CN109523052B - 一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法。本发明包括下述步骤：统计虚拟电厂内分布式电源的数量，以及电动汽车、水蓄冷空调***参与需求响应的可控负荷数量；对次日虚拟电厂内风电、光伏机组的出力和电力***内刚性负荷进行预测；虚拟电厂的能量管理***接受电动汽车车主的日前申报信息；虚拟电厂的能量管理***根据日前预测信息、电动汽车申报信息以及电力市场和碳交易市场的价格信息，建立虚拟电厂同时参与电力市场和碳交易市场的优化调度模型；求解优化调度模型，得到虚拟电厂的日前优化调度方案。本发明充分发挥需求响应资源在削峰填谷等方面的优势，另外还可以有效减少电力***的碳排放量。

Description

一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法

技术领域

本发明属于电力***优化调度领域，特别是一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法。

背景技术

为解决化石能源紧缺和化石燃料燃烧带来的环境污染问题，清洁可再生能源发电机组得到了越来越广泛的应用；为缓解电力***负荷侧与日俱增的需求压力，可控负荷的应用逐渐受到重视。可再生能源发电机组和可控负荷的不断增加，诸如发电机组出力的波动性、源荷功率平衡的不确定性等新问题也逐渐出现，为电力***的安全经济运行带来了新的挑战。基于此，“虚拟电厂”的概念应运而生。

虚拟电厂通过先进的通信手段和软件***，将燃气轮机、间歇性可再生能源发电机组、可控负荷等分布式能源聚合在一起，形成一个整体参与到电力***运行和电力市场运营之中。目前，国内外已有一些虚拟电厂项目，比如：国电云南小中甸风光水分布式电源示范项目、欧洲FENIX虚拟电厂项目等。

现有关于虚拟电厂优化调度已展开了一定的研究，主要集中于虚拟电厂利用储能平抑间歇性可再生能源发电机组出力的波动性、参与包含日前市场和实时市场等多阶段电力市场以获取经济收益方面。除此之外，虚拟电厂仍有其他优良特性可以在优化调度中发挥出来。虚拟电厂中含有的清洁可再生能源发电机组和电动汽车，由于其优良的环保特性，可以有效减少电力***的碳排放，带来显著的环境效益；同时，虚拟电厂中的可控负荷，可以作为需求响应资源，为用户带来经济收益的同时优化电力***负荷曲线，提升电力***的经济性与安全性。目前，对于虚拟电厂在优化调度中同时考虑需求响应和碳减排效益方面，鲜有有效的科学研究。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法，以提升电力***的减排效益，提升虚拟电厂的经济收益以及电力***的运行安全性。

为此，本发明采用以下的技术方案：一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其包括步骤：

1)统计虚拟电厂内分布式电源的数量，以及电动汽车、水蓄冷空调***参与需求响应的可控负荷数量，所述的分布式电源包括燃气轮机、风电机组和光伏发电机组；

2)对次日虚拟电厂内风电、光伏机组的出力和电力***内刚性负荷进行预测；

3)虚拟电厂的能量管理***接受电动汽车车主的日前申报信息，包括各电动汽车的入网及离网时刻、预估的初始电池荷电状态和期望的离网荷电状态；

4)虚拟电厂的能量管理***根据日前预测信息、电动汽车申报信息以及电力市场和碳交易市场的价格信息，建立虚拟电厂同时参与电力市场和碳交易市场的优化调度模型；

5)求解虚拟电厂的优化调度模型，得到虚拟电厂的日前优化调度方案。

作为上述技术方案的补充，虚拟电厂优化调度模型的目标函数为虚拟电厂所获得的经济收益最大，其数学表达式如下所示：

式中：T表示一天内的时段数；

表示在时刻t的分时电价；P_t ^s表示在时刻t虚拟电厂与配电***的交互电功率；

和

分别表示在时刻t的燃气轮机运行成本、碳交易成本和电动汽车充放电成本；N_G表示虚拟电厂内燃气轮机的数量；k_g,0表示燃气轮机g的固定运行成本；u_g,t表示在时刻t燃气轮机g的开关状态变量；n_j表示燃气轮机运行成本的线性化段数；k_g,j表示第j段线性化运行成本函数的斜率；P_g,j,t表示在时刻t燃气轮机g的第j段出力大小；P_g,t表示在时刻t燃气轮机g的总出力大小；

