技术特征：
1.一种面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、构建多区域vpp架构组织；步骤2、基于步骤1所构建的多区域vpp架构组织，制定天然气产消系统运行策略，并计算其电能消耗量、天然气产量和碳减排量；步骤3、基于步骤2所制定天然气产消系统运行策略，通过区域间能量交互实现多区域vpp的电能互补，以vpp运行效益最大化为目标，构建多区域vpp优化调度模型；步骤4、采用复合微分进化算法进行求解步骤3所构建的多区域vpp优化调度模型，进而实现面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度。2.根据权利要求1所述的一种面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度方法，其特征在于：所述步骤1的多区域vpp架构组织通过能源集线器分析vpp中分布式能源系统的能源转化和分配关系；该多区域vpp架构组织的每个区域均包括对应的能源集线器，每个能源集线器均包括碳捕集单元、可再生能源单元、天然气消费单元、制气系统、垃圾焚烧单元、储能单元和负荷单元；所述负荷单元包括固定负荷和可中断负荷；所述天然气消费单元与垃圾焚烧单元用于共同满足热负荷需求。3.根据权利要求1所述的一种面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度方法，其特征在于：所述步骤2的天然气产消系统包括：碳捕集单元、制气系统和天然气消费单元；所述制气系统包括：电制气p2g和粪污处理系统，用于满足区域天然气消费单元的燃气需求；所述天然气消费单元包括：热电联产机组和燃气锅炉；该天然气产消系统运行策略为：电制气p2g利用弃风弃光电量电解水制氢，并以碳捕集单元捕集到的co2为原料生产甲烷，直接供给燃气消费单元或并入燃气管网；粪污处理系统利用弃风弃光电量制造沼气，并替代天然气；制气系统与燃气管网协调配合满足区域天然气消费单元的燃气需求；其中，热电联产机组满足区域电能和热能的需求；燃气锅炉实现区域供暖辅助调峰。4.根据权利要求1所述的一种面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤包括：(1)构建设备模型：
①
燃气机组p
chp,t,i
＝v
chp,t,i
h
g
η
chp,e
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)h
chp,t,i
＝v
chp,t,i
h
g
(1-η
chp,e-η
chp,loss
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)h
gb,t,i
＝v
gb,t,i
h
g
η
gb
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)式中：p
chp,t,i
是i区域t时段chp机组的电功率；h
chp,t,i
是i区域t时段chp机组的热功率；v
chp,t,i
是i区域t时段chp机组的天然气消耗量；v
gb,t,i
是i区域t时段燃气锅炉的天然气消耗量；η
chp,e
是chp机组电效率；η
chp,loss
是chp机组损耗率；η
gb
是燃气锅炉效率；h
gb,t,i
是i区域t时段燃气锅炉的热功率；
②
储能单元考虑储能装置自损耗，储电、储热功率方程如下所示；s
ees,t,i
＝s
ees,t-1,i
(1-σ
ees,i
)+μ
eesc,t,i
η
eesc,i
p
eesc,t,i
+μ
eesd,t,i
η
eesd,i
p
eesd,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)0≤μ
eesc,t,i
+μ
eesd,t,i
≤1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
s
tes,t,i
＝s
tes,t-1,i
(1-σ
tes,i
)+μ
tesc,t,i
η
tesc,i
q
tesc,t,i
+μ
tesd,t,i
η
tesd,i
q
tesd,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)0≤μ
tesc,t,i
+μ
tesd,t,i
≤1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)式中：s
ees,t,i
、s
tes,t,i
为i区域t时段末电储能和热储能的剩余能量，mwh；p
eesc,t,i
、p
eesd,t,i
分别为i区域t时段电储能的充电、放电功率，正为充电，负为放电；q
tesc,t,i
、q
tesd,t,i
分别为i区域t时段热储能的储热、放热功率，正为储热，负为放热；η
eesc,i
、η
eesd,i
分别为i区域电储能的充电、放电效率；η
tesc,i
、η
tesd,i
