一种虚拟电厂容量配置与调控运行优化方法与流程

本发明涉及虚拟电厂容量配置研究的，具体涉及一种虚拟电厂容量配置与调控运行优化方法。

背景技术：

1、分布式资源的快速发展已经使得传统的电力用户转变为兼具发电能力和消纳能力的产消者，这为电力系统提供了在需求侧就近消纳新能源的新途径。然而，分布式资源单独运行时随机性较强，为了实现分布式资源的协调管控，充分发挥其绿色价值和调节价值，可将其聚合成一个能量管理系统即虚拟电厂，代理资源进行能量互动与交易。而合理的资源容量规划配置及灵活的运行策略制定是充分发挥虚拟电厂作用的前提。虚拟电厂的容量配置和优化调度是保障系统投资有效性和运行经济性的重要环节。因此构建了计及源-荷-储资源的虚拟电厂容量规划及调控运行两阶段优化方案。第一阶段，面向源-储资源构建设备精细化约束下，以年经济成本最低为目标的虚拟电厂容量优化配置模型。第二阶段，根据容量配置结果和用电负荷特性，构建资源容量约束下以典型日运行成本最低为目标，计及激励型需求响应的源-荷互动运行优化模型，从而实现虚拟电厂源-荷-储资源全阶段的容量配置与能量管控。

技术实现思路

1、为实现上述目的，本技术提供了如下方案：

2、一种虚拟电厂容量配置与调控运行优化方法，包括如下步骤：

3、s1:基于虚拟电厂的结构，构建各设备的出力数学模型；

4、s2:基于所述出力数学模型，构建容量规划优化模型和运行优化模型；

5、s3:基于所述容量规划优化模型和所述运行优化模型，构建容量规划阶段模型，获得容量规划配置方案；

6、s4:基于所述容量规划配置方案，获得机组低成本运行调度方案，完成虚拟电厂源-荷-储容量配置与调控运行的优化。

7、优选的，所述s1中所述出力数学模型包括分布式光伏出力模型、分布式风电出力模型、燃气轮机出力模型以及储能设备模型；

8、所述分布式光伏出力模型，公式如下：

9、

10、ts(t)＝tα(t)+0.0138[1+0.031tα(t)][1-0.042v(t)]fp(t)

11、式中：ppv(t)代表分布式光伏在某时刻的出力；ppv,rated代表额定情况下分布式光伏的最大功率；fp(t)代表t时刻的实际光照强度；ρp代表标准额定情况下光照辐射的密度；te代表额定环境温度；tα(t)代表t时刻的实际环境温度；v(t)代表t时刻的实际风速、ts(t)代表t时刻的逆变器温度；

12、所述分布式风电出力模型，公式如下：

13、

14、

15、式中：pwp,rated代表分布式风机额定条件下的最大功率；vrated、vin、vout分别代表额定风速、切入风速荷切出风速；v(t)代表t时刻的实际风速；pe代表风机的额定功率；αwp、βwp分别为风速的三次项、一次项系数；

16、所述燃气轮机出力模型，公式如下：

17、pgas,in(t)＝lhvqgas(t)、pgas(t)＝lhvqgas(t)ηgas

18、式中：pgas,in(t)代表t时刻燃气轮机的输入功率；pgas(t)代表燃气轮机的输出功率；lhv代表天然气的热值；ηgas代表燃气轮机的发电效率；qgas(t)代表天然气的流量；

19、所述储能设备模型，公式如下：

20、

21、式中：soc代表储能设备蓄电池的核电状态，qr代表某一时刻所述蓄电池中的剩余电量，pess.rated代表某一时刻所述蓄电池的额定容量；

22、

23、

24、式中：gin(t)代表所述蓄电池在t时段的充电状态，gout(t)代表所述蓄电池在t时段的放电状态，δin代表充电的损耗系数，δout代表放电的损耗系数，分别代表所述蓄电池的充放电状态。