和

分别表示在时刻t燃气轮机g的启动和停机成本；

和

表示燃气轮机g启动和停机一次所消耗的成本；N_v表示虚拟电厂内电动汽车的数量；

和

分别表示电动汽车v在时刻t的充放电功率；

和

分别表示在时刻t的充放电电价。

作为上述技术方案的补充，虚拟电厂参与的碳交易机制表示为：

ΔM_t＝M_C,t-M_D,t，

式中：N表示虚拟电厂中所有发电机组的数量；ε表示虚拟电厂的单位电量碳排放分配系数；P_n,t表示在时刻t发电机组n的有功出力；K_C表示单位碳排放量交易价格；M_C,t表示在时刻t虚拟电厂的实际碳排放量；M_D,t表示在时刻t虚拟电厂分配到的碳排放配额；Q_g表示燃气轮机g的单位电量碳排放强度。

如果在时刻t虚拟电厂的实际碳排放量低于分配得到的碳排放配额，虚拟电厂通过将多余的碳排放配额出售至碳交易市场以获取相应的利润；否则，虚拟电厂必须在碳交易市场中购买相应的碳排放权。

作为上述技术方案的补充，作为需求响应资源的电动汽车充放电负荷需满足的约束条件如下：

S_v,min≤S_v,t≤S_v,max，

式中：

和

分别表示电动汽车v在时刻t的充电和放电状态变量；

和

分别表示电动汽车v的额定充放电功率；

表示电动汽车v在时刻t的调度状态；S_v,t表示电动汽车v在时刻t的电池荷电状态；S_v,min和S_v,max分别表示电动汽车v的最小和最大荷电状态；

和

分别表示电动汽车v的入网和离网时刻；

和

分别表示电动汽车v在入网时刻和离网时刻对应的电池荷电状态；S_v,a表示电动汽车v在入网时刻的电池荷电状态；S_v,d表示电动汽车v在离网时刻的目标电池荷电状态；

和

分别表示电动汽车v的充放电效率；E^max表示电动汽车电池容量；Δt表示时段长度。

作为上述技术方案的补充，作为需求响应资源的水蓄冷空调负荷建模如下：

1)建筑物热动态平衡方程

式中：θ_out,t和θ_in,t分别表示在时刻t的户外和室内温度；B是建筑物的热传导系数；C_a表示空气的比热容系数；V表示室内容积；ρ_a表示空气密度；Q_t表示在时刻t建筑物的瞬时得热量；C_D,t表示在时刻t建筑物内制冷装置提供的冷量；Δt表示时段长度；

