CN110766285A - 一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法 - Google Patents

一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能电网领域，公开了一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法，包括步骤一：利用点估计法对调度中遇到的不确定量进行建模处理。步骤二：建立日前能源调度方法中的虚拟电厂整体框架，并构建其成本模型。步骤三：根据步骤一与步骤二所述的模型，在考虑约束前提下建立日前能源调度的调度模型。与现有技术相比，本发明利用点估计法处理虚拟电厂中的不确定量，将不确定性的部分剥离出来，分成确定性部分和不确定性部分分开建模，以利润最大为目标，考虑各种约束构建了虚拟电厂的日前能源调度方式，能够更好的为决策者提供最优策略方案。

Description

一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法
技术领域
本发明涉及智能电网领域，特别涉及一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法。
背景技术
随着全球传统化石能源的枯竭和可再生能源的推广，传统的能源生产及消费模式正在发生转变。分布式电源的推广和使用加速了这种转变。然而，大规模的分布式电源接入电网也带来了一定的问题。分布式电源出力的不确定性以及各种分布式电源调度等问题亟待解决。虚拟电厂将分布式电源、负荷、储能等整合，并采用适当的调度方式进行优化调度，提高了各个聚合部分的合作效率和能源的利用率。为此，虚拟电厂正在引起人们的重视。
虚拟电厂的控制模式分为集中式、分散式和完全分散式三种。集中式控制是指虚拟电厂的中心操作者全权操作内部所有的单元；分散式控制介于集中式控制和完全分散控制之间；完全分散控制是指虚拟电厂的中心操作者仅仅只起到数据交换沟通的作用，并提供电价等相关信息，虚拟电厂内各个成员通过信息交换自主控制。
集中式控制下虚拟电厂能控制各个单元的行为，从而综合根据价格信息、备用要求、内部负荷和机组特性等条件，使控制结果满足相应约束条件并使目标函数值达到最优。
以上优化问题的决策变量包括分布式电源的出力、启停及其向上、向下备用，需求响应的响应量及其作为备用部分的量，另外还有电储能或热储能的充放电功率以及锅炉功率等。以上优化问题包括各种连续及离散变量，计算量较大，是一个典型的非线性问题，传统的日前调度方法存在的问题为：大多是利用输入变量的概率分布函数进行大量抽样生成场景来对不确定量进行处理，另外，传统的日前能源调度并没有将不确定量从整体中剥离出来，模型相对来说不够清晰，计算量可能会较大。
发明内容
发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法,采用点估计发对虚拟电厂中的不确定量进行处理，能够更好的为决策者提供最优策略方案。
技术方案：本发明提供了一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法，包括如下步骤：
步骤一：利用点估计法对调度中遇到的不确定量进行建模处理。
步骤二：建立日前能源调度方法中的虚拟电厂整体框架，并构建其成本模型。
步骤三：根据步骤一与步骤二所述的模型，在考虑约束前提下建立日前能源调度的调度模型。
进一步地，所述步骤一包括：
步骤1.1在已知目标函数及其变量的情况下，将所有的变量分为确定变量和不确定变量，并确定点估计法涉及的目标函数表达式；
步骤1.2计算不确定点的概率；
步骤1.3确定目标函数值的期望及其标准差的期望。
进一步地，所述步骤二中虚拟电厂整体框架包括多个子空间，每个空间均可全部或部分包含有聚合单元，并最终经总线汇总通过配电变压器与上级电网相连。
进一步地，所述聚合单元包括：分布式电源、电储能、热储能、有需求响应能力的电负荷、锅炉和热电联产装置。
进一步地，所述步骤二中虚拟电厂成本模型包括：
电力负荷模型，分布式电源成本模型，热电联产***和锅炉成本模型，储能成本模型。
所述电力负荷包括具有需求响应能力的负荷和常规负荷，两者均为不确定量，并均包括场景不相关模型与场景相关模型。
进一步地，所述步骤三包括如下步骤：
步骤3.1确定虚拟电厂调度目标函数，所述目标函数分为确定性部分和不确定性部分；
步骤3.2确定虚拟电厂调度约束条件。
进一步地，所述步骤3.2中虚拟电厂调度约束条件包括：功率平衡约束、分布式电源约束、热电联产***约束与储能约束，所述储能约束包括热储能约束与电储能约束。
有益效果：
1、本发明利用点估计法处理虚拟电厂中的不确定量，与场景分析法相比点估计法减少了对场景大量抽样的环节，且能更好的反映整体参数的估计情况。
2、将不确定性的部分剥离出来，分成确定性部分和不确定性部分分开建模，模型简单清晰，减少了计算量，以利润最大为目标，考虑各种约束构建了虚拟电厂的日前能源调度方式，能够更好的为决策者提供最优策略方案。
附图说明
图1为本发明日前调度方法的流程图；
图2为本发明中虚拟电厂整体框架结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的介绍。
本发明涉及智能电网领域，公开了一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法，包括以下步骤：
步骤一：利用点估计法对调度中遇到的可再生能源出力、电力负荷等不确定量进行建模处理，其中步骤一主要包括如下两个方面。
2.1不确定点的值及概率：
