排放成本以及实现能源资源的优化配置具有重要的理论意义和应用价值。未来，随着虚拟电厂技术的不断发展和电力市场的进一步改革，本研究提出的方案有望在虚拟电厂的实际运行中得到广泛应用。