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Research on Influencing Factors and Action Paths of Virtual Power Plant Pricing Mechanisms

本研究通过实证识别出消费者行为、能源成本、市场供需以及环境政策是影响虚拟电厂定价机制的核心因素，证明了这些因素对促进分布式能源发展与效率具有显著的正向影响，同时强调了政策支持与技术兼容性的调节作用。

原作者： Xiaojie Li

发布于 2026-10-22

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原作者： Xiaojie Li

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

现代电网是一个微妙的平衡表，不断地在人们所需的电力与太阳和风能所能提供的电力之间进行匹配。随着社会向可再生能源转型，一个新的挑战也随之出现：这些清洁能源通常分散在成千上万的屋顶和农田中，这使得将它们作为一个可靠的整体进行管理变得十分困难。为了解决这个问题，工程师们开发了虚拟电厂的概念。想象一个数字化的管理者，它本身并不发电，而是将成千上万个分散的小型能源——如家用太阳能电池板、蓄电池组，甚至包括灵活的家用电器——连接成一个协调一致的团队。这个虚拟团队可以像传统的发电厂一样，实时响应电网的需求。然而，为了让这个系统运作起来，参与其中的个人和公司必须就价格达成共识。如果支付和收费的规则不明晰或不公平，系统就会停滞。核心问题变成了：究竟是什么驱动了这个虚拟市场中的价格，以及这些价格如何影响绿色能源转型的成功？

研究人员夏晓杰（Xiaorang Li）通过直接研究虚拟电厂定价背后的心理与经济因素，来应对这些问题。该研究并非仅仅依赖计算机模拟或理论模型，而是从285人（包括能源行业专业人士、研究人员和普通居民）那里收集了现实世界的见解。在剔除无效样本后，最终有278份回复被用于分析。他们要求这些参与者对各种因素进行评分，例如能源成本、人们用电的方式以及政府规则如何影响市场。通过使用统计工具分析这些回复，研究人员绘制出了连接这些不同要素的隐形路径。他们想要观察哪些因素真正推动了价格的变化，以及这些价格是否能成功地鼓励更多人加入绿色能源运动。

调查显示，有四种主要力量塑造了虚拟电厂的电价。最强大的驱动因素是能源本身的成本。这包括购买电力的价格、将电力储存在电池中的成本以及任何涉及的政府补贴。当这些成本上升或下降时，虚拟电厂收取的费用也会随之调整。第二大重要因素是环境政策。政府对可再生能源的规则和支持起到了强有力的引导作用，推动价格向有利于绿色解决方案的方向发展。第三个因素是人的行为。当消费者拥有特定的习惯或在高峰时段需求较高时，产生的压力会影响价格。最后，更广泛市场中的供需平衡也发挥了作用，尽管研究发现其影响力略低于成本或政策。研究人员发现，这些因素并非孤立运作；它们相互作用，创造出一种既对运营商公平、又对用户具有吸引力的定价结构。

至关重要的是，这项研究证实，精准掌握定价对于能源的未来具有直接且可衡lu的意义。当定价机制设计得当，它会显著提升人们将分布式能源（如屋顶太阳能）接入虚拟电网的意愿。它还会带来更好的整体能源效率，意味着更少的浪费和更智能的资源利用。数据表明，定价系统的每一点改进，分布式能源的采用率和系统的效率都会明显上升。这表明，财务规则不仅仅是行政细节，更是驱动整个向清洁能源转型过程的引擎。

研究还揭示了不同的条件如何增强或削弱这些关系。例如，当政府支持力度大且明确时，能源成本对定价的影响会变得更加显著，有助于稳定市场。相反，当连接这些系统的技术具有高度兼容性和无缝衔接性时，消费者行为带来的剧烈波动对价格的干扰作用就会减弱。这意味着，投资于更好的技术和更清晰的政策可以抚平道路上的颠簸，使虚拟电厂更加可靠。研究还指出，不同群体对这些因素的反应各不相同。能源行业专业人士对成本变化最为敏感，研究人员则侧重于环境政策，而普通居民用户往往对定价机制本身最为谨慎。

鉴于这些发现，本文为改进虚拟电厂的运作提供了一条清晰的路径。它建议定价应建立在实际成本的坚实基础上，并包含一个根据能源类型和市场状况进行调整的灵活组件。为了实现这一点，研究建议采取具体的政策行动，例如为能源存储成本提供实质性的补贴，并为连接分布式能源系统的用户提供小幅度的价格优惠。此外，它强调需要改进连接这些系统的技术，确保虚拟电厂与用户设备之间的连接顺畅且可靠。通过将财务激励与技术能力及政策目标相统一，虚拟电厂可以从一个充满前景的概念转变为一个能够帮助解决未来能源挑战的实用且高效的现实。

