随着通信设施和智能量测设备在电力系统中的大规模应用,电力系统与信息系统间的耦合程度不断加深。信息系统在给智能电网运行控制带来便利的同时也为电力系统引入了新的安全隐患。近年来,由于通信时延、丢包及网络攻击造成的停电事故频频发生,严重威胁了电力系统的正常稳定运行。与传统大电网相比,虚拟电厂具有发电资源地理位置分散、高度依赖高级量测及无线通信技术、安全等级低的特点,受信息系统的影响更大。因此,深入分析通信时延丢包以及信息攻击的原理,构建更为合理的信息分配策略,优化虚拟电厂实时调度策略,减少信息系统所带来的风险,意义重大。本文受“国家杰出青年科学基金项目（51725701）”的资助,对通信数据丢包及阻塞攻击下虚拟电厂的实时调度和电动汽车的接入数量问题展开了研究,主要研究内容如下:为了量化数据丢包对虚拟电厂参与电力市场的影响,建立了考虑监测数据丢包的虚拟电厂两阶段优化调度模型。首先,将频谱检测误差引入传统的两状态信道可用模型。基于频谱检测的四种状态建立离散Markov模型,计算单条信道的可用概率。然后根据虚拟电厂各调度时段内需要传输的数据包总量,采用遗传算法优化分配到各通信信道内的数据包数量,降低虚拟电厂各调度时段的平均丢包率。依据得到的各调度时段内虚拟电厂的平均丢包率与历史数据,修正实时风电出力以及电价,以虚拟电厂的实时出力与日前出力计划之间的差值最小为目标函数,建立虚拟电厂的实时优化调度模型。并采用模型预测控制方法进行求解。算例结果表明,采用本文所提数据分配方法及调度策略能减少数据丢包对虚拟电厂参与电力市场的影响。为了解决电价遭受阻塞攻击后虚拟电厂的调度问题,建立了综合考虑电动汽车分布的时空不确定性和电价信号传输失败的虚拟电厂实时调度模型。首先,按电动汽车的统计规律拟合得到电动汽车一天内的出行轨迹,采用闵可夫斯基和将大规模电动汽车等效为广义储能设备。然后,基于相邻时刻实时电价的状态转移模型,计算各状态的平稳概率,同时分析丢包及阻塞攻击对电价的影响。最后以实时购售电成本及电动汽车电池的损耗成本最小为目标,建立计及信息丢包及网络攻击的虚拟电厂实时调度模型。同时在实时调度过程中,电动汽车的响应过程采用马尔可夫决策过程进行建模。算例结果表明,电价丢包及阻塞攻击均会影响虚拟电厂参与电力市场的收益,同时阻塞攻击相较于电价数据篡改攻击对虚拟电厂的调度决策影响更大。基于前述丢包及阻塞攻击影响后果基础上,建立了一种考虑经济调度与电动汽车接入数量的虚拟电厂两阶段模型。首先,根据给定的风电出力置信区间,以成本最小为目标函数建立经济调度模型,分别求得风电的最大接纳量及计划出力。然后,从可调度电动汽车数量的角度出发,分析丢包及阻塞攻击的影响,更新各个时刻下电动汽车的可调度概率。以虚拟电厂日售电利润与通信终端的安装成本及虚拟电厂整体出力偏离允许范围的惩罚成本差值最大为目标函数,建立虚拟电厂最优电动汽车接入数量模型。以IEEE-30节点系统为例,验证了所提模型的准确性及有效性。