随着能源危机与环境污染日益严峻,以太阳能为代表的分布式可再生能源在能源格局中的地位日益突出。但受制于分布式能源容量小、间歇性、分散性等特性影响,难以独立加入电力市场运营。虚拟电厂在不改变分布式电源并网方式的前提下,通过不同类型的分布式能源和更高层面的软件构架实现多个分布式能源的协调优化运行,为促进系统消纳分布式能源提供了新的思路。本文针对含分布式光伏发电的能源优化问题进行研究,建立了基于分布式光伏发电的虚拟电厂经济型优化调度模型,具体研究内容如下:首先,针对分布式光伏功率特点,建立了基于Markov链的光伏功率超短期预测模型;通过对光伏功率曲线统计特性分析,研究了描述统计量随采集粒度增大的变化关系,实现光伏功率波动特征评价指标挖掘,提出了基于多目标遗传算法的光伏功率采集粒度标定方法;对比分析了不同采集粒度对光伏功率预测精度的影响,验证了光伏功率采集粒度标定的重要性。其次,在光伏功率的超短期预测模型条件下,聚合光伏、火电、储能系统及需求响应等模块,搭建虚拟电厂(Virtual powerplant,VPP)的基本结构,给出了电源出力及需求响应的目标函数,建立了基于VPP的双层随机优化调度模型:在上层模型中,基于马尔科夫链的日前超短期预测结果,以系统净收益最大为目标函数,给出日前的用户负荷调度计划;在下层模型中,基于调度日的实时功率数据,以系统净负荷波动最小为目标函数,实时调整日前计划。在4种应用场景下进行仿真分析,仿真实例验证了该模型的有效性。该模型不仅能够衔接日前调度和时前调度,降低系统缺电惩罚成本,而且提高了 VPP的运营收益。最后,利用Matlab GUI图形界面开发了计及分布式光伏发电的虚拟电厂经济型优化调度模型应用平台,并将其编译成为独立可执行文件。该软件具有良好的通用性和交互性,可用于由不同分布式光伏容量组成的虚拟电厂经济性优化分析。