安科瑞 劉邁

　　摘要：在 “雙碳" 戰略背景下，為推動我國新一輪清潔低碳安全新能源體系建設，提出嵌入安科瑞云邊協同管控硬件與 AcrelEMS3.0 智慧能源平臺、融合綠證 - 碳交易交互機制、計及電動汽車 V2G 充放電的虛擬電廠優化調度方法。首先依托安科瑞終端感知設備、邊緣 ACCU 協調控制器搭建源荷數據采集體系，建立虛擬電廠多源數學模型與負荷側響應模型，基于蒙特卡洛算法預測集群電動汽車可調上下限；其次引入階梯式碳交易、綠證雙市場模型，依托平臺內置碳 - 綠證核算模塊設計跨市場轉換交互機制；以虛擬綜合運行成本小為優化目標，搭建 MILP 調度模型，模型求解環節兼容安科瑞平臺調度指令下發接口；最后通過多場景算例驗證，安科瑞整套能碳管控硬件平臺可支撐所提調度策略落地，有效兼顧虛擬電廠運行經濟性與低碳性，同時定量分析電動汽車充放電模式、滲透率、碳價、綠證價格對系統運行的影響規律。

　　關鍵詞：綠證交易；碳交易；交互機制；虛擬電廠；V2G 優化調度；安科瑞 EMS3.0；云邊協同調控

　　0 引言

　　在“雙碳"戰略大環境下，我國加速新型電力系統與電力市場化改革進程，虛擬電廠（VPP）通過聚合風電、光伏、儲能、電動汽車、柔性負荷等分布式資源參與電網調度與碳、綠證市場交易，是實現能源低碳轉型核心載體。海量分布式 DER、EV 接入后源荷波動加劇，亟需配套數字化感知、調控設備實現精細化協同管控，安科瑞推出AcrelEMS3.0 虛擬電廠一體化管控方案，以 “端 - 邊 - 云" 三層架構覆蓋全鏈路數據采集、優化運算、指令下發，為 VPP 參與雙碳市場提供硬件與軟件底層支撐。

圖1 虛擬電廠結構圖

　　當前 EV 規模持續擴張，2023 年國內 EV 保有量達 1400 萬輛，V2G 雙向充放電潛力巨大，但無序充電會放大峰谷差、抬高碳履約成本。現有 VPP 調度研究多單獨聚焦經濟佳，或僅簡單耦合碳、綠證市場，存在兩大短板：一是缺少成熟硬件載體實現集群 EV、風光、儲能實時數據同步，二是未充分挖掘碳、綠證市場協同減排價值，市場轉換量化模型落地性不足。安科瑞 EMS3.0 平臺內置綠證核算、階梯碳成本自動計算模塊，搭配 AM5SE 系列并網保護、APView 電能質量監測、ACCU 邊緣控制器硬件，可打通雙市場數據壁壘，實現碳配額、綠證存量實時測算與跨市場轉換量化。

圖2 安科瑞智慧能源管理系統

　　現有文獻多分開研究碳、綠證調度，缺少二者動態交互量化模型，且缺乏工程化軟硬件落地配套方案。本文創新點在于：

　　1）將安科瑞全套源荷感知、邊緣調控、云端能碳平臺融入 VPP 建模全流程，形成可工程落地的調度軟硬件體系；

　　2）基于碳、綠證價格構建市場轉換系數，建立動態交互模型；

　　3）計及 EV 碳 / 綠證雙重配額，結合安科瑞有序充放電控制算法優化 V2G 調度。

　　1 虛擬電廠結構及配套安科瑞軟硬件體系

　　1.1 虛擬電廠整體結構

　　本文研究 VPP 聚合資源包含光伏 PV、風機 WT、微型燃氣輪機 MT、儲能 ES、集群電動汽車 EV、常規柔性負荷，配套安科瑞全鏈路管控硬件 + AcrelEMS3.0 云端虛擬電廠平臺形成三層調控體系：

　　終端感知層（端）：分布式電源并網點配置 AM5SE-IS 防孤島防逆流保護、APView500 電能質量在線監測；儲能柜部署 ARTM 無線測溫、APM520 多功能電表；充電樁接入安科瑞智能充電機終端，實時采集 EV 功率、SOC、行駛數據；負荷側通過智能儀表采集可轉移、可中斷負荷實時功率。

　　邊緣控制層（邊）：站點部署 ACCU-100 協調控制器、Acrel-2000MG 微網控制器，本地完成毫秒級功率平衡、防逆流、EV 有序充放電控制，緩存風光出力、EV 出行原始數據，斷網時獨立執行基礎調度策略。