25、优选的，所述s2中构建所述容量规划优化模型和所述运行优化模型的方法包括：

26、设置所述虚拟电厂的参数，获得数据；

27、基于所述数据、第一阶段目标函数以及第一阶段约束条件，构建虚拟电厂各分布式资源的所述容量规划优化模型，获得容量配置结果；

28、基于所述容量配置结果、第二阶段目标函数以及第二阶段约束条件，构建所述运行优化模型，获得运行优化结果。

29、优选的，所述s3的具体步骤包括：

30、基于所述容量规划优化模型和所述运行优化模型，获得容量规划阶段的目标函数以及容量规划阶段的约束条件；

31、基于所述容量规划阶段的目标函数以及所述容量规划阶段的约束条件，构建容量规划阶段模型。

32、优选的，所述容量规划阶段的目标函数为虚拟电厂年经济成本，所述虚拟电厂年经济成本包括设备投资建设成本、系统年运行成本、环境成本以及系统残值回收收益；

33、所述虚拟电厂年经济成本，公式如下：

34、f1＝cinv+cop+cenv-rsy

35、式中：cinv代表设备投资建设成本，cop代表系统年运行成本，cenv代表环境成本，rsy代表系统残值回收收益；

36、所述设备投资建设成本，公式如下：

37、

38、式中：n代表虚拟电厂中聚合设备的种类数；rinv,n代表第n类设备投资成本等年值化折算系数；un代表虚拟电厂中第n类设备的单位容量投资成本分别为分布式光伏单位投资成本upv、分布式风电投资成本uwp、储能单位投资成本uess、燃气轮机单位投资成本uqt；pn,rated代表第n类设备的配置容量，即pwp,rated、ppv,rated、pqt,rated、pess,rated分别为风电机组、光伏机组、燃气轮机机组和储能机组的额定容量；r代表贴现率；ln代表第n类设备的使用寿命；lw代表第n类设备的额定使用寿命；

39、所述系统年运行成本，公式如下：

40、

41、

42、

43、

44、

45、式中：cyw,m代表发电机机组运维费用，cfue,m代表燃气轮机机组燃料费，cqt,m代表燃气轮机启停成本，cgrid,m代表电网交互费用，cess,m代表储能的运维成本；n代表发电机组的种类数，分别是风电机组、光伏机组和燃气轮机机组；m代表典型日种类，t代表调度总时段；dm代表各类典型日在一年中持续的时间；λn代表各类发电机组的单位运维成本；代表储能设备的单位运维成本；pn,m(t)代表虚拟电厂中各类发电机组在第m类典型日中第t时段的功率，即pwp,m(t)、ppv,m(t)、pqt,m(t)分别代表分布式风电机组、光伏机组以及燃气轮机在第m类典型日中第t时段的输出功率；分别代表储能设备在第m类典型日中第t时段的充电功率及放电功率；代表一标准立方天然气的能耗；表示的是一标准立方天然气完全燃烧后产生的热量；代表燃气轮机的能量转换效率；γqt代表燃气轮机单位时间启停成本；θqt,m(t)代表启停状态，用状态变量0-1表示，取值为0代表停机状态，取值为1代表开机状态；qsd,m(t)、qgd,m(t)分别代表虚拟电厂在第m类典型日中第t时段与主网的售电电价和购电电价；psd,m(t)、pgd,m(t)分别代表在第m类典型日中第t时段的售电功率和购电功率；δt为调度步长；

46、所述环境成本，公式如下：

47、

48、式中：j代表污染物的种类，θn代表第n种污染物的单位排放治理费用；分别代表虚拟电厂内部分布式燃气轮机机组和向电网购电时的第j种污染物的排放系数；pqt,m(t)、pgd,m(t)分别代表虚拟电厂在第m类典型日中第t时段的分布式燃气轮机机组发电功率和电网购电功率；

49、所述系统残值回收收益，公式如下：

50、

51、式中：ξ代表残值收益占初始投资额的比例系数。

52、优选的，所述容量规划阶段的约束条件包括功率平衡约束、分布式电源约束、燃气轮机约束、储能约束、充放电功率约束以及购售电约束；

53、所述功率平衡约束，公式如下：

54、

55、式中：pl,m(t)代表t时段负荷量；

56、所述分布式电源约束又包括机组功率约束以及机组容量约束，公式如下：

57、所述机组功率约束：

58、θwp,m(t)βwppwp,rated≤pwp,m(t)≤θwp,m(t)pwp,rated

59、θpv,m(t)βpvppv,rated≤ppv,m(t)≤θpv,m(t)ppv,rated

60、式中：θwp,m(t)和θpv,m(t)代表t时段风电机组和光伏机组的启停状态；βwp、βpv分别代表风电和光伏的最小负荷率；

61、所述机组容量约束：

62、pwp,min≤pwp,m(t)≤ζpl(t)、ppv,min≤ppv,m(t)≤ζpl(t)