2)热舒适度建模

采用PMV方法衡量建筑物内的热舒适度指标，PMV值和温度之间的关系为：

式中：I_PMV表示室内的PMV值；θ表示温度，℃；

3)水蓄冷空调***建模

单位时间内水蓄冷空调***提供的冷量C_D,i,t为：

C_D,i,t＝C_p,i,t-C_s,i,t+C_r,i,t，

式中：C_p,i,t，C_s,i,t和C_r,i,t分别表示在时刻t水蓄冷空调i的制冷量、蓄冷量和放冷量；

水蓄冷空调需满足的运行约束为：

0≤I_s,i,t+I_r,i,t≤1，

式中：I_s,i,t和I_r,i,t分别表示在时刻t水蓄冷空调i的蓄冷和放冷运行状态变量；

和

分别表示在单位时间内水蓄冷空调的最大制冷量、蓄冷量和放冷量；

表示在时刻t水蓄冷空调i储存的冷量大小；S^c,max表示水蓄冷空调的蓄冷水箱容量；η_s和η_r分别表示蓄冷效率和放冷效率；Δt表示时段长度；

水蓄冷空调i在时刻t消耗的电功率P_i,t为：

式中：μ_p表示能耗比，用来描述水蓄冷空调的制冷机的制冷效果和消耗的电功率之间的关系；μ_s和μ_r分别表示蓄冷量和放冷量与消耗电能的转换系数。

作为上述技术方案的补充，需满足的燃气轮机运行约束和电力***能量平衡约束如下：

式中：

和

分别表示燃气轮机g的最小和最大输出有功功率；

和

分别表示燃气轮机g的爬坡和滑坡功率；Δt表示时段长度；N_q表示虚拟电厂内间歇性可再生能源发电机组(主要指风电机组和光伏发电机组)的数量；P_k,t表示可再生能源发电机组k在时刻t的有功出力；N_c表示虚拟电厂内水蓄冷空调***的数量；P_t ^R表示虚拟电厂在时刻t的刚性负荷需求。

本发明具有的有益效果如下：

本发明提供的考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法，通过将碳交易机制引入到虚拟电厂优化调度中，可以充分发挥虚拟电厂中大量风电、光伏发电机组和低碳排放量的燃气轮机的环保优势，提升电力***的减排效益；水蓄冷空调***和电动汽车通过参与需求响应，提升虚拟电厂的经济收益以及电力***的运行安全性。

附图说明

图1为本发明实施例中考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法的流程图；

图2为本发明应用例中一个典型水蓄冷空调***的电功率和蓄冷量随时间变化情况图；

图3为本发明应用例中电动汽车充放电负荷随时间变化情况图。

具体实施方式

为更好地理解本发明的目的、技术方案以及技术效果，以下结合附图对本发明进行进一步的说明。

实施例

本发明提出了一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法，实施流程包括如下详细步骤：

步骤1、统计虚拟电厂内分布式电源(如燃气轮机、风电机组、光伏发电机组)的数量，以及电动汽车、水蓄冷空调***等可参与需求响应的可控负荷数量；

步骤2、对次日虚拟电厂内风电、光伏机组出力和电力***内刚性负荷进行预测；

步骤3、虚拟电厂的能量管理***接受电动汽车车主的日前申报信息，具体包括：各电动汽车的入网及离网时刻、预估的初始电池荷电状态和期望的离网荷电状态；

步骤4、建立虚拟电厂同时考虑需求响应和碳交易的优化调度模型；

具体地，以虚拟电厂所获得的经济收益最大为目标函数建立优化模型，其数学表达式如下所示：

式中：T表示一天内的时段数；

表示在时刻t的分时电价；P_t ^s表示在时刻t虚拟电厂与配电***的交互电功率；

和

分别表示在时刻t的燃气轮机运行成本、碳交易成本和电动汽车充放电成本；N_G表示虚拟电厂内燃气轮机的数量；k_g,0表示燃气轮机g的固定运行成本；u_g,t表示在时刻t燃气轮机g的开关状态变量；n_j表示燃气轮机运行成本的线性化段数；k_g,j表示第j段线性运行成本函数的斜率；P_g,j,t表示在时刻t燃气轮机g的第j段出力大小；P_g,t表示在时刻t燃气轮机g的总出力大小；

和

分别表示在时刻t燃气轮机g的启动和停机成本；

表示燃气轮机g启动和停机一次所消耗的成本；N_v表示虚拟电厂内电动汽车的数量；

和

分别表示电动汽车v在时刻t的充放电功率；

分别表示在时刻t的充放电电价。

虚拟电厂参与的碳交易机制，可表示为：

式中：N表示虚拟电厂中所有发电机组的数量；ε表示虚拟电厂的单位电量碳排放分配系数，由国家***发布的“区域电网基准线排放因子”确定；K_C表示单位碳排放量交易价格；M_C,t表示在时刻t虚拟电厂的实际碳排放量；M_D,t表示在时刻t虚拟电厂分配到的碳排放配额；Q_g表示燃气轮机g的单位电量碳排放强度；P_n,t表示在时刻t发电机组n的有功出力。

如果在时刻t虚拟电厂的实际碳排放量低于分配得到的碳排放配额，虚拟电厂可以通过将多余的碳排放配额出售至碳交易市场以获取相应的利润；否则，虚拟电厂必须在碳交易市场中购买相应的碳排放权。

