可交易能源机制下虚拟电厂的构建及出力优化方法与流程

本发明公开了可交易能源机制下虚拟电厂的构建及出力优化方法，涉及电力系统及其自动化技术，属于计算、推算、计数的技术领域。

背景技术：

近年来，随着新能源发电机组、储能系统、电动汽车等分布式资源的大量接入，其发、用电功率的不确定性给电网的供需平衡带来了极大的挑战。泛在电力物联网背景下，众多用户侧设备可充分应用移动互联、人工智能等现代信通技术实现电力系统各环节的万物互联。以空调设备为典型代表的柔性负荷，可通过需求响应实现用电功率的调节，抵消新能源机组的出力偏差，保证电网的实时供需平衡。随着我国电力体制改革的不断深入，众多具有调节潜力的分布式资源迫切需要一个参与市场交易的平台，使得其在参与电网调节过程中可以获得收益。

虚拟电厂通过先进的协调控制技术、智能计量技术以及信息通信技术将分布式电源、储能系统、需求响应资源等多种分布式资源聚合起来，对外形成统一出力，来参与市场交易和电网调度。虚拟电厂可以实现众多发用电设备的互联互通互动，因此成为了泛在电力物联网的典型范例，并且为众多体量小、位置分散的分布式资源提供了市场交易平台。

与此同时，可交易能源作为一套通过经济手段和控制手段，以价值为参数调节系统全局供需动态平衡的电力系统运行机制，主要面向配网侧的新型分布式市场主体，通过供需双方的实时直接互动，形成去中心化的交易体系架构，与市场上众多分布式资源位置分散的特点完全契合，以价格信号引导供需双方交易，实现了交易驱动下的用电设备功率调节，有效促进了电网供需的动态平衡。

因此提出一种可交易能源机制下虚拟电厂的构建及运行方法，通过双向拍卖在虚拟电厂内部资源之间实现偏差量的实时调整，以交易方式引导虚拟电厂按照日前计划提供出力，不仅可以促进电网供需的动态平衡，还能实现分布式资源和虚拟电厂运营商之间的互利共赢。

技术实现要素：

本发明的发明目的是针对上述背景技术的不足，充分挖掘空调资源的调节潜力，调动其参与需求响应的积极性，利用空调资源的可调潜力来平衡风电出力偏差，提供了可交易能源机制下虚拟电厂的构建及出力优化方法，通过双向拍卖在虚拟电厂内部资源之间实现偏差量的实时调整，通过内部资源之间的偏差量交易减少虚拟电厂整体对外出力偏差，以交易方式引导虚拟电厂按照日前计划提供出力，解决了空调参与配网侧供需平衡调节时虚拟电厂对外出力有待优化的技术问题。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

一种可交易能源机制下虚拟电厂的构建及出力优化方法，包括如下步骤：

(1)根据风电出力日前预测数据的准确度，计算次日偏差量交易市场中风机潜在的交易需求；

(2)以最大化预期收益为目标，在众多空调资源中为风机选择优质的交易伙伴，共同组成虚拟电厂在日前市场进行投标；

(3)风机和空调在虚拟电厂内部偏差量交易市场中上报实时的待交易偏差量以及相应的交易价格；

(4)虚拟电厂运营商组织实时双向拍卖，通过内部资源之间的偏差量交易减少虚拟电厂整体对外出力偏差。

具体的，所述步骤(1)中，根据风电出力日前预测数据的准确度，计算次日偏差量交易市场中风机潜在的交易需求，具体为：

受到自然条件的影响，风机实际出力具有不确定性，实际出力与计划出力之间的偏差部分需要在偏差量交易市场中与空调资源进行交易。为降低偏差量交易市场组织成本，规定对于实际出力在预测数据置信区间内的情况，以偏差量交易的方式消除出力偏差；对于实际出力在预测数据置信区间外的情况，以直接在实时平衡市场中购买平衡资源的方式消除出力偏差。定义风机实际出力与计划出力之间的偏差部分为交易需求，基于风电功率预测偏差的上调与下调交易需求计算如下：

式(1)中，其中：和分别为t时刻风机集群的上调和下调交易需求期望值，为t时刻第i台风机的功率预测值，为t时刻第i台风机的实际出力，和分别为t时刻置信水平下第i台风机功率的置信区间上下边界，为实际风电功率满足的概率分布，i为风机集群。