63、式中：pwp,min、ppv,min分别代表风机和光伏的最小出力；ζ代表同时刻总负荷的比例系数；pl(t)代表t时段的负荷量；

64、所述燃气轮机约束又包括功率约束、上下爬坡功率约束、设备出力约束以及容量约束；

65、所述功率约束：0≤pqt,m(t)≤pqt,rated；

66、所述上下爬坡功率约束：

67、式中：分别代表燃气轮机机组的上下爬坡功率限值；

68、所述设备出力约束：θqt,m(t)βqtpqt,rated≤pqt,m(t)≤θqt,m(t)pqt,rated，

69、式中：θqt,m(t)代表t时段各设备启停状态；βqt代表燃气轮机机组最小负荷率；

70、所述容量约束：

71、式中：pqt,min代表燃气轮机容量最小值；代表负荷最大值；

72、所述储能约束又包括储电量平衡约束、荷电量上下限约束以及始末状态储电量相等约束；

73、所述储电量平衡约束：qess,m(t)＝qess,m(t-1)+ηess,inpess,in,m(t)-pess,out,m(t)/ηess,out，

74、式中：qess,m(t)代表t时段储能电池的储电量；ηess,in、ηess,out分别代表储能设备的充放电效率；

75、所述荷电量上下限约束：qess,minpess,rated≤qess,m(t)≤qess,maxpess,rated，

76、式中：qess,min、qess,max分别代表储能电池容量状态限值；

77、所述始末状态储电量相等约束：qess,m(0)＝qess,m(t-1)，

78、式中：qess,m(0)代表初始储能电池的储电量；qess,m(t-1)代表一个调度周期内最后一个调度时段的储电量；

79、所述充放电功率约束又包括储能最大放电功率约束以及充放电唯一性约束；

80、所述充放电功率约束，公式如下：

81、

82、

83、

84、式中，分别代表储能设备的最大充放电功率；分别代表储设备在时段t的充放电状态，用0-1变量表示；所述变量等于0代表此时未充/放电，所述变量等于1代表此时发生了充/放电；γess,in、γess,out分别代表储能充放电倍率；

85、其中，所述储能最大放电功率约束：

86、所述充放电唯一性约束：

87、所述购售电约束又包括购售电功率约束以及购售电唯一性约束；

88、所述购售电功率约束：

89、

90、

91、式中：分别代表虚拟电厂在t时段向主网购电的功率最值；分别代表虚拟电厂在t时段向主网售电的功率限值；θgd,m(t)、θsd,m(t)分别代表虚拟电厂向主网购电和售电的状态变量，均用0-1变量表示，所述变量等于1时代表在该时刻发生了购/售电，所述变量等于0时代表在该时刻没有发生购/售电；

92、所述购售电唯一性约束：0≤θgd,m(t)+θsd,m(t)≤1，表示在同一时段内不能同时出现购售电行为。

93、优选的，所述s4的具体步骤包括：

94、基于所述容量规划配置方案，获得用于实现所述机组低成本运行调度方案的目标函数以及用于实现所述机组低成本运行调度方案的约束条件；

95、基于所述用于实现所述机组低成本运行调度方案的目标函数以及所述用于实现所述机组低成本运行调度方案的约束条件，进行求解，完成虚拟电厂源-荷-储容量配置与调控运行的优化。

96、优选的，所述用于实现所述机组低成本运行调度方案的目标函数，公式如下：

97、fop＝(cyw,m+cess,m+cfue,m+cqt,m+cgrid,m+cdr,m)

98、cdr，m＝cup，m+cdown，m、

99、式中：cdr,m代表第m类典型日的日需求响应成本，包括上行转移负荷补偿成本cup,m、下行转移负荷补偿成本cdown,m；αup、βdown分别代表上行转移负荷、下行转移负荷的补偿系数；分别代表在第m类典型日中第时段的上行转移负荷量、下行转移负荷量。

100、优选的，所述用于实现所述机组低成本运行调度方案的约束条件包括需求响应约束以及其他约束；

101、所述需求响应约束又包括可转移负荷转移量约束、可转移负荷转移量平衡约束以及上行/下行唯一性约束；

102、所述可转移负荷转移量约束：

103、

104、式中：pl(t)代表t时段的负荷量；代表可转移负荷的响应占比，分别代表上下行负荷转移状态变量，用0-1表示；

105、所述可转移负荷转移量平衡约束：

106、表示在一个调度周期内保证上行量与削减量相等；

107、所述上行/下行唯一性约束：表示同一时段内不能同时上下行；

108、所述其他约束又包括相应的容量约束以及运行约束。

109、优选的，所述求解的方法包括：

110、基于容量约束范围，扩大各设备的出力区间；

111、基于所述各设备的启停状态，获得所述各设备的出力约束；

112、基于所述各设备的出力约束以及扩大后的所述各设备的出力区间，进行变量间解耦，实现非线性约束条件到线性约束条件的转化。

113、本技术的有益效果为：本发明提供了一种基于虚拟电厂容量配置与调控运行优化方法，采用两阶段优化方法，可以为虚拟电厂运营商提供虚拟电厂容量配置的建议，结合运营分析，提高虚拟电厂运营商参与市场交易的积极性，通过年经济成本和典型日运行成本最低的策略分析，为虚拟电厂运营商参与市场交易提供策略建议。本技术具有广阔的推广空间和使用价值。