分别为i区域热储能的储热、放热效率；σ
ees,i
、σ
tes,i
分别为i区域的电储能、热储能的自损耗率；μ
eesc,t,i
、μ
tesc,t,i
分别表示i区域t时段电储能、热储能是否补充能量，否则置0，是则置1；μ
eesd,t,i
、μ
tesd,t,i
分别表示i区域t时段电储能、热储能是否释放能量，否则置0，是则置1；
③
垃圾焚烧单元垃圾焚烧电厂可同时满足区域的供电和供热需求；垃圾焚烧电厂能够提供的总能量w
wi,i
方程如下所示；式中；p
wi,t,i
、h
wi,t,i
分别表示i区域t时段垃圾焚烧电厂的电功率、热功率输出；t为调度周期内总时段数；δt为运行时间；烟气处理系统功率方程如下所示：p
fg,t,i
＝w
fg
(q
fg1,t,i
+q
fg2,t,i
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(18)式中：p
fg,t,i
是i区域t时刻烟气处理系统功率；w
fg
是烟气处理系统的功耗系数；q
fg1,t,i
为i区域t时刻垃圾焚烧电厂排烟管道流入烟气处理系统的烟气量；q
fg2,t,i
为i区域t时刻储烟装置流入烟气处理系统的烟气量；
④
多系统多单元协同运行天然气产消系统、垃圾焚烧单元、可再生能源单元的多系统多单元协同运行时，碳捕集单元、垃圾焚烧单元、可再生能源单元共同满足碳捕集系统、烟气处理系统的用能需求，剩余功率并入电网；p
cc,t,i
＝p
cfgcc,t,i
+p
wicc,t,i
+p
wtcc,t,i
+p
pvcc,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)p
fg,t,i
＝p
cfgfg,t,i
+p
wifg,t,i
+p
wtfg,t,i
+p
pvfg,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)式中：p
cc,t,i
、p
fg,t,i
分别是t时段i区域碳捕集系统、烟气处理系统的功率；p
cfgcc,t,i
、p
wicc,t,i
、p
wtcc,t,i
、p
pvcc,t,i
分别是i区域t时段由燃煤发电机、垃圾焚烧电厂、风电、光伏向碳捕集系统提供的功率；p
cfgfg,t,i
、p
wifg,t,i
、p
wtfg,t,i
、p
pvfg,t,i
分别是i区域t时段由燃煤发电机、垃圾焚烧电厂、风电、光伏向烟气处理系统提供的功率；p
cfg,t,i
＝p
cfgcc,t,i
+p
cfgfg,t,i
+p
cfgn,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(21)p
wi,t,i
＝p
wicc,t,i
+p
wifg,t,i
+p
win,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)p
wt,t,i
＝p
wtcc,t,i
+p
wtfg,t,i
+p
wtn,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(23)p
pv,t,i
＝p
pvcc,t,i
+p
pvfg,t,i
+p
pvn,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)式中：p
wi,t,i
、p
wt,t,i
、p
pv,t,i
分别是i区域t时段垃圾焚烧电厂、风电、光伏的发电功率；p
cfgn,t,i
、p
win,t,i
、p
wtn,t,i
、p
pvn,t,i
分别是i区域t时段燃煤发电机、垃圾焚烧电厂、风电、光伏并网的功率；
⑤
区域间能量交互多区域vpp的各个区域间可实现电能和热能的交互，区域间能量交互方程如下所示；
p
in,t,j,i
＝μ
p,t,i,j
p
out,t,i,j
(1-σ
p,i,j
l
p,i,j
p
out,t,i,j
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(25)h
in,t,j,i
＝μ
h,t,i,j
h
out,t,i,j
(1-σ
h,i,j
l
h,i,j
h
out,t,i,j
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(26)式中：p
out,t,i,j
、p
in,t,j,i
分别是t时段区域ij间存在电能交互时，i区域的输出电功率和j区域输入的电功率；h
out,t,i,j
、h
in,t,j,i
分别为t时段区域ij间存在热能交互时，i区域的输出热功率和j区域输入的热功率；σ
p,i,j
为区域ij间的单位距离电能损耗系数；σ
h,i,j
为区域ij间的单位距离热能损耗系数；l
p,i,j
、l
h,i,j
分别为区域ij间输送电能、热能的距离，km；μ
p,t,i,j
、μ
h,t,i,j
