虚拟电厂（VPP）如何盈利？

发布时间：2025-07-11 15:24:38浏览次数：

虚拟电厂（VPP）通过聚合分布式能源、可调负荷等分散资源，形成规模化调节能力参与电力市场，成为新型电力系统的重要灵活性资源。其中，聚合 50MW 可调负荷参与电力现货市场是 VPP 的核心盈利模式，而开发误差＜8% 的价差预测模型，能精准捕捉市场波动机会，将年化收益率提升至 15%-20%。通过负荷聚合优化、市场策略设计与预测模型迭代，VPP 可实现 “调节服务收益 + 价差套利收益” 的双重盈利，为商业化运营提供可持续支撑。

一、VPP 盈利的核心逻辑与可调负荷价值

（一）可调负荷的聚合价值

可调负荷是指可通过价格信号或指令调整用电时段、强度的负荷资源，如工业制冷设备、商业空调、充电桩等。聚合 50MW 可调负荷的 VPP 具备三大价值：

容量价值：作为备用容量参与辅助服务市场，按可用容量获得固定收益（如江苏辅助服务市场备用容量价格约 200 元 /kW・年，50MW 年收益约 1000 万元）；

调节价值：在现货市场峰谷时段快速响应（如 15 分钟内削减或增加负荷），获取实时电价价差收益；

替代价值：减少对传统火电调峰的依赖，通过绿电替代获得环境收益（如碳减排补贴）。

以某 VPP 聚合 50MW 工业可调负荷为例：其可在午间现货电价低谷（0.3 元 /kWh）增加用电 50MW・h，晚间高峰（0.8 元 /kWh）削减用电 50MW・h，单次套利收益 25 万元（50MW・h×（0.8-0.3）元 /kWh），若每月操作 20 次，年套利收益可达 600 万元。

（二）价差预测模型的关键作用

电力现货市场电价波动剧烈（日内峰谷差可达 3-5 倍），准确预测分时电价价差是盈利的前提：

误差＜8% 的模型可将套利决策失误率降至最低，避免 “高买低卖” 损失（如预测误差 10% 可能导致单次操作亏损 5 万元）；

模型通过捕捉负荷供需、新能源出力、电网阻塞等影响因素，提前 12-24 小时预测电价曲线，为负荷调节时机选择提供依据；

精准预测能提升负荷调节的响应速度，满足市场对调节精度的要求（如偏差需控制在 ±2% 以内，否则面临考核）。

二、50MW 可调负荷的聚合策略与市场参与模式

（一）可调负荷的分层聚合与优化

资源筛选

优先选择调节成本低（＜0.1 元 /kWh）、响应速度快（＜10 分钟）、持续时间长（≥2 小时）的负荷：

工业负荷：化工厂的循环水泵（可削减负荷 20%-30%，调节成本 0.08 元 /kWh）；

商业负荷：大型商场的空调系统（可平移负荷 40%，调节成本 0.05 元 /kWh）；

居民负荷：智能充电桩（可错峰充电 60%，通过电价补贴实现负调节成本）。

容量组合

50MW 可调负荷采用 “30MW 工业 + 15MW 商业 + 5MW 居民” 的组合，兼顾调节深度与稳定性。通过负荷聚合平台实现 “分散响应、集中控制”，每 15 分钟更新一次可用调节容量，确保参与市场的容量真实性。

（二）电力现货市场的参与策略

日前市场申报

根据价差预测模型输出的次日电价曲线，申报 50MW 可调负荷的调节计划：在电价低谷时段申报 “增容”（增加用电），高峰时段申报 “减容”（削减用电），锁定基础收益。

日内市场实时调整

若实时电价与预测偏差超过 5%，通过聚合平台发出指令，动态调整负荷（如将原定 14:00 的增容操作提前至 13:30），捕捉即时价差。例如：预测 15:00 电价 0.7 元 /kWh，实际达 0.85 元 /kWh，立即增加减容操作，多获利 7.5 万元（50MW・h×0.15 元 /kWh）。

