在全球能源互联网的快速发展背景下，虚拟电厂技术作为一种新型的电力系统管理模式，逐渐成为实现能源高效利用和可持续发展的重要手段。虚拟电厂通过整合分布式能源资源、优化电力调度，实现了能源供需的灵活平衡，有效提升了电力系统的稳定性和可靠性。

《全球能源互联网》编辑部紧跟学术前沿与研究热点，策划“虚拟电厂关键技术与市场机制”专题，围绕该领域的新理论、新技术和新实践等方面的研究，征集并发表相关专家的最新研究成果。

本专题共收录了8篇高质量的论文，内容涵盖了新型电力系统与电碳融合、虚拟电厂运行状态评估及负荷预测、虚拟电厂优化控制策略3个方面。在新型电力系统与电碳融合方面，清华大学钟海旺等结合新型电力系统不同时间尺度储能需求和储能发展现状分析明确抽水蓄能和新型储能功能定位和发展趋势，并适应新型电力系统建设需求基于规划定位、技术创新、运维管理、运营策略架构提出抽水蓄能和新型储能协同发展建议；华南理工大学朱继忠等以水泥产消者为研究对象，基于能值分析方法提出了光伏发电有效能值可持续发展指数，提出了基于能值指标的绿证与碳抵消电量折算方法，对不同用电模式产生的碳减排效果和电-碳-绿证融合的自然价值进行量化和比较，以实现能源供给与生态服务和谐发展。在虚拟电厂运行状态评估及负荷预测方面，武汉大学杨军等针对配电网异常运行场景下用户侧储能系统热失控的安全问题，通过建立配电网异常状态向用户侧储能传导的完整路径，识别锂离子电池热失控的关键特征量，建立用户侧储能的状态演化模型，提出了一种考虑配电网与电化学储能交互耦合关系的异常运行状态预警方法；北京交通大学张沛等提出了基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站日前功率预测方法，该方法通过动态时间规整算法和凝聚层次聚类法对光伏用户进行分类，结合自注意力机制和通道卷积注意力机制，提高了不同天气条件下的分布式屋顶光伏功率预测精度；中国石油大学李鹏等提出了基于Spearman相关性阈值寻优和VMD-LSTM的用户级综合能源系统超短期负荷预测方法，通过优化相关性阈值筛选特征，并利用VMD分解复杂的负荷特征，再结合LSTM进行预测，从而显著提高了不同季节和负荷条件下多元负荷的预测精度。在虚拟电厂优化控制策略方面，华北电力大学余洋等以纯电重卡为研究对象，提出了一种考虑物流特性用于削峰填谷的纯电重卡双层协调优化调度方法；国网重庆市电力公司吕小红等提出了一种虚拟电厂供需侧双层协调自适应鲁棒优化调度方法，结合多频组合源荷预测和需求响应优化策略，通过EEMD-GCN-LSTM算法显著提升了虚拟电厂的经济效益和调度鲁棒性，实现了发电侧和用户侧的高效协调优化；三峡大学程江洲等提出了一种考虑需求响应和用户满意度的主动配电网优化调度方法，采用混沌映射、莱维飞行和非线性收敛因子改进斑点鬣狗优化算法，算例结果表明，该调度方法通过降低购电成本和网络损耗，平缓负荷曲线，稳定系统电压，实现了对可再生能源的合理利用。

通过本期专题，我们希望能够展示虚拟电厂相关领域的最新进展，推动其在电力系统中的广泛应用。感谢各位作者、审稿专家和读者朋友们对本期专题的大力支持与关注。希望本期专题能够为您带来启发，共同推进虚拟电厂的发展，实现能源高效利用和可持续发展。

2024年7月1日