一种多虚拟电厂联合优化调度方法与流程

本发明涉及电力系统电源调度技术领域，特别是一种多虚拟电厂联合优化调度方法。

背景技术

随着大规模间歇性分布式电源(distributedgenerator,dg)的接入，电力系统面临着巨大的挑战，虚拟电厂(virtualpowerplant,vpp)作为一种新型的运行模式，能够有效地整合大量分布式发电资源，具有广阔的应用前景。随着电力市场的发展，未来在一个配电网区域内可能会出现多个临近的vpp，其间若通过联络线相互连接成为多虚拟电厂联合系统，则将具备更大的潜在效益。

vpp分为商业型vpp(commercialvirtualpowerplant,cvpp)和技术型vpp(technicalvirtualpowerplant,tvpp)两类。其中，cvpp主要从商业收益角度考虑，忽略网架约束对vpp调度策略的影响；而tvpp为配电系统运营机构(dso)提供潮流控制，保障系统安全可靠地运行。事实上，vpp经济调度的最优解很有可能违反电网的潮流约束，给线路带来过负荷、节点电压越界等问题，对电网的安全运行造成危害。

当考虑具体网架后，就可以通过操作线路分段开关和联络开关，来抑制vpp内部网络出现负荷不均衡、网损较大等现象，即对其进行优化重构。重构是提高系统安全性和经济性的重要手段之一。

以上优化问题的决策变量包含vpp内部各线路潮流状态、各可控开关状态、各发电机组启停状态等大量离散变量和连续变量，计算复杂度大，是一个典型的非凸非线性问题，目前未有成熟的求解器能够很好地处理该类问题。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种多虚拟电厂联合优化调度方法，能够更好的为决策者提供最优策略方案。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

根据本发明提出的一种多虚拟电厂联合优化调度方法，包括以下步骤：

步骤1、考虑vpp内部网络潮流约束，建立线路可控开关动态重构模型；

步骤2、考虑vpp中常规机组、储能、燃气轮机运行约束，建立技术型vpp优化调度的非线性模型；

步骤3、通过变量替换，将步骤2中的非线性模型转化为基于二阶锥规划的vpp优化调度模型；

步骤4、考虑多vpp之间进行合作，通过联络线进行电量传输，建立多vpp联合调度模型，以此优化出合同直购电量，并且引入合作满意度概念，以双方合作满意度最大为目标优化直购电价。

作为本发明所述的一种多虚拟电厂联合优化调度方法进一步优化方案，所述步骤1包括以下步骤：

1.1、技术型vpp的辐射状支路潮流形式；

技术型vpp支路潮流形式如下：

式中：pii,t为t时刻第i个节点的注入有功功率；qii,t为t时刻第i个节点的注入无功功率；gij为第i个节点至第j个节点间支路的电导；bij为第i个节点至第j个节点间支路的电纳；n(i)表示所有与第i个节点相连的节点集合；vi,t为t时刻第i个节点的电压幅值；vj,t为t时刻第j个节点的电压幅值；pdgi,t为t时刻第i个节点接入的分布式电源的有功出力；pdi,t为t时刻第i个节点所接负荷的有功功率值；qdgi,t为t时刻第i个节点接入的分布式电源的无功出力；qdi,t为t时刻第i个节点所接负荷的无功功率值；θij,t为第i个节点至第j个节点间支路的相角差；

此外，技术型vpp还要考虑整个网络的网损情况，通过节点注入功率之和表示：

式中：ploss,t为t时刻总网损；n为虚拟电厂内部总节点数；

1.2、可控开关动态重构建模；

引入支路连通变量αl,t来表述线路的开关状态：

式中：αl,t为t时刻第l条支路的连通变量，αl,t＝0表示t时刻第l条支路断开，αl,t＝1表示t时刻第l条支路闭合；m为vpp内总支路数；

除了变电站根节点以外的每个节点均有且只有一个母节点；对每条支路都引入两个布尔变量βij和βji，其状态由支路连通变量αl,t决定，约束形式如下：

βij,t∈{0,1}(5)

βij,t+βji,t＝αl,t(6)

βkj,t＝0j∈n(k)(8)

0≤αl,t≤1(9)

式中：βij,t为t时刻第i个节点至第j个节点间支路的二维布尔变量，如果βij,t＝0，则表示t时刻第j个节点不是第i个节点的母节点；如果βij,t＝1，则表示t时刻第j个节点是第i个节点的母节点；βji,t为t时刻第j个节点至第i个节点间支路的二维布尔变量，k为变电站根节点，βkj,t为t时刻变电站根节点k至第j个节点间支路的二维布尔变量，n(k)表示所有与变电站节点相连的节点集合；式(7)表示变电站根节点没有所属母节点，即表示变电站根节点为辐射状结构的起点；

此外,考虑到开关设备的寿命，设定开关操作次数限制,即在所研究的时段内满足式(10)所描述的系统中所有可控开关的总操作次数限制；

其中，nsa为开关最大操作次数；

设虚拟变量sl,t＝max{al,t-al,t-1,al,t-1-al,t}，则将式(10)等效为以下不含绝对值的形式：

作为本发明所述的一种多虚拟电厂联合优化调度方法进一步优化方案，所述步骤2包括以下步骤：

(1)vpp运行约束条件

1)电压幅值约束

vimin≤vi,t≤vimax(12)