辅助服务市场联动

在现货市场电价平稳时，将 50MW 可调负荷切换至调峰市场，按 “调用次数 × 调节容量” 获取收益（如单次调峰收益 0.2 元 /kWh，年调用 200 次可增收 200 万元）。

三、价差预测模型的开发与迭代优化

（一）模型架构与核心算法

多维度特征输入

模型纳入 12 类关键特征：

历史电价数据（近 3 个月分时电价）；

负荷数据（系统负荷预测、聚合负荷历史曲线）；

新能源出力（光伏、风电预测数据，误差＜10%）；

气象数据（温度、风速、降水概率）；

电网参数（线路阻塞预警、输电限额）。

算法选型与训练

采用 “LSTM 神经网络 + XGBoost 集成” 算法：

LSTM 捕捉电价的时序依赖关系（如工作日与周末的电价模式差异）；

XGBoost 处理非线性特征（如极端天气对电价的突变影响）；

用过去 12 个月的市场数据训练模型，通过滚动验证将预测误差控制在 8% 以内（如实际电价 0.7 元 /kWh 时，预测值在 0.644-0.756 元 /kWh 区间）。

（二）模型误差控制与迭代机制

误差来源分析

针对预测偏差超 8% 的情况，追溯原因：

突发性事件（如机组故障、政策调整）导致的模型未覆盖因素；

特征数据质量问题（如负荷预测误差过大）；

算法对新市场规则的适应性不足。

动态迭代策略

每日用最新市场数据更新模型参数，提升短期预测精度；

每周加入新特征变量（如新增变电站检修计划）；

每月评估算法性能，必要时引入强化学习算法优化决策逻辑。

四、盈利案例与风险控制

（一）某 VPP 的盈利结构分析

某聚合 50MW 可调负荷的 VPP，通过价差预测模型（误差 7.2%）参与电力现货市场，年盈利结构如下：

现货价差套利：480 万元（年均操作 160 次，单次收益 3 万元）；

辅助服务收益：320 万元（备用容量收益 200 万元 + 调峰收益 120 万元）；

政策补贴：80 万元（参与绿电替代获得的减排补贴）；

成本扣除：负荷聚合成本（120 万元）、模型维护成本（30 万元）；

净收益：730 万元，投资回报率 18.2%（总投入 4000 万元）。

（二）风险控制措施

市场风险

采用 “对冲策略”：在远期市场锁定部分调节容量，降低现货价格波动影响；

设定单日最大亏损限额（如 50 万元），触发时暂停交易。

技术风险

部署备用预测模型（如误差＜10% 的传统统计模型），避免主模型失效；

建立负荷响应备份通道，确保指令传输中断时可手动调节。

合规风险

严格遵守市场规则，避免因调节偏差超标（＞±2%）被考核（如某市场偏差考核费率为 0.5 元 /kWh）；

定期审计负荷聚合的合规性，确保用户授权与数据隐私保护。

五、规模化推广的适配场景与策略

VPP 聚合可调负荷盈利模式适用于三类场景：

高电价波动地区（如广东、浙江现货市场）：价差套利空间大，优先布局 50MW 以上规模；

工业聚集区：可调负荷资源集中，聚合成本低（＜0.05 元 /kWh），适合开展深度调节；

新能源高渗透率区域（如青海、甘肃）：辅助服务需求旺盛，调峰收益占比高。

建议分阶段推广：

试点期（1-2 年）：聚合 10-20MW 负荷验证模型，积累市场经验；

成长期（3-5 年）：扩大至 50-100MW 规模，参与跨省区现货市场；

成熟期（5 年以上）：整合分布式电源与储能，形成 “源荷储” 协同的综合 VPP，参与容量市场与碳市场。

随着电力市场改革深化，VPP 的盈利模式将从单一价差套利向 “多元服务 + 价值共享” 演进，通过为用户节省电费（如聚合负荷用户享 5%-10% 电价折扣）、为电网提供阻塞管理服务等，构建多方共赢的商业生态。误差＜8% 的价差预测模型作为核心竞争力，将助力 VPP 在激烈的市场竞争中保持稳定盈利，成为新型电力系统中连接用户与市场的关键纽带。

来源：碳云管理中心