在世界能源短缺、环境污染严重的背景下,清洁能源成为能源开发的主流趋势。但其大规模入网对电网的安全运行造成巨大的挑战。虚拟电厂(virtual power plant,VPP)以其灵活的控制方式能够有效整合分散的大规模分布式能源(distributed energy resource,DER),解决高渗透率的DER并网问题。随着“三型两网”建设目标的提出,各社会资本将逐步涌入电力市场,未来不同VPP将属于不同的利益主体,形成多决策主体相互竞争的博弈格局。因此,为了平衡不同主体的利益,研究基于博弈论的多VPP优化调度具有重要意义。为兼顾配电网运营商(distribution system operator,DSO)和VPP的利益,应用Stackelberg动态博弈理论,建立DSO和多VPP的一主多从博弈模型,研究DSO动态定价行为和VPP优化调度模型,并提出一种基于Kriging模型的主从博弈均衡算法。该方法用Kriging元模型拟合并代替VPP内部优化调度模型,在迭代寻优过程中,结合粒子群优化算法生成新的优异采样点,有针对性地修正元模型,从而快速准确地得到VPP的交易电价和出力计划。算例仿真结果表明所建模型能够提高DSO收益并降低VPP成本,所提算法无需VPP的所有参数,能够保护VPP隐私的同时避免对下层博弈模型的繁复计算,提高寻优效率。针对虚拟电厂结构动态变化问题,以分布式能源产消者(distributed energy prosumer,DEP)为最小单元,应用匹配博弈理论,建立多虚拟电厂动态组合模型,研究以收益函数为偏好函数的DEP和以峰均值为偏好函数的VPP的优化匹配问题。针对匹配博弈模型的均衡求解,提出基于梯度下降法和最佳反应的分布式算法以及基于转移概率和势函数的优化算法,通过对匹配和出力计划的交替更新,实现DEP和VPP的动态组合优化。算例仿真结果表明该方法能够协调DEP之间的利益冲突,在最大化DEP的收益的同时,还可以有效改善VPP的峰均值。