分别表示t时段区域ij间是否存在电能、热能交互，否则置0，是则置1；(2)构建目标函数以vpp运行净利润最大化为目标进行优化，目标函数表达式如方程(27)所示：式中：s是vpp内区域总数；目标函数包括，碳市场收益i
cm,t,i
、能量市场收益i
em,t,i
、环境污染成本c
e,t,i
、燃煤发电机燃料成本c
cfg,t,i
、碳封存成本c
cs,t,i
、垃圾焚烧电厂成本c
wi,t,i
、燃气消费单元成本c
gc,t,i
、p2g成本c
p2g,t,i
、风电和光伏维护成本c
om,t,i
、中断负荷补偿费用c
il,t,i
；其中：
①
碳交易收益方程如下所示：i
cm,t,i
＝k
c
(q
co2,t,i-q
ce,t,i
)＝k
c
(γ
c
p
cfg,t,i-q
ce,t,i
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(28)式中：k
c
为碳交易价格，万元/吨；γ
c
为碳排放基准量系数，吨/mwh；
②
电力市场的收益表达式如方程(29)所示：i
em,t,i
＝0.5p
em,t,i
(λ
em1,t
+λ
em2,t
)+0.5|p
em,t,i
|(λ
em1,t-λ
em2,t
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(29)式中：p
em,t,i
为i区域t时段在能源市场的交易量，正为售电，负为购电，mwh；λ
em1,t
、λ
em2,t
分别为i区域t时段vpp在能源市场的售电、购电电价，万元/mwh；
③
vpp从电网中购电时，需支付环境污染成本，如方程(30)所示；式中：r是污染物总数；d
r,g
是第r种污染物排放系数，kg/mwh；h
r
是第r种污染物环境系数，元/kg；y
r
是第r种污染物罚款系数，元/kg；
④
考虑阀点效应的燃煤发电机燃料费用方程如下所示；式中：a
i
、b
i
、c
i
、d
i
、e
i
分别是i区域燃煤发电机的燃料成本系数；p
cfg,min,i
是i区域燃煤发电机输出功率下限；
⑤
碳封存成本方程如下所示：c
cs,t,i
＝q
cs,t,i
k
cs
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(32)q
cs,t,i
＝q
cc,t,i-q
p2g,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(33)式中：k
cs
是co2封存成本系数，万元/吨；
⑥
垃圾焚烧电厂成本仅指碳排放罚款，其表达式如下所示：
c
wi,t,i
＝p
wi,t,i
k
c,t,i
(e
fg-γ
c
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(34)式中：e
fg
是垃圾焚烧电厂烟气排放量系数，吨/mwh；
⑦
天然气消费系统成本，其表达式如下所示：c
gc,t,i
＝v
ngm,t,i
k
ng
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(35)v
buy,t,i
＝v
chp,t,i
+v
gb,t,i-v
p2g,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(36)式中：v
ngm,t,i
是区域i购买天然气的总量，m3；k
ng
是天然气市场中的天然气单价，万元/m3；
⑧
p2g运行成本如方程(37)所示；c
p2g,t,i
＝p
p2g,t,i
k
p2g
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(37)式中：k
p2g
是p2g运行成本系数，万元/mwh；
⑨
风电、光伏日常维护费用如方程(38)所示；c
om,t,i
＝λ1p
wt,t,i
+λ2p
pv,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(38)式中：λ1、λ2分别为风电、光伏的维护成本系数，元/mwh；
⑩
用户负荷被中断时，vpp需对用户进行补偿；中断负荷补偿费用如方程(39)所示；式中：k为中断负荷等级；λ
cut,k
为第k级中断负荷补偿价格系数，与中断负荷等级正相关，万元/mw；p
cut,k,t,i
为i区域t时段第k级中断负荷总量，mw；(3)约束条件
①
各区域功率平衡约束；h
chp,t,i
+h
gb,t,i
+h
wi,t,i
+h
tesd,t,i
＝h
hl,t,i
+h
tesc,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(41)式中：p
el,t,i
、h
hl,t,i
分别为i区域t时段的电负荷、热负荷，mw；p
cut,t,i
为i区域t时段各级中断负荷总量；
②
碳捕集单元约束；p
cfg,min,i
≤p
cfg,t,i
≤p
cfg,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(42)p
const,i