式中，vimin和vimax分别为t时刻第i个节点的电压允许最小值和最大值；

2)线路最大载流能力约束

其中，bshij为第j个节点至第i个节点间支路的对地电导；第l条支路电流；ilmax为第l条支路最大载流量；

3)常规机组出力约束

引入二维布尔变量xconvg,t表示t时刻常规机组启停状态，xconvg,t＝1表示机组g在t时刻工作，xconvg,t＝0表示机组g在t时刻关闭；常规机组约束条件如下：

式中：pmax、qmax分别为常规机组输出额定有功功率和额定无功功率；pmin、qmin分别为常规机组最小输出有功功率和无功功率；pg,t、qg,t分别为常规机组g在t时刻有功出力和无功出力，为决策变量；

4)蓄电池电量及充放电约束

(1-cdod)·wx.max≤wx,t≤wx.max(16)

pescx,t≤pbcmax(17)

pesdx,t≤pbdmax(18)

式中：wx,t、pescx,t、pesdx,t分别为t时段蓄电池x的储电量和充、放电量，为决策变量；wx,max为蓄电池的额定容量；cdod为蓄电池的最大放电深度；pbcmax、pbdmax分别表示蓄电池的最大充、放电功率；η为蓄电池的放电效率；

5)变电站节点功率平衡约束

式中，ppurk,t、psoldk,t分别为t时刻变电站根节点k向大电网的购电量和售电量；pbct,p为该vpp与第p个vpp签订的双边合同在t时刻的交易电量；pk,t为t时刻变电站根节点k的常规机组出力；pdgk,t为t时刻变电站根节点k的可再生能源出力；pesdk,t为t时刻变电站根节点k的放电量；pesck,t为t时刻变电站根节点k的充电量；pik,t为t时刻变电站根节点k的注入功率；pdk,t为t时刻变电站根节点k的负荷功率；

6)可再生能源出力不确定性模拟

采用场景集的方法将随机优化问题转为确定性优化问题处理，定义光伏出力场景集s，各场景概率为π(s)，因此上述各变量均为在各场景下的形式；

7)目标函数

增量配电网投资商总收益包括其向大电网售电收益、双边合同收益以及对配网用户的供负荷收益；总成本包括其向大电网购电成本、发电成本、等价网损成本以及开关损耗成本；由于联合调度时，各vpp签订双边合同所得收益相加抵消，因此目标函数形式如下：

式中，smarket,s、cconv,s、closs,s、csw,s、sload分别表示对应场景下的售购电收益、发电成本、等价网损成本、开关损耗成本以及供负荷收益。

作为本发明所述的一种多虚拟电厂联合优化调度方法进一步优化方案，所述步骤3包括以下步骤：

(2)二阶锥转化过程

定义新变量如下：

rij,t＝vi,tvj,tcos(θi,t-θj,t)(22)

tij,t＝vi,tvj,tsin(θi,t-θj,t)(23)

式中：θi,t、θj,t分别为第i个节点、第j个节点的电压相角；

将新定义的变量ui,t、rij,t、tij,t带入到式(1)(2)中，得到新的表达式：

式中：uj,t为t时刻第j个节点的电压幅值；pij,t为第i个节点至第j个节点间支路在t时刻的有功功率；qij,t为第i个节点至第j个节点间支路在t时刻的无功功率；

为了表述线路开断状态，为每条线路定义新变量其约束条件如下：

由于新变量的定义，式(24)(25)(26)变为以下形式：

当t时刻第l条支路断开时，即αl,t＝0，首先由式(27)(28)得到和为0，再将带入式(33)得到rij,t和tij,t为0，然后将rij,t、tij,t和的值带入式(31)(32)又推得pij,t和qij,t为0；这样就自动去除潮流方程中断开线路的支路功率项；

相应地，原电压幅值约束公式(12)和原线路最大载流能力约束公式(13)更改为：

(3)基于二阶锥规划的vpp模型

综上，基于二阶锥规划的vpp优化调度模型如下：

1)网络节点电压、潮流约束：式(1)，式(2)，式(27)～式(35)；

2)线路可控开关操作约束：式(4)～式(11)；

3)其余约束条件：式(14)～式(19)。

作为本发明所述的一种多虚拟电厂联合优化调度方法进一步优化方案，所述步骤4包括以下步骤：

由于各vpp内部可再生能源出力具有不确定性，在某一时段对外呈现电量富余的称为多电vpp，而对外呈现电量缺额的称为少电vpp；此时多电vpp和少电vpp以签订双边合同的形式进行电量交易，组成多vpp联合调度系统；其中，合同交易电量亦称为直购电量，合同交易电价亦称为直购电价；

多虚拟电厂联合调度模型考虑整体利益最优，因此在目标函数式(21)中各vpp直购电成本相应累加抵消；为了使各vpp收益均达最大化，还需考虑各自双边合同交易收益；以联合调度优化出的联络线上交换电量结果作为合同直购电量，并在此基础上优化合同直购电价；

