AI驱动的虚拟电厂（VPP）交易运营平台
为某储能集成上市公司从零搭建的VPP运营平台，融合AI批发电力市场预测与自动化日前申报能力——基于MPC+MILP优化生成风险感知型申报曲线，并在2025年上海SNEC光伏展现场完成实时滚动仿真演示。
收益增幅
约50%
相较基准策略，基于一个月仿真结果
预测模块数
5
价格 · 光伏 · 负荷 · 天气 · 实时市场
首次展示
SNEC 2025
上海 · 实时滚动仿真演示
项目概览
某大型储能集成上市公司计划在2025年SNEC光伏展上推出虚拟电厂（VPP）新业务，并需要一套可实际运行的平台进行现场演示。我们从零开始为其搭建：涵盖多场站实时监控的VPP运营平台、五大预测模块（日前市场出清价格、实时市场出清价格、光伏发电量、电网节点/线路负荷、天气预测），以及基于MPC+MILP优化的自动化申报系统。为配合SNEC展会演示，我们采集智利公开批发电力市场数据，在展台现场进行滚动仿真——精确复现平台在每日申报截止前自动生成申报曲线的完整流程，充分展现系统的真实运营能力。
项目挑战
批发电价高波动性
日前与实时市场出清价格受可再生能源出力、需求波动及市场参与者策略等多重因素驱动，呈现强非线性特征，对高精度预测提出了很高要求。
多维预测流水线
日前价格、实时出清价格、光伏发电、电网节点负荷与天气五条预测链路需协同运行，每条链路均需独立的特征工程与模型调优，数据管道复杂度高。
不确定性下的风险感知申报
将概率性预测转化为具体申报曲线，需在预期收益与结算风险之间取得平衡，并根据运营商的风险偏好灵活调整优化目标与约束条件。
展会现场实时演示
SNEC 2025展示要求平台在固定时间节点完全自主运行——自动采集市场数据、完成预测建模、生成申报建议，全程在展会现场公开展示，对系统稳定性要求极高。
解决方案设计
集成AI预测引擎
融合梯度提升（LightGBM、XGBoost）与深度学习（LSTM）的集成模型，为短期批发电价、光伏出力与负荷预测提供带量化不确定性的精准预报。
MPC + MILP申报优化器
模型预测控制（MPC）结合混合整数线性规划（MILP），将每日预测结果与用户风险偏好转化为最优日前申报曲线，并在申报截止前自动提交。
多场站VPP运营平台
统一的实时监控与调度界面，支持多场站储能与光伏资源管理，提供自动化申报工作流、异常告警与完整操作记录。
闭环策略验证体系
事后将AI申报结果、行业基准策略与理论最优（上帝视角）策略对照真实市场出清价格进行复盘，量化收益差距，为模型持续迭代提供依据。
SNEC 2025 实时滚动仿真演示
为在展会现场直观展示平台能力，我们基于智利公开批发电力市场披露数据，构建了端到端的滚动仿真系统——完整复现一个月市场日的运营流程，按真实申报节奏逐日生成申报曲线建议。
逐日滚动预测与申报生成
每个仿真日，平台在日前申报截止前完成市场披露数据摄取，依次触发五大预测模块，自动生成当日推荐申报曲线——完整复现真实VPP运营商的决策流程。
三方策略横向对比
仿真结果与行业基准策略及理论最优（完全信息）策略并列展示，为展会访客提供清晰、透明的AI系统相对收益参照。
事后市场出清闭环验证
每个仿真日结算后，将真实市场出清价格回注系统，计算实际收益、预测精度指标与累计绩效——全面验证平台的实际应用可行性。
系统界面展示
场站总览
实时监控多场站储能与光伏资源的运行状态、电量、功率及电网接入情况，一屏掌握全局。
预测分析
融合日前价格、实时出清价格、光伏发电量与负荷的集成 AI 预测结果，带量化不确定性区间，为申报决策提供数据支撑。
收益分析
逐日追踪并横向对比不同 VPP 申报策略的收益表现（包括基准策略、AI策略及理论最优策略）。
预测结果分析
每日监测各目标的预测结果与精度，及时识别显著的模型漂移，并执行实时的模型校正或重新训练。