具体的，所述步骤(2)中，以最大化预期收益为目标，在众多空调资源中为风机选择优质的交易伙伴，共同组成虚拟电厂，在日前市场进行投标，具体为：

空调负荷作为一种典型的需求响应资源，在偏差量交易市场中充当风机的交易伙伴。虚拟电厂运营商代表风机集群，综合考虑风电功率预测数据的最优置信区间、空调资源的聚合成本、空调资源的交易能力以及虚拟电厂的整体预期收益，在众多的空调资源中为风机选择优质的交易伙伴。

(2-1)获得空调资源的需求响应特性：

首先，建立空调房间的一阶热力学模型：

式(2)中：c为房间的等效热容；r为房间的等效热阻；tⁱⁿ为室内温度；to^ut为室外温度；p^ac为空调电功率；eer为空调制冷能效比。

之后，定义用户的舒适度指标ζ：

式(3)中：t^des为用户期望温度，tⁱⁿ为实际室内温度，δ为与期望温度相比用户能承受的最大温度偏差。

然后，形成用户需求曲线，令dtⁱⁿ/dt＝0，联立式(2)、(3)求得任何室温状态下空调运行功率与用户舒适度之间的对应关系如下式：

p＝a·ζ+b(4)，

对于同一用户，δ、r、eer以及t^des均为常数，并且认为在短时间内室外温度t^out也为常数，因此，p是关于ζ的一次函数，表征了为维持一定用户舒适度而产生的电功率需求。

最后，得到空调运行功率的上下限如式(6)所示，功率上限p^ac,max对应ζ＝1的情况，功率下限p^ac,min对应ζ＝-1的情况，

(2-2)计算虚拟电厂的预期收益及成本：

式(7)中：r^vpp,da为虚拟电厂在日前市场投标所获预期收益；r^l,da为虚拟电厂向所聚合的空调负荷供电的预期收益；c^w,da为虚拟电厂向风电机组支付的发电费用；c^+,da表示虚拟电厂对于风电置信区间外出力不足的情况所要接受的惩罚；c^-,da表示虚拟电厂对于风电置信区间外出力盈余的情况所要接受的惩罚；pt^vpp,da为虚拟电厂的日前投标电量；为日前市场电价；为t时刻空调j在虚拟电厂设定工作点下的功率预测值；βj为第j个空调用户上报的期望电价折扣系数；γ为在市场电价基础上支付给风电机组的发电费用系数；pt^w,+和pt^w,-分别为风电功率预测置信区间外的多发电量和少发电量；λt⁺和λt^-分别为市场对于发电量正偏差和负偏差的惩罚系数。其中，风电功率预测置信区间外的出力偏差量计算如下：

(2-3)形成风机优质交易伙伴选择策略：

风机优质交易伙伴选择策略本质上是一个以虚拟电厂预期收益最大为目标的混合整数线性规划问题，在日前确定风电功率预测数据的最优置信区间边界，选择参与聚合的优质空调资源，并确定其基准工作点。

目标函数如下：

式(9)中：γ^da为虚拟电厂在日前市场的预期收益；υj为0-1变量，表示虚拟电厂运营商对空调j的选择情况，取1表示选择该空调参与构建虚拟电厂。

约束条件包括：

1)交易需求约束

空调资源的交易能力应不小于风机集群的交易需求，

t时刻空调j交易能力上下限的计算：

2)空调电费约束

空调用户在虚拟电厂设定工作点下的预期电费应不超过自然运行状态下的电费，

式(12)中：为t时刻空调j在自然状态下的用电功率。

3)空调功率约束

空调的设定工作点应介于其最小和最大运行功率之间，

4)功率平衡约束

虚拟电厂对外投标功率为风机集群出力与空调集群功率之差，

具体的，所述步骤(3)中，风机和空调在虚拟电厂内部偏差量交易市场中上报实时的待交易偏差量以及相应的交易价格，具体为：

可交易能源机制是一种面向配网层面各分布式主体的交易机制，该机制下分布式主体之间可以形成去中心化的扁平交易体系，由实时电价来引导交易，不仅能够有效促进系统供需的实时平衡，还能实现各交易主体以及系统整体利益的激励相容。日内虚拟电厂内部资源的分布式交易本质上是偏差量交易，即将各分布式资源实际发/用电值与日前计划值的正负偏差量以分布式交易的方式在虚拟电厂内部抵消掉，从而使得虚拟电厂整体对外出力值与日前投标量偏差最小，一方面可减少虚拟电厂的经济惩罚，另一方面也可减轻因风电和负荷出力不确定性而带来的iso实时调度压力。