根据多目标优化中模糊隶属度的概念，定义合作满意度u，u∈(0,+∞)，满意度u越大，表示相邻vpp越有意向签订双边合同进行合作；满意度up定义如下：

式中，funionp为多虚拟电厂联合优化调度vppp的收益；f0p为vppp单独优化调度的收益加上双边合同交易收益；up为vppp的合作满度；

为了使双方最终收益都达到最大，以下式目标函数进行优化：

maxmin{u1,u2}(37)

当目标函数min{u1,u2}达到最大时，总有u1＝u2；其中，u1、u2分别为第一个vpp和第二个vpp的合作满意度；

综上所述，加上式(36)、(37)即构成了多虚拟电厂联合优化调度模型，此时优化出的各vpp收益结果即为计及直购电交易之后的最终收益。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

(1)提供了一种多虚拟电厂联合优化调度模型，混合整数二阶锥模型极大地提高了计算效率，保证了优化结果的正确、高效求解；

(2)vpp之间签订双边合同进行电量交换，缓解了光伏出力波动造成的收益风险，从而节约vpp购电成本及开关损耗费用，提高整体收益。满意度概念的引入能够权衡合同售购电双方的收益增幅大小，从而制定出令双方都满意的最优直购电价，为签订双边合同提供定量依据。

附图说明

图1为盐城东台市虚拟电厂试点项目测试系统图。

图2为联合调度交换电量结果图。

图3为本发明流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

下面以一个vpp为例，介绍本发明：

图1为盐城东台市虚拟电厂试点项目测试系统图；该系统考虑两个相邻的vpp，其中城北变电站的八引出线和廉贻出线构成vpp1，廉贻变电站的甘港出线构成vpp2，其节点数分别为56和34个，支路数分别为54和33条，联络线数分别为4和3条。总有功负荷分别为4259.121和5518.171mw，总无功负荷分别为1396.992和2256.932mvar。vpp1在根节点1和根节点35处参与电力市场进行售购电，vpp2在根节点1处参与电力市场进行售购电。利用当地历史数据模拟光伏出力不确定性，总共选取10个光伏出力场景，且所有场景等概率。基准电压为12.66kv，基准功率取10mva。vpp优化调度周期为1天，共24个时段。

(1)二阶锥模型优势分析

为了测试本发明所建模型的计算优势，与传统的考虑交流潮流所建的minlp模型进行对比，所得结果如表1所示。

表1不同模型计算时间

tab.1calculationtimeofdifferentmodels

结果表明，在5节点测试系统中，本发明模型大大缩短了计算时间。当节点规模较大时，minlp模型无解而本发明所构minlp模型能在较短时间内解得优化结果。实际上vpp内部节点规模通常较大，因此本发明将minlp问题转化成miqcp问题进行高效求解，具有实际意义。

(2)vpp单独调度与联合调度结果对比

两个vpp进行单独调度与联合调度结果对比如表2所示。

表2收益结果对比

tab.2comparisonofearningsresults

结果表明，联合调度总收益大于两个vpp单独调度收益之和，整体收益提高了2％。

(3)直购电量的确定

联合调度优化出的vpp间联络线交换电量如图2所示，该优化结果可作为制定双边合同中直购电量的定量依据。由图可知，直购电量的大小与光伏出力波动有关，当vpp内部不确定性增强时，交换电量相应增大。结果证明了联合调度可以缓解光伏出力波动带来的收益风险。

(4)直购电价优化

总时段内vpp2向vpp1传输的电量更多，因此在双方联合调度下各自收益的基础上，vpp2的总收益要加上直购电收益，而vpp1的总收益要减去直购电成本。由此可见，直购电价的确立直接影响到双方最终收益的大小。表3列出了双方满意度达到均衡时的直购电价优化结果。

表3直购电价优化结果

tab.3optimizationresultofdirectpurchaseprice

结果表明，满意度大小也与光伏出力波动有关，在光伏波动更大时段的合作满意度相应更大。而在2、5、8、22时刻时，合作满意度及直购电量都较低，因此在这些时段内vpp双方可以考虑不进行电量交易。

(5)最终结果对比

联合调度后计及直购电成本的最终收益与单独调度的收益结果对比如表4所示。

表4单独调度与联合调度最终结果对比

tab.4comparisonofresultsunderseparatedandcombineddispatching

vpp1的收益提高了1.92％，vpp2的收益提高了2.15％。由此可见，本发明所建模型不仅能够提高整体利益，还能够提高合作双方各自的收益，具有实际意义。

(6)光伏渗透率对结果的影响

该地区实际光伏渗透率约为12％，将光伏渗透率提高到30％，优化结果如表5所示：

表5优化结果对比

tab.5comparisonofresults

提高光伏渗透率后，整个系统的不确定性急剧增强，此时联合调度的收益增量更大，合作满意度也相应更高，由此更加印证了联合调度能够缓解光伏出力波动造成收益风险。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，具体流程如图3所示，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。