研究背景

虚拟电厂（Virtual Power Plant，VPP）是一种集成多种分布式能源资源（Distributed Energy Resource，DER）的系统，通过智能化的技术和管理，实现分布式电源DG（distributed generator）、储能系统、可控负荷、电动汽车等DER的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。虚拟电厂概念的核心可以总结为“通信”和“聚合”。将这些资源整合成一个统一的虚拟实体，以提供电力服务、优化能源利用并支持电力系统的稳定运行，通过协调和优化各种分布式能源设备，实现对电力市场的参与和能源管理的最大化于，对保障电力系统的安全稳定运行具有重要意义。其中每个分布式能源主体产生了大量数据，在当前日益严格的隐私保护法案监管下，不适合将数据上传到云端进行集中式处理，各主体设备的数据通常只能在本地进行，收集、处理、分析和使用这些数据来做出决策和确定行动需要带宽、足够的处理能力和速度，这种处理方式效果十分有限。

科研问题

在虚拟电厂的实际运行中，涉及到密集的多方数据采集、分析和应用，会产生大量的分散数据，这些数据包含了参与方的很多重要信息，我们需要保证数据的隐私和安全性。。
虚拟电厂需要满足实时性需求，能够及时地处理数据，以确保数据的及时分析和应用，可以实时地监测、分析和应用数据，使虚拟电厂能够更灵活地做出决策、调整运营，并及时应对变化的市场和能源环境。

科研目的

研究联邦学习在虚拟电厂中多个场景的应用，并提出一种基于边缘计算和差分隐私的分层联邦学习架构方案