在已知目标函数及其变量的情况下，将所有的变量分为确定变量和不确定变量，并分别用集合D和X表示，D表示确定变量集合，X表示不确定变量集合，则可将目标函数表达如下：
y＝f(D,X)
将变量中的不确定量集合X(xτ,τ＝1:n)中的各元素进行点估计法处理。
估计结果计算如下：
Figure BDA0002212605030000031
式中，
Figure BDA0002212605030000032
为不确定量xτ的标准差；n表示不确定量的个数；是不确定量xτ的平均值；i为计算步骤数，若目标函数中包含n个具有不确性变量，那么便有2n个计算步骤；s为估计量的标准差，
Figure BDA0002212605030000034
为点的位置；M3(xτ)的计算方法如下式所示：
Figure BDA0002212605030000035
点的概率πτ,i求解如下：
Figure BDA0002212605030000036
2.2确定目标函数值的期望及其标准差的期望
在确定值和概率之后，目标函数y的期望E(y)和y2的期望E(y2)表示如下：
Figure BDA0002212605030000037
Figure BDA0002212605030000038
在计算时，当τ＝p时，则将第p个不确定变量的均值替换为xτ，xτ在下式中求出：
计算出y的E(y)和E(y2)后，即可通过下式得出目标函数值的标准差σy，另外，目标函数值的期望即为E(y)：
Figure BDA0002212605030000042
经过以上步骤，即可利用点估计法求得包含n个具有不确定性的变量的目标函数值的期望和标准差。利用点估计处理后，场景的总数即为2n，其中每个场景出现的概率为πτ,i。
步骤二：建立日前能源调度方法中的虚拟电厂整体框架，并构建其成本模型。
2.1虚拟电厂整体框架
本发明中，虚拟电厂控制模式为集中控制模式，包含电和热两种能量。本发明中的虚拟电厂聚合分布式电源、电储能、热储能、有需求响应能力的电负荷、锅炉和热电联产装置。
本发明中虚拟电厂分成Z个子空间，每个空间均可全部或部分包含上述聚合单元，并最终经总线汇总通过配电变压器与上级电网相连，如附图2所示。
虚拟电厂模型分为确定性部分和不确定性部分，对不确定性部分进行点估计法处理生成相应的概率场景。
虚拟电厂中不确定成分包括电负荷和分布式电源，在本发明中看作是确定性量和不确定量的叠加，即由场景不相关模型和场景相关模型叠加而成。
2.2虚拟电厂成本模型
(1)电力负荷模型
本发明中，电力负荷被看作是不确定量。电力负荷分为两部分：具有需求响应能力的负荷和常规负荷；
虚拟电厂对具有需求响应能力的负荷在t时刻的补偿成本如下，包含场景不相关模型和场景相关模型。
场景不相关模型如下：
Figure BDA0002212605030000043
Figure BDA0002212605030000044
Figure BDA0002212605030000051
式中，上标S表示场景无关变量，即确定性量，
Figure BDA0002212605030000052
分别为空间z内t时刻需求响应成本、需求响应中用作向上及向下备用的成本，分别为除备用外的需求响应量、向上及向下备用量，
Figure BDA0002212605030000054
及
Figure BDA0002212605030000055
为价格系数。
场景相关模型如下：
式中，上标I表示不确定量，即场景相关量。
另外，由于用户用电行为的不确定性，常规负荷也具有不确定性。对常规负荷的供电不足导致的成本减去向常规负荷售电的利润即为该项成本，该成本的场景不相关量
Figure BDA0002212605030000057
和场景相关量分别表示如下：
Figure BDA0002212605030000059
Figure BDA00022126050300000510
式中，PS NL,zt，PS L,zt为常规负荷场景不相关量未被满足部分和从虚拟电厂购电而被满足的部分，PI NL,zt和PI L,zt为常规负荷未被满足部分和从虚拟电厂购电而被满足的部分，上标S和I分别表示该量是场景不相关和场景相关，rNL,t、rL,t分别为价格系数；
(2)分布式电源成本模型
分布式电源成本模型的场景不相关量的发电成本向上、向下备用成本
Figure BDA00022126050300000512
如下：
Figure BDA00022126050300000514
Figure BDA00022126050300000515
Figure BDA00022126050300000516
式中αDG、βDG，为发电和备用成本系数，分为启动和停止成本，
Figure BDA0002212605030000061
为发电量及向上向下备用量，
Figure BDA0002212605030000062
为表示启停的布尔变量。
分布式电源成本模型的场景相关量的发电成本
Figure BDA0002212605030000063
如下，其中上标I表示该量场景相关：
(3)热电联产***和锅炉成本模型
热电联产***成本CCHP,z,t表达如下，
Figure BDA0002212605030000065
式中，rG,t为天然气价格，HVG为天然气热值，ηCHP,z为热电转换效率，PCHP,z,t为热电联产电功率，
Figure BDA0002212605030000066
为启动及停止费用，BCHP,z,t为表示启停的布尔变量；
锅炉成本如下：
Figure BDA0002212605030000067
(4)储能成本
储能分为电储能和热储能，用上标E表示电储能，T表示热储能加以区分，其成本