电动汽车和水蓄冷空调负荷，是虚拟电厂中典型的需求响应资源。其中，电动汽车充放电负荷参与需求响应，需满足如下约束条件：

S_v,min≤S_v,t≤S_v,max，

式中：

和

分别表示电动汽车v在时刻t的充电和放电状态变量；

和

分别表示电动汽车v的额定充放电功率；

表示电动汽车v在时刻t的调度状态；S_v,t表示电动汽车v在时刻t的电池荷电状态；S_v,min和S_v,max分别表示电动汽车v的最小和最大荷电状态；

和

分别表示电动汽车v的入网和离网时刻；

和

分别表示电动汽车v在入网时刻和离网时刻对应的电池荷电状态；S_v,a表示电动汽车v在入网时刻的电池荷电状态；S_v,d表示电动汽车v在离网时刻的目标电池荷电状态；

和

分别表示电动汽车v的充放电效率；E^max表示电动汽车电池容量；Δt表示时段长度。

作为另一个重要需求响应资源，水蓄冷空调***建模如下：

(1)建筑物热动态平衡方程：

式中：θ_out,t和θ_in,t分别表示在时刻t的户外和室内温度；B是建筑物的热传导系数；C_a表示空气的比热容系数；V表示室内容积；ρ_a表示空气密度；Q_t表示在时刻t建筑物的瞬时得热量，其主要和太阳辐射、建筑物内装置散热等有关；C_D,t表示在时刻t建筑物内制冷装置提供的冷量。

(2)热舒适度建模：

采用PMV方法衡量建筑物内的热舒适度指标。人体可接受的PMV值在-0.5至0.5之间。PMV值和温度之间的关系为：

式中：I_PMV表示室内的PMV值；θ表示温度，℃。

(3)水蓄冷空调***建模：

单位时间内水蓄冷空调***提供的冷量为：

C_D,i,t＝C_p,i,t-C_s,i,t+C_r,i,t，

式中：C_p,i,t，C_s,i,t和C_r,i,t分别表示在时刻t水蓄冷空调i的制冷量、蓄冷量和放冷量。

水蓄冷空调需满足的运行约束为：

0≤I_s,i,t+I_r,i,t≤1，

式中：I_s,i,t和I_r,i,t分别表示在时刻t水蓄冷空调i的蓄冷和放冷运行状态变量；

和

分别表示在单位时间内水蓄冷空调的最大制冷量、蓄冷量和放冷量；

表示在时刻t水蓄冷空调i储存的冷量大小；S^c,max表示水蓄冷空调的蓄冷水箱容量；η_s和η_r分别表示蓄冷效率和放冷效率。

水蓄冷空调i在时刻t消耗的电功率为：

式中：μ_p表示能耗比，用来描述水蓄冷空调的制冷机的制冷效果和消耗的电功率之间的关系；μ_s和μ_r分别表示蓄冷量和放冷量与消耗电能的转换系数。

另外，优化调度模型中，下列燃气轮机运行约束和电力***能量平衡约束仍需满足：

式中：

和

分别表示燃气轮机g的最小和最大输出有功功率；

和

分别表示燃气轮机g的爬坡和滑坡功率；Δt表示时段长度；N_q表示虚拟电厂内间歇性可再生能源发电机组(注：主要指风电机组和光伏发电机组)数量；P_k,t表示可再生能源发电机组k在时刻t的有功出力；N_c表示虚拟电厂内水蓄冷空调***的数量；P_t ^R表示虚拟电厂在时刻t的刚性负荷需求。

步骤5、求解上述优化调度模型，得到虚拟电厂的日前优化调度方案，如：次日各个时刻燃气轮机的出力大小、各电动汽车的充放电功率、其他需求响应资源的用电情况等。

应用例

为了进一步理解本发明，以下以一个简单虚拟电厂优化调度问题为例，来解释本发明的实际应用。

假设虚拟电厂中含有2台燃气轮机、1台风电机组、1台光伏发电机组和50个智能用户。假设每一个智能用户都拥有1辆电动汽车和1台水蓄冷空调。电动汽车的初始电池荷电状态取在[0.15,0.35]内均匀分布的随机数。电动汽车的离网时刻和入网时刻分别服从以下两式所描述的概率密度函数。