偏差量交易市场中，买方具有调增/调减功率的需求，卖方则具有调增/调减功率的能力；其中，调增/调减功率遵循电源定义，调增是指希望在当前情况下使得虚拟电厂整体出力增加。风电机组和空调负荷都可同时作为买方和卖方进行报价，上报的交易量均为正值，而上报的交易价格可正可负，报负价是因为该个体本身出力是存在偏差的，但考虑到其它个体的出力可能存在反向偏差，该个体作为虚拟卖方报负价可以使二者匹配后的成交价格变低，从而降低偏差调节成本。以风电机组为例，当其实际出力低于预测出力时，认为具有调增需求，可以买方的身份在市场上通过报正价购买调增资源；同时，也相当于具有虚拟调减能力，可以卖方的身份在市场上通过报负价出售其调减能力，与具有实际调减能力的个体相比更加具有市场竞争力，可以更低的成交价格实现偏差量的调节。当出力/用电功率无偏差的时候，本文认为风机无调节能力，因此不能参与市场交易；而空调负荷由于具有需求响应能力，因此，既可以作为调增卖方又可作为调减卖方。每个时段中，虚拟电厂运营商在偏差量交易市场中组织多轮拍卖，直到拍卖轮数达到上限或者待交易量完全达成交易。

(3-1)风机报价策略在p实际>p预测和p实际<p预测情况下类似，以p实际>p预测情况为例，形成风机报价策略：

1)作为调减买方

记为风机i在时段t的第m轮拍卖中作为调减买方时的待交易偏差量，则有，

式(15)中：l为拍卖轮数编号，m为当前拍卖轮数，为风机i在时段t中的调减总需求，为风机i在时段t的第l轮拍卖中成交的调减量。

记为风机i在时段t的第m轮拍卖中作为调减买方情况下的交易单价，则有，

式(16)中：为时段t的实时市场电价。

2)作为调增卖方

记为风机i在时段t的第m轮拍卖中作为调增卖方时的待交易偏差量，则有，

式(17)中：为风机i在时段t中的调增总能力，为风机i在时段t的第l轮拍卖中成交的调增量。

记为风机i在时段t的第m轮拍卖中作为调增卖方情况下的交易单价，则有，

(3-2)获取空调的价格功能弹性：

空调参与需求响应会造成用户舒适度损失，采用基于价格功能弹性系数的方法来确定空调用户进行功率调节的成本。

首先，构建空调进行功率调节的价格功能弹性系数表达式：

式(19)中：c表示舒适度损失成本；f表示用户舒适度；下标0表示原始值；δ表示变化量。

之后，为保证对各用户公平，将ecf取1，得到空调进行功率调整时产生的用户舒适度损失成本：

式(20)中：c0为各用户认为的最大舒适度损失成本；取f0＝2，δf＝|ζ|。

(3-3)按照风机报价策略，形成p实际>p预测和p实际<p预测情况下空调的报价策略。

(3-4)在p实际＝p预测情况下，形成空调报价策略：

1)调增情况

以调增收益最大为目标得到空调最优调增量。

目标函数如下：

调增情况下的舒适度损失单位成本计算如下：

约束条件如下：

式(21)至式(23)中：为空调用户j在时段t的第m轮拍卖中作为调增卖方时的待交易偏差量，为空调用户j在时段t的第m轮拍卖中作为调增卖方情况下的交易单价，为空调用户j在时段t的第m轮拍卖中作为调增卖方情况下的舒适度损失成本，ζj,t,m为空调用户j在时段t的第m轮拍卖中的舒适度值，和分别为空调用户j可忍受的舒适度下限值与上限值，为空调用户j在时段t的第l轮拍卖中作为调增卖方时的待交易偏差量。

2)调减情况

以调减收益最大为目标得到空调最优调减量。

目标函数如下：

调减情况下的舒适度损失单位成本计算如下：

约束条件如下：

式(25)至式(28)中：为空调用户j在时段t的第m轮拍卖中作为调减卖方时的待交易偏差量，为空调用户j在时段t的第m轮拍卖中作为调减卖方情况下的交易单价，βin为虚拟电厂内部分布式资源之间进行多余电量转让时的电价优惠系数，为空调用户j在时段t的第l轮拍卖中作为调减卖方时的待交易偏差量。