≤p
cfgcc,t,i
+p
wicc,t,i
+p
wtcc,t,i
+p
pvcc,t,i
≤p
ccs,max,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(43)p
ccs,max,i
＝w
c
e
ccs
p
cfg,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(44)|p
cfg,t+1,i-p
cfg,t,i
|≤δp
cfg,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(45)式中：p
cfg,max,i
为燃煤发电机输出功率上限；p
ccs,max,i
是i区域碳捕集系统的运行功耗上限；δp
cfg,i
为i区域燃煤发电机出力的爬坡速率约束；δp
op,i
为i区域碳捕集系统功耗的爬坡速率约束；
③
天然气消费单元约束；chp机组电热出力及爬坡约束方程如下所示；p
chp,min,i
≤p
chp,t,i
≤p
chp,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(47)
h
chp,min,i
≤h
chp,t,i
≤h
chp,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(48)|p
chp,t+1,i-p
chp,t,i
|≤δp
chp,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(49)式中：p
chp,max,i
、p
chp,min,i
、h
chp,max,i
、h
chp,min,i
分别为i区域chp机组电出力上、下限和热出力上、下限；δp
chp,i
为i区域chp机组出力爬坡速率约束；燃气锅炉热出力及爬坡约束方程如下所示；h
gb,min,i
≤h
gb,t,i
≤h
gb,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(50)|h
gb,t+1,i-h
gb,t,i
|≤δh
gb,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(51)式中：h
gb,max,i
、h
gb,min,i
分别为i区域燃气锅炉出力上、下限；δh
gb,i
为i区域燃气锅炉出力爬坡速率约束；
④
p2g运行约束0≤p
p2g,t,i
≤p
p2g,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(52)式中：p
p2g,max,i
为i区域p2g设备最大运行功率；
⑤
储能单元约束电储能约束如方程(53)～(56)所示，鉴于热储能约束与电储能约束一致，此处不再赘述；0≤p
eesc,t,i
≤p
eesc,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(53)p
eesd,max,i
≤p
eesd,t,i
≤0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(54)s
ees,min,i
≤s
ees,t,i
≤s
ees,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(55)s
ees,0,i
＝s
ees,24,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(56)式中：p
eesc,max,i
、p
eesd,max,i
分别为i区域电储能充电、放电功率最大值；s
ees,min,i
、s
ees,max,i
分别为i区域电储能的最小、最大容量；s
ees,0,i
、s
ees,24,i
分别为i区域一天内电储能剩余容量的始末值；
⑥
中断负荷约束0≤p
cut,k,t,i
≤r
cut,k,i
p
el,t,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(57)式中：r
cut,k,i
为i区域第k级负荷中断系数；
⑦
垃圾焚烧单元约束p
wi,min,i
≤p
wi,t,i
≤p
wi,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(60)|p
wi,t+1,i-p
wi,t,i
|≤δp
wi,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(61)0.1v
wifg,max,i
≤v
wifg,t,i
≤0.9v
wifg,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(62)0≤q
fg3,t,i
≤v
l,wifg,max,i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(63)式中：w
