研究背景与问题

随着新型电力系统的发展，源荷不确定性与弱可控性成为电力系统灵活运行的重要挑战。为应对这一挑战，大量异构的分布式灵活性资源需参与电网调度，提供相关辅助服务。然而，如何有效地聚合调控这些分布式灵活性资源，并实现协同效益的合理分配，成为当前电力系统运行中的一个重要问题。

研究方法

本文对分布式灵活性资源的概念、特征及其类型进行了详细介绍，并对不同发展阶段下新型电力系统的灵活性需求进行了分析。在此基础上，本文提出了分布式灵活性资源动态聚合调控的方法，以实现资源的高效利用。同时，本文还研究了协同效益分配问题，提出了一种基于多智能体强化学习的协同效益分配算法，以实现资源的合理分配。

核心结果

本文的核心结果主要体现在以下几个方面： 1. 提出了分布式灵活性资源动态聚合调控方法，实现了资源的高效利用； 2. 分析了不同发展阶段下新型电力系统的灵活性需求，为分布式灵活性资源的调度提供了理论依据； 3. 提出了基于多智能体强化学习的协同效益分配算法，实现了资源的合理分配； 4. 通过仿真实验验证了所提出方法的有效性，为实际电力系统运行提供了有益参考。

结论与意义

本文对分布式灵活性资源的动态聚合调控与协同效益分配进行了深入研究，主要结论如下： 1. 分布式灵活性资源的动态聚合调控可以有效提高电力系统运行灵活性，降低系统运行风险； 2. 基于多智能体强化学习的协同效益分配算法可以优化资源分配，提高系统整体效益； 3. 本文研究成果为新型电力系统的运行提供了理论和技术支持，有助于提高电力系统运行质量和经济效益。