(3-5)采用动态hurwicz策略更新买卖双方报价：

1)买方报价策略：

2)卖方报价策略：

λ(m)＝1-[q(m)/e(q)]²(31)，

π(m-1)＝{π1,π2,…,πm-1}(32)，

式(30)至式(32)中：λ(m)为第m轮拍卖中交易者的乐观系数；q(m)为截至第m轮拍卖时当前时段的总成交次数；e(q)为买卖双方对当前时段市场最大成交次数的估计值；π(m-1)为在第m轮拍卖前市场中的成交价格序列；为买方在第m轮拍卖中的报价上限；为卖方在第m轮拍卖中的报价下限。

具体的，所述步骤(4)中，虚拟电厂运营商组织实时双向拍卖，通过内部资源之间的偏差量交易减少虚拟电厂整体对外出力偏差，具体为：

虚拟电厂运营商在日内充当偏差量交易市场的拍卖商，组织内部分布式资源开展连续双向拍卖，以p2p交易的方式在内部解决出力偏差问题。连续双向拍卖是一种针对多买方和多卖方市场的交易形式，该机制下，一个交易周期内买方和卖方可以随时提交报价，拍卖商将买方价格从高到低排序，将卖方价格从低到高排序。其中，买方最高报价为最优买价，卖方最低报价为最优卖价，最优买价大于等于最优卖价时，拍卖商判断市场可以发生交易，按照报价的排列顺序进行买卖双方匹配，并以二者报价的平均值作为成交价。每个交易时段由拍卖商组织开展多轮双向拍卖，交易截止标志为达到最大拍卖轮数或者待交易量全部完成匹配。

(4-1)买卖双方报价排序：

虚拟电厂运营商充当内部偏差量交易市场拍卖商，将买方价格从高到低排序，将卖方价格从低到高排序。

(4-2)买卖双方匹配：

虚拟电厂运营商按照报价的排列顺序进行买卖双方匹配，并以二者报价的平均值作为成交价，完成风机与空调之间的点对点偏差量交易。

本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：通过日前对空调资源的筛选，将部分空调资源与风电集群聚合形成虚拟电厂，次日以交易方式引导虚拟电厂按照日前计划提供出力，不仅可以促进电网供需的动态平衡，促进风电消纳，还能充分挖掘用户侧资源的调节潜力以及市场价值，实现分布式资源和虚拟电厂运营商之间的互利共赢。

附图说明

图1为本发明方法的实施流程图。

图2为风机及空调的市场角色及报价情况。

图3为实时偏差量市场交易流程图。

具体实施方式

下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明。

如图1所示为一种可交易能源机制下虚拟电厂的构建及出力优化方法，下面结合图2和图3就整个实施过程加以具体说明。

步骤一：根据风电出力日前预测数据的准确度，计算次日偏差量交易市场中风机潜在的交易需求。

基于风电功率预测偏差分别计算风机上调与下调交易需求：

式中，均为t时刻变量，其中：和分别为风机集群的上调和下调交易需求期望值，为第i台风机的功率预测值，为第i台风机的实际出力，和分别为置信水平下第i台风机功率的置信区间上下边界，为实际风电功率满足的概率分布。

步骤二：以最大化预期收益为目标，在众多空调资源中为风机选择优质的交易伙伴，共同组成虚拟电厂，在日前市场进行投标。

(2-1)获得空调资源的需求响应特性：

首先，建立空调房间的一阶热力学模型：

其中：tⁱⁿ为室内温度；to^ut为室外温度；p^ac为空调电功率；eer为空调制冷能效比。

之后，定义用户的舒适度指标：

其中：t^des为用户期望温度，tⁱⁿ为实际室内温度，δ为与期望温度相比用户能承受的最大温度偏差。

然后，形成用户需求曲线。令dtⁱⁿ/dt＝0，联立式(2)、(3)求得任何室温状态下空调运行功率与用户舒适度之间的对应关系如下式：

p＝a·ζ+b(4)，

其中：对于同一用户，δ、r、eer以及t^des均为常数，并且认为在短时间内室外温度t^out也为常数，因此p是关于ζ的一次函数，表征了为维持一定用户舒适度而产生的电功率需求。