技术摘要：虚拟电厂定价机制的影响因素及作用路径研究

问题陈述
随着全球能源领域向“双碳”目标迈进，虚拟电厂（VPP）已成为整合太阳能、风能等分布式能源（DER）的关键机制。然而，目前中国虚拟电厂的定价机制仍处于发展不成熟阶段。现有文献主要侧重于理论模型构建（如博弈论或成本分摊模型），缺乏基于微观调查数据的实证验证。此外，当前研究往往未能考虑到多个维度之间的协同效应——即政策、技术、市场动态与消费者行为之间的相互作用——也未能分析这些因素在不同商业模式下的差异。这一差距阻碍了虚拟电厂定价策略的优化，进而影响了投资热情、电网稳定性以及能源资源的配置效率。

研究方法
为填补上述空白，本研究采用了一种结合问卷调查与高级统计建模的定量研究方法：

数据收集： 通过线上（微信、行业社群）和线下渠道向能源从业人员、研究人员及普通用户发放了结构化问卷。在发放的300份问卷中，回收了285份，有效回收率为95%（如摘要所述）。经过进一步的效度筛选（剔除填写时间小于60秒及答案趋同的样本）后，最终保留了278份有效问卷用于分析。
工具设计： 问卷采用李克特五点量表法来测量核心潜变量：消费者行为、能源成本、市场供需、环境政策、定价机制、分布式能源促进以及能源效率提升。调节变量包括政策支持强度、信息透明度和技术兼容性。
统计分析：
- SPSS： 用于信度检验（Cronbach's α）、效度检验（KMO 和 Bartlett 球形检验）、描述性统计以及 Pearson 相关分析。
- AMOS（结构方程模型 - SEM）： 构建了连接影响因素与定价机制及其后续结果的理论模型。根据修正指数（MI）对模型进行了修正，以提高拟合指标（如增加误差项相关性）。
- 异质性分析： 采用单因素方差分析（One-way ANOVA）来考察不同职业群体感知差异。

主要贡献
本文通过在中国电力市场背景下从纯理论建模转向实证验证，为虚拟电厂领域的文献研究做出了贡献。

实证验证： 利用微观调查数据对定价影响因素进行了系统性测试，解决了该领域实证研究匮乏的问题。
路径分析： 利用结构方程模型（SEM）揭示了定价因素与能源转型目标之间的内部结构关系和作用路径，克服了传统回归分析在处理潜变量和间接效应方面的局限性。
调节机制： 研究识别并量化了政策支持强度和技术兼容性的调节作用，为外部变量如何调节核心定价路径提供了细致的视角。

研究结果
结构方程模型证实了所有研究假设，且模型拟合度良好（ $\chi^2/df = 2.18$ ，RMSEA = 0.065）。主要发现包括：

核心影响因素： 四个因素显著影响虚拟电厂定价机制，按路径系数排序如下：
1. 能源成本 ( $\beta = 0.41$ )：最显著的驱动因素，涵盖电价、补贴和储能成本。
2. 环境政策 ( $\beta = 0.35$ )：政府支持和监管显著引导定价策略。
3. 消费者行为 ( $\beta = 0.32$ )：需求量和消费习惯直接影响调度成本。
4. 市场供需 ( $\beta = 0.28$ )：市场失衡驱动价格波动。
对结果的影响： 科学的定价机制对以下方面具有显著的正向驱动作用：
- 促进分布式能源的发展 ( $\beta = 0.48$ )。
- 提高能源效率 ( $\beta = 0.43$ )。
调节效应：
- 政策支持强度 正向调节能源成本与定价之间的关系 ( $\beta = 0.18$ )，放大了成本的影响。
- 技术兼容性 负向调节消费者行为与定价之间的关系 ( $\beta = -0.15$ )，有效抑制了由用户行为引起的波动。
异质性： 不同职业群体之间存在显著差异。能源从业者对能源成本最为敏感，而研究人员则更优先考虑环境政策。普通居民用户对当前定价机制的接受度最低。

意义与主张
本文主张，其研究结果为完善虚拟电厂定价政策以更好地契合中国能源转型目标提供了实证支持。通过将“能源成本”和“环境政策”识别为主要杠杆，研究表明定价机制必须在优先考虑成本回收的同时，积极响应政策导向。研究结论指出，提高定价机制的科学性是促进分布式能源发展和提升整体能源效率的关键切入点。因此，本研究为决策者和行业利益相关者提供了一种新的分析视角，帮助其设计差异化的定价策略，以平衡运营商、电网公司和用户之间的利益，从而促进虚拟电厂与电力市场的协调发展。

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