wi,i
为i区域垃圾焚烧单元每日总能量输出；w
wi,max,i
为i区域垃圾焚烧单元每日总能量输出上限；p
wi,max,i
、p
wi,min,i
分别为i区域垃圾焚烧单元功率输出最大和最小值；δp
wi,i
为i区域垃圾焚烧单元出力爬坡速率约束；v
wifg,t,i
为i区域t时刻储烟装置的储气量；v
wifg,max,i
为i区域储烟装置的最大容量；q
fg3,t,i
为i区域t时刻流入储烟装置的烟气量；v
l,wifg,max,i
为储烟装置管道设备的最大流量；
⑧
区域间互联功率约束
0≤p
in,t,j,i
≤p
io,max,i,j
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(64)0≤p
out,t,i,j
≤p
io,max,i,j
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(65)式中：p
io,max,i,j
为区域ij间电能传输功率的上限。5.根据权利要求1所述的一种面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度方法，其特征在于：所述步骤4的具体步骤包括：复合微分进化算法每次循环迭代都将经过排序，将种群个体分为优势群落和劣势群落；对优势群落采用式(66)所示的de/rand/1变异策略，对劣势群落采用式(67)的de/best/1的变异策略，以增强进化的方向性；y
i,g
＝x
d3,g
+f(x
d1,g-x
d2,g
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(66)y
i,g
＝x
best,g
+f(x
d1,g-x
d2,g
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(67)式中：x
best,g
是第g代个体的最佳向量；x
d1,g
、x
d2,g
、x
d3,g
分别表示随机选取的第g代个体的第d1、d2和d3向量，三个向量均不相同；f是变异因子；y
i,g
是在变异操作生成个体的中间向量；其具体过程如下；(1)设每代个体向量为n维，将第g代的原始种群x
g
和该代中间变异种群y
g
混合得到2倍种群规模的混合种群v
g+1
，v
g+1
个体由各区域的碳市场交易量、能源市场交易量、碳捕集单元运行参数、垃圾焚烧单元运行参数、燃气消费单元运行参数、p2g运行参数、可再生能源单元运行参数、中断负荷量组成；(2)对混合种群v
g+1
中的个体，利用matlab的yalmip工具箱求解多区域vpp优化调度模型目标函数方程(27)，并将计算得到vpp运营收益作为适应度评估值，按从高到低排序，选出最靠前的、总数为n的最佳个体组成第g+1代的种群x
g+1
，对其排序并选取最靠前的、总数为m的最佳个体构成群变异基向量b
g+1
＝[x
1,g+1
,x
2,g+1
,
…
,x
m,g+1
]，m<n；其中，x
1,g+1
即方程(67)中的x
best,g+1
；(3)在群变异基向量b
g+1
中，随机选取个体向量作为每次变异过程中的变异基向量，通过改进的微分进化变异机制增加变异基向量的多样性，相关表达式如方程(69)所示；y
i,g+1
＝rand(b
g+1
)+f(x
d1,g+1-x
d2,g+1
+x
d1,d2,g+1
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(69)其中，rand(b
g
)是在变异基向量群b
g
中随机选择一个个个体向量；新一代种群可通过改进的复合微分进化的交叉和选择后得到，经过持续迭代，最后收敛得到vpp运营收益最佳个体，即面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度方案。
技术总结
本发明涉及一种面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、构建多区域VPP架构组织；步骤2、基于步骤1所构建的多区域VPP架构组织，制定天然气产消系统运行策略，并计算其电能消耗量、天然气产量和碳减排量；步骤3、基于步骤2所制定天然气产消系统运行策略，通过区域间能量交互实现多区域VPP的电能互补，以VPP运行效益最大化为目标，构建多区域VPP优化调度模型；步骤4、采用复合微分进化算法进行求解步骤3所构建的多区域VPP优化调度模型，进而实现面向多能互补和低碳化的多区域虚拟电厂优化调度。本发明够促进电能、热能和天然气能源的互补利用，推动电力能源低碳化转型，提升清洁可再生能源消纳能力，缓解可再生能源出力和负荷供需不匹配矛盾。不匹配矛盾。不匹配矛盾。
技术研发人员：刘晓鸥 徐兵 陈世龙 刘剑 李学斌 刘建伟 赵号
受保护的技术使用者：天津津电供电设计所有限公司
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2022/6/28