最后，得到空调运行功率的上下限如式(6)，功率上限对应ξ＝1的情况，功率下限对应ζ＝-1的情况。

(2-2)计算虚拟电厂的预期收益及成本：

其中：r^vpp,da为虚拟电厂在日前市场投标所获预期收益；r^l,da为虚拟电厂向所聚合的空调负荷供电的预期收益；c^w,da为虚拟电厂向风电机组支付的发电费用；c^+,da表示虚拟电厂对于风电置信区间外出力不足的情况所要接受的惩罚；c^-,da表示虚拟电厂对于风电置信区间外出力盈余的情况所要接受的惩罚；pt^vpp,da为虚拟电厂的日前投标电量；βj为第j个空调用户上报的期望电价折扣系数；γ为在市场电价基础上支付给风电机组的发电费用系数；pt^w,+和pt^w,-分别为风电功率预测置信区间外的多发电量和少发电量；λt⁺和λt^-分别为市场对于发电量正偏差和负偏差的惩罚系数。其中风电功率预测置信区间外的出力偏差量计算如下：

(2-3)形成风机优质交易伙伴选择策略：

风机优质交易伙伴选择策略本质上是一个以虚拟电厂预期收益最大为目标的混合整数线性规划问题，目标函数如下：

约束条件包括：

1)交易需求约束

空调交易能力计算：

2)空调电费约束

其中：为空调自然状态下的用电功率。

3)空调功率约束

4)功率平衡约束

步骤三：风机和空调在虚拟电厂内部偏差量交易市场中上报实时的待交易偏差量以及相应的交易价格。

(3-1)以p实际>p预测情况为例，形成风机报价策略：

1)作为调减买方

记为风机作为调减买方情况下的待交易偏差量，则有，

记为风机作为调减买方情况下的交易单价，则有，

2)作为调增卖方

记为风机作为调增卖方情况下的待交易偏差量，则有，

记为风机作为调增卖方情况下的交易单价，则有，

(3-2)获取空调的价格功能弹性：

首先，构建空调进行功率调节的价格功能弹性系数表达式：

其中：c表示舒适度损失成本；f表示用户舒适度；下标0表示原始值；δ表示变化量。

之后，为保证对各用户公平，将ecf取1，得到空调进行功率调整时产生的用户舒适度损失成本：

其中：c0为各用户认为的最大舒适度损失成本；取f0＝2，δf＝|ζ|。

(3-3)按照风机报价策略，形成p实际>p预测和p实际<p预测情况下空调的报价策略。

(3-4)在p实际＝p预测情况下，形成空调报价策略：

1)调增情况

以调增收益最大为目标得到空调最优调增量。

目标函数如下：

调增情况下的舒适度损失单位成本计算如下：

约束条件如下：

2)调减情况

以调减收益最大为目标得到空调最优调减量。

目标函数如下：

调减情况下的舒适度损失单位成本计算如下：

其中：βin为虚拟电厂内部分布式资源之间进行多余电量转让时的电价优惠系数。

约束条件如下：

(3-5)采用动态hurwicz策略更新买卖双方报价：

1)买方报价策略：

2)卖方报价策略：

λ(m)＝1-[q(m)/e(q)]²(31)，

π(m-1)＝{π1,π2,…,πm-1}(32)，

式中：λ(m)为第m轮拍卖中交易者乐观系数；q(m)为截至第m轮拍卖时，当前时段的总成交次数；e(q)为买卖双方对当前时段市场最大成交次数的估计值；π(m-1)为在第m轮拍卖前，市场中的成交价格序列；为买方在第m轮拍卖中的报价上限；为卖方在第m轮拍卖中的报价下限。

步骤四：虚拟电厂运营商组织实时双向拍卖，通过内部资源之间的偏差量交易减少虚拟电厂整体对外出力偏差。

(4-1)买卖双方报价排序：

虚拟电厂运营商充当内部偏差量交易市场拍卖商，将买方价格从高到低排序，将卖方价格从低到高排序。

(4-2)买卖双方匹配：

虚拟电厂运营商按照报价的排列顺序进行买卖双方匹配，并以二者报价的平均值作为成交价，完成风机与空调之间的点对点偏差量交易。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。