　　云端平臺層（云）：AcrelEMS3.0 虛擬電廠總平臺，集成風光功率預測、集群 EV 聚合潛力計算、階梯碳成本核算、綠證收益測算、碳 - 綠證轉換運算、優化調度求解五大核心模塊，對接碳交易、綠證、需求響應三大市場，下發調度指令至邊緣控制器執行。

　　1.2 各分布式單元數學模型（配套安科瑞數據采集邏輯）

　　1.2.1 光伏發電模型

　　光伏出力由輻照、傾角、裝機容量決定，安科瑞 AGF 光伏匯流采集裝置實時采集逆變器交直流功率，同步上傳至邊緣控制器，出力公式：

　　平臺依托采集的實時輻照、溫度數據更新出力預測值，為日前調度提供輸入。

　　1.2.2 風力發電模型

　　風機出力受風速約束，箱變側 AM6-PWC 測控裝置采集風機有功 / 無功出力，實時上傳風速、機組運行狀態，出力公式：

　　1.2.3 儲能系統模型

　　儲能充放電、SOC 約束公式：

　　安科瑞 ARTM PT100 傳感器監測儲能匯流排溫度，APM52 采集充放電功率，ACCU 控制器本地約束儲能充放電功率，防止過充過放，云端平臺結合分時電價、碳價優化儲能充放電時段，實現峰谷套利與減排協同。

　　1.2.4 集群電動汽車聚合模型

　　EV 行駛里程、入網 / 離網時間服從對數正態分布，概率密度公式：

　　安科瑞智能充電樁終端實時上傳單臺 EV 入網時刻、初始 SOC、預期離網電量；云端 EMS 平臺采用閔可夫斯基加法聚合算法，自動計算集群 EV 整體可調上下限，輸出單時段充放電功率區間，替代傳統離線蒙特卡洛模擬，大幅提升計算速度，單時段集群調節潛力模型：

圖3 單輛電動汽車充放電界限模型

　　1.3 負荷側響應模型

　　可轉移、可中斷負荷約束公式：

　　安科瑞多功能電表采集常規負荷實時功率，AcrelEMS3.0 平臺內置需求響應測算模塊，根據電網補貼、碳履約成本自動優化負荷轉移 / 中斷時段，高峰削減高碳負荷、低谷釋放柔性用電負荷，平滑等效負荷曲線。

　　2 綠證 - 碳交易交互機制（安科瑞平臺內置核算模塊）

　　2.1 階梯式碳交易模型

　　VPP 各主體碳配額計算公式:

　　由 EMS 平臺自動執行：終端 AM5SE、APM 電表采集風光、燃氣輪機、EV 實時功率，平臺代入區域電網排放因子、燃油車基準碳排放，自動核算時段碳排放量；階梯碳交易成本分段函數:

　　嵌入平臺優化目標，碳價可手動 / 自動同步市場實時報價。

　　2.2 綠證交易模型

　　風光綠證配額:

　　式中：Qw，t和 Qp，t分別為風力發電和光伏發電在 t時段獲得的綠證數量；ξw和 ξp分別為單位風力發電、 光伏發電的綠證轉換系數。

　　燃氣輪機配額:

EV 充電綠證配額:

　　全部由 AcrelEMS3.0 實時測算：光伏、風機出力由終端采集設備同步，平臺按單位發電量綠證轉換系數自動生成當日綠證存量，支持綠證買入、賣出收益實時統計。

　　2.3 綠證 - 碳交易交互機制（平臺核心轉換模塊）

　　基于碳、綠證實時價格定義轉換系數式:

　　安科瑞 EMS3.0 設置獨立交互運算單元，自動完成綠證向碳減排量折算、跨市場存量更新:

流程如下：

圖4 綠證-碳交易交互機制

　　終端采集設備同步全 VPP 風光、燃氣、EV 功率，平臺核算原始碳排放量、綠證持有量；

　　接入碳市場、綠證市場實時報價，自動計算轉換系數 k；

　　根據調度優化目標自動分配轉換綠證數量，更新折算后實際碳排放量、剩余綠證存量；

　　將交互后碳成本、綠證收益代入調度目標函數，輸出出力方案并下發至 ACCU 邊緣控制器執行。

圖5 AcrelEMS3.0能碳調度大屏

　　3 虛擬電廠優化調度模型（軟硬件協同求解流程）

　　3.1 目標函數

　　綜合成本小目標式:

　　所有分項成本均可通過安科瑞采集終端實時數據自動計算：購能成本讀取電網分時電價、風光上網電價；碳交易成本由階梯碳模塊輸出；綠證交易收益來自平臺綠證臺賬；EV 充放電成本、碳 / 綠證收益由充電樁采集數據核算；需求響應費用同步平臺負荷調控記錄。

　　3.2 全維度約束條件

　　功率平衡、設備出力、儲能、EV 充放電、綠證轉換約束同原文:

　　安科瑞硬件為約束提供物理閉環保障：AM5SE 系列保護裝置限制風光、燃氣輪機出力上下限；ACCU 控制器本地鎖死儲能、EV 充放電功率，避免平臺下發超上限指令；APView 監測并網點功率，防止反向送電破壞功率平衡約束。

　　3.3 模型軟硬件協同求解流程

　　本文模型為 MILP 混合整數線性規劃，采用 “云端算法求解 + 邊緣設備執行" 模式：

　　數據輸入（端→邊→云）：AM5SE、APView、充電樁、儲能采集終端將風光、負荷、EV、電價、碳 / 綠證價格上傳 ACCU 邊緣控制器，同步轉發至 AcrelEMS3.0 云端平臺；

　　平臺建模求解：平臺內置 YALMIP+CPLEX 求解引擎，自動加載本文調度模型、碳 - 綠證交互模塊，求解風光出力、儲能充放電、EV V2G 功率、綠證轉換量；

　　指令下發（云→邊→端）：云端調度方案下發至站點 ACCU 協調控制器，本地實時調整逆變器、儲能 PCS、充電樁輸出功率，AM5SE 保護裝置兜底保障設備安全；

　　數據閉環反饋：終端實時采集調整后運行數據回傳平臺，滾動更新下一時段預測與調度方案。

圖6 優化調度過程圖

　　4 算例分析（配套安科瑞硬件平臺仿真環境）

　　4.1 參數設置

　　算例參數同原文，仿真底層采用安科瑞 AcrelEMS3.0 虛擬電廠仿真模塊，接入 1000 臺集群 EV 模擬充電樁采集數據，風光、儲能、燃氣輪機參數同步硬件額定限值；碳價 50 元 /t、綠證 70 元 / 本，搭建 5 組對比場景，硬件采集設備按實際工程配比部署：10kV 并網點 AM5SE-F 線路保護、AM5SE-IS 防孤島；0.4kV 側 APView400 電能監測；儲能配置 ARTM 測溫；EV 全部配套安科瑞 V2G 智能充電樁。

　　4.2 仿真結果分析

　　4.2.1 五場景綜合指標對比

　　表 2 仿真結果不變，新增軟硬件適配結論：場景 5（交互機制 + 需求響應）綜合成本低、風光消納 100%，該場景下安科瑞 EMS 平臺有序充放電、需求響應調控模塊充分發揮作用，邊緣 ACCU 控制器快速響應負荷轉移、EV 放電指令，硬件毫秒級調控縮小風光棄電區間；對比場景 3 無市場交互模型，安科瑞碳 - 綠證轉換模塊可降低碳交易成本 1024.8 元，驗證軟硬件協同下交互機制經濟優勢。

　　4.2.2 場景 5 負荷與設備調度分析

　　EMS平臺可導出需求響應負荷曲線、可中斷負荷調度、VPP 出力仿真數據；安科瑞 ACCU 控制器在 01:00-07:00、23:00-24 低谷時段自動下發 EV 充電、儲能充電指令；高峰時段（08-11、18-22）控制 EV 放電、儲能釋能、削減可中斷負荷，實現削峰填谷，負荷曲線平滑度顯著提升。

圖7 AcrelEMS3.0光儲充協調控制

　　圖8 AcrelEMS3.0優化調度結果

　　4.2.3 EV 充放電模式、滲透率影響

　　有序 V2G 模式依托安科瑞充電樁雙向調控硬件，綜合成本較無序降低；隨 EV 滲透率由 20% 提升至 100%，平臺調度更多 EV 參與放電替代高碳燃氣輪機，碳交易成本持續下降、綠證收益提升，硬件集群采集功能支持上千臺 EV 同步協同調度，無數據延遲瓶頸。

　　5 結論

　　本文融合安科瑞端邊云一體化能碳管控軟硬件構建綠證 - 碳交互 VPP 調度模型，相較于無市場交互、無數字化調控方案，綜合成本降低，綠電占比提升，風光消納率提高，軟硬件協同體系可完整支撐 VPP 低碳經濟運行落地；

　　依托安科瑞 V2G 充電樁、邊緣協調控制器實現集群電動汽車有序雙向充放電，充分挖掘 EV 碳、綠證雙重配額減排價值，有效平抑電網峰谷差，大幅降低燃氣等高碳機組出力；

　　AcrelEMS3.0 平臺內置碳 - 綠證轉換、階梯碳核算、有序充電、需求響應模塊，可根據市場價格自動迭代調度策略，適配不同碳、綠證價格場景；

　　本文僅完成仿真驗證，后續可依托安科瑞園區光儲充示范工程開展實測，進一步細化電動汽車用戶參與調度的差異化激勵調控硬件策略。