Figure BDA0002212605030000069
如下：
Figure BDA00022126050300000611
式中，αSR,z、βSR,z为成本系数，PE SR,zt，PT SR,zt为电储能和热储能的充放电功率，PE SR,zt，PT SR,zt的正、负分别表示充、放电，E表示电储能，T表示热储能。
步骤三：在考虑热、电功率平衡及出力等约束前提下建立日前能源调度的调度模型。
3.1虚拟电厂调度目标函数
虚拟电厂调度目标为整体利润最大，目标函数分为确定性部分和不确定性即场景不相关和场景相关部分，调度目标函数表示如下：
式中，W为场景总数，πw,t为对应w场景的概率，即为步骤2中点估计法中获得的场景总数和概率；
Figure BDA0002212605030000072
为市场电价，
Figure BDA0002212605030000073
为其不确定量的表达方式；
Figure BDA0002212605030000074
为总线A上传输的功率，
Figure BDA0002212605030000075
的正负分别代表虚拟电厂对外售电或购电，
Figure BDA0002212605030000076
为其不确定量的表达方式；
3.2虚拟电厂调度约束条件
(1)功率平衡约束
电功率有功平衡约束的场景不相关部分如下式所示：
Figure BDA0002212605030000077
场景相关部分的约束表示如下：
热功率的功率平衡约束如下式所示：
Figure BDA0002212605030000079
式中，
Figure BDA00022126050300000710
为虚拟电厂总热负荷，kCHP,z为热电比率，PSH,z,t为剩余热功率；
(2)分布式电源约束
分布式电源提供的旋转备用要在一定的范围内，约束如下：
Figure BDA00022126050300000712
另外，本发明中要求分布式电源提供的备用应能满足其不确定性导致的出力偏差。即：
Figure BDA00022126050300000713
(3)热电联产***约束
热电联产***中，其热功率和电功率必须满足以下约束：
Figure BDA00022126050300000714
(4)储能约束
储能装置的约束如下：
Figure BDA0002212605030000081
Figure BDA0002212605030000082
Figure BDA0002212605030000083
式中，
Figure BDA0002212605030000084
为电储能t时刻的荷电状态，
Figure BDA0002212605030000085
为电储能的始末荷电状态，
Figure BDA0002212605030000086
分别为储能荷电状态的上下限，热储能约束与电储能约束原理相同。
上述实施方式只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于虚拟电厂的日前能源调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：利用点估计法对调度中遇到的不确定量进行建模处理。
步骤二：建立日前能源调度方法中的虚拟电厂整体框架，并构建其成本模型。
步骤三：根据步骤一与步骤二所述的模型，在考虑约束前提下建立日前能源调度的调度模型。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟电厂的日前能源调度方法，其特征在于，所述步骤一包括：
步骤1.1在已知目标函数及其变量的情况下，将所有的变量分为确定变量和不确定变量，并确定点估计法涉及的目标函数表达式；
步骤1.2计算不确定点的概率；
步骤1.3确定目标函数值的期望及其标准差的期望。
3.根据权利要求1所述的虚拟电厂的日前能源调度方法，其特征在于，所述步骤二中虚拟电厂整体框架包括多个子空间，每个空间均可全部或部分包含有聚合单元，并最终经总线汇总通过配电变压器与上级电网相连。
4.根据权利要求3所述的虚拟电厂的日前能源调度方法，其特征在于，所述聚合单元包括：分布式电源、电储能、热储能、有需求响应能力的电负荷、锅炉和热电联产装置。
5.根据权利要求1所述的基于虚拟电厂的日前能源调度方法，其特征在于，所述步骤二中虚拟电厂成本模型包括：
电力负荷模型，分布式电源成本模型，热电联产***和锅炉成本模型，储能成本模型。
所述电力负荷包括具有需求响应能力的负荷和常规负荷，两者均为不确定量，并均包括场景不相关模型与场景相关模型。
6.根据权利要求1所述的基于虚拟电厂的日前能源调度方法，其特征在于，所述步骤三包括如下步骤：
步骤3.1确定虚拟电厂调度目标函数，所述目标函数分为确定性部分和不确定性部分；
步骤3.2确定虚拟电厂调度约束条件。
7.根据权利要求6所述的基于虚拟电厂的日前能源调度方法，其特征在于，所述步骤3.2中虚拟电厂调度约束条件包括：功率平衡约束、分布式电源约束、热电联产***约束与储能约束，所述储能约束包括热储能约束与电储能约束。
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CN111245026A (zh) * 2020-03-09 2020-06-05 国网冀北电力有限公司 虚拟电厂调控方法、***及设备
CN112101644A (zh) * 2020-08-31 2020-12-18 中国南方电网有限责任公司 考虑源荷不确定性的虚拟电厂联盟优化控制方法

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