式中：μ_d＝8.92,σ_d＝3.24,μ_a＝17.47,σ_a＝3.41。

水蓄冷空调***的参数如表1所示；电力***的分时电价如表2所示。

表1水蓄冷空调***参数

表2电力***分时电价

时段	电价($/kWh)
		7:00-8:15	0.103
8:30-10:15	0.164
		10:30-11:30	0.174
11:45-17:45	0.103
		18:00-18:45	0.164
19:00-20:45	0.174
		21:00-22:45	0.164
23:00-6:45	0.041

根据本发明所提出的方法，求解虚拟电厂优化调度模型。首先，得到一个典型水蓄冷空调***的电功率和蓄冷量随时间变化情况如图2所示。可以看出，水蓄冷空调***在需求响应机制的引导下，主要在负荷低谷时段消耗大量电功率，可以优化负荷曲线轮廓。

电动汽车充放电负荷随时间变化情况如图3所示。同水蓄冷空调***类似，电动汽车负荷通过响应分时电价，可以起到削峰填谷的作用。

改变碳排放价格，虚拟电厂的碳排放量以及通过碳交易获得的收益变化如表3所示。可以看出，通过设计适当的碳交易机制以及合理安排碳排放价格，可以减少虚拟电厂的碳排放量，充分发挥虚拟电厂在碳减排方面的突出效益。

表3三种碳排放价格下虚拟电厂碳排放量及碳交易收益

通过以上分析，可见本发明提出的考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法，不仅可以充分利用虚拟电厂内的需求响应资源以达到增加经济收益、优化电力***负荷曲线的目的，还可以使虚拟电厂通过参与适当设计的碳交易机制以减少电力***的碳排放量。这种优化调度方法，对电力***的经济性、安全性和环保性均有一定的提升作用。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括步骤：

1)统计虚拟电厂内分布式电源的数量，以及电动汽车、水蓄冷空调***参与需求响应的可控负荷数量，所述的分布式电源包括燃气轮机、风电机组和光伏发电机组；

2)对次日虚拟电厂内风电、光伏机组的出力和电力***内刚性负荷进行预测；

3)虚拟电厂的能量管理***接受电动汽车车主的日前申报信息，包括各电动汽车的入网及离网时刻、预估的初始电池荷电状态和期望的离网荷电状态；

4)虚拟电厂的能量管理***根据日前预测信息、电动汽车申报信息以及电力市场和碳交易市场的价格信息，建立虚拟电厂同时参与电力市场和碳交易市场的优化调度模型；

5)求解虚拟电厂的优化调度模型，得到虚拟电厂的日前优化调度方案；

虚拟电厂优化调度模型的目标函数为虚拟电厂所获得的经济收益最大，其数学表达式如下所示：

式中：T表示一天内的时段数；

表示在时刻t的分时电价；

表示在时刻t虚拟电厂与配电***的交互电功率；

和

分别表示在时刻t的燃气轮机运行成本、碳交易成本和电动汽车充放电成本；N_G表示虚拟电厂内燃气轮机的数量；k_g,0表示燃气轮机g的固定运行成本；u_g,t表示在时刻t燃气轮机g的开关状态变量；n_j表示燃气轮机运行成本的线性化段数；k_g,j表示第j段线性化运行成本函数的斜率；P_g,j,t表示在时刻t燃气轮机g的第j段出力大小；P_g,t表示在时刻t燃气轮机g的总出力大小；

