随着电力系统峰谷差的日益加剧,以及各类环境问题的日益严重,虚拟电厂因其资源挖掘的优势而受到重视。然而,虚拟电厂相关理论尚不完善,亟需进一步研究。本文对虚拟电厂的构建与运行方法进行了研究,从中央空调资源出发,分析了中央空调在虚拟电厂中的调控特性,构建了中央空调虚拟储能模型,研究了虚拟电厂的发电任务分解策略,同时为了规避虚拟电厂实际运行时面临的风险,提出了虚拟电厂动态模型。首先,概述了国内外虚拟电厂的发展现状,总结了国内外中央空调需求响应和虚拟电厂的研究现状,研究了中央空调模型的功率削减特性、温度上下限特性、回风温度特性和各类功率调控手段之间的差异,并利用虚拟储能充放电功率参数、电量参数、荷电状态参数和虚拟储能充放电效率参数将中央空调模型转换为虚拟储能模型,为虚拟电厂调用中央空调资源提供了理论依据。同时,由于中央空调多房间环境等效热参数难以获取,本文提出一种实验参数辨识方法,通过实验的方式获取中央空调众多房间的等效热参数,并设计了简化实验方法,使得实验能够在中央空调闲置时自动进行并获取所需的数据进行参数辨识。其次,根据虚拟储能模型提出了一种基于密度峰值的虚拟电厂构建方法,通过虚拟储能元件的技术特征挖掘资源聚类中心,将大量特性不一的虚拟储能元件按照技术指标聚类分组,并据此构建虚拟电厂。同时,针对虚拟电厂运行经济性的需要,提出了虚拟电厂用电经济性协调控制策略,实现了虚拟电厂发电成本最小的运行方式;针对虚拟电厂参与电力系统调峰的需要,以虚拟电厂削峰为目标函数,设计了基于电网安全性的协调控制策略。最后,针对影响虚拟电厂的三个主要不确定性因素——可调用的中央空调虚拟机组数量、室外温度和出力误差进行研究。分别基于模糊性、灰色性和随机性对不确定性因素进行建模。针对虚拟电厂所面临的风险,提出了基于机器学习的虚拟电厂动态模型,利用神经网络建立不确定性因素与虚拟电厂技术参数之间的关系,根据不确定性因素的大小实时调节虚拟电厂技术参数;根据风险辨识理论构建了基于风险辨识的动态模型,利用历史损失模拟损失期望,并对虚拟电厂的技术参数进行优化,获得虚拟电厂最优在线参数。最后综合了本文提出的虚拟储能模型构建方法、虚拟电厂任务分解策略和虚拟电厂动态模型,建立虚拟电厂综合运行策略,为中央空调虚拟电厂参与电力系统实时运行提供了理论依据。