和

分别表示在时刻t燃气轮机g的启动和停机成本；

和

表示燃气轮机g启动和停机一次所消耗的成本；N_v表示虚拟电厂内电动汽车的数量；

和

分别表示电动汽车v在时刻t的充放电功率；

和

分别表示在时刻t的充放电电价；

虚拟电厂参与的碳交易机制表示为：

ΔM_t＝M_C,t-M_D,t，

式中：N表示虚拟电厂中所有发电机组的数量；ε表示虚拟电厂的单位电量碳排放分配系数；P_n,t表示在时刻t发电机组n的有功出力；K_C表示单位碳排放量交易价格；M_C,t表示在时刻t虚拟电厂的实际碳排放量；M_D,t表示在时刻t虚拟电厂分配到的碳排放配额；Q_g表示燃气轮机g的单位电量碳排放强度；

如果在时刻t虚拟电厂的实际碳排放量低于分配得到的碳排放配额，虚拟电厂通过将多余的碳排放配额出售至碳交易市场以获取相应的利润；否则，虚拟电厂必须在碳交易市场中购买相应的碳排放权；

作为需求响应资源的电动汽车充放电负荷需满足的约束条件如下：

S_v,min≤S_v,t≤S_v,max，

式中：

和

分别表示电动汽车v在时刻t的充电和放电状态变量；

和

分别表示电动汽车v的额定充放电功率；

表示电动汽车v在时刻t的调度状态；S_v,t表示电动汽车v在时刻t的电池荷电状态；S_v,min和S_v,max分别表示电动汽车v的最小和最大荷电状态；

和

分别表示电动汽车v的入网和离网时刻；

和

分别表示电动汽车v在入网时刻和离网时刻对应的电池荷电状态；S_v,a表示电动汽车v在入网时刻的电池荷电状态；S_v,d表示电动汽车v在离网时刻的目标电池荷电状态；

和

分别表示电动汽车v的充放电效率；E^max表示电动汽车电池容量；Δt表示时段长度；

作为需求响应资源的水蓄冷空调负荷建模如下：

1)建筑物热动态平衡方程

式中：θ_out,t和θ_in,t分别表示在时刻t的户外和室内温度；B是建筑物的热传导系数；C_a表示空气的比热容系数；V表示室内容积；ρ_a表示空气密度；Q_t表示在时刻t建筑物的瞬时得热量；C_D,t表示在时刻t建筑物内制冷装置提供的冷量；Δt表示时段长度；

2)热舒适度建模

采用PMV方法衡量建筑物内的热舒适度指标，PMV值和温度之间的关系为：

式中：I_PMV表示室内的PMV值；θ表示温度，℃；

3)水蓄冷空调***建模

单位时间内水蓄冷空调***提供的冷量C_D,i,t为：

C_D,i,t＝C_p,i,t-C_s,i,t+C_r,i,t，

式中：C_p,i,t，C_s,i,t和C_r,i,t分别表示在时刻t水蓄冷空调i的制冷量、蓄冷量和放冷量；

水蓄冷空调需满足的运行约束为：

0≤I_s,i,t+I_r,i,t≤1，

式中：I_s,i,t和I_r,i,t分别表示在时刻t水蓄冷空调i的蓄冷和放冷运行状态变量；

和

分别表示在单位时间内水蓄冷空调的最大制冷量、蓄冷量和放冷量；

表示在时刻t水蓄冷空调i储存的冷量大小；S^c,max表示水蓄冷空调的蓄冷水箱容量；η_s和η_r分别表示蓄冷效率和放冷效率；Δt表示时段长度；

水蓄冷空调i在时刻t消耗的电功率P_i,t为：

式中：μ_p表示能耗比，用来描述水蓄冷空调的制冷机的制冷效果和消耗的电功率之间的关系；μ_s和μ_r分别表示蓄冷量和放冷量与消耗电能的转换系数；

需满足的燃气轮机运行约束和电力***能量平衡约束如下：

式中：

和

分别表示燃气轮机g的最小和最大输出有功功率；

和

分别表示燃气轮机g的爬坡和滑坡功率；Δt表示时段长度；N_q表示虚拟电厂内间歇性可再生能源发电机组的数量；P_k,t表示可再生能源发电机组k在时刻t的有功出力；N_c表示虚拟电厂内水蓄冷空调***的数量；

表示虚拟电厂在时刻t的刚性负荷需求。

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