一种分布式灵活性市场出清方法、装罝、设备及存储介质与流程

文档序号:34444005发布日期:2023-06-13 09:21阅读:24来源:国知局
一种分布式灵活性市场出清方法、装罝、设备及存储介质与流程

本发明涉及电力,特别涉及一种分布式灵活性市场出清方法、装罝、设备及存储介质。


背景技术:

1、目前,由于分布式新能源具有波动性、随机性和难以准确预测性,其装机容量的增长对电力系统安全稳定和经济运行带来挑战,分布式新能源大量接入使得配电网和输电网紧密耦合,输配电网之间的割裂运行无法有效协调不同电网之间的资源,更会导致局部断面限额越限、局部地区电压稳定问题等安全风险。

2、现有技术中,配电网中分布式电源、储能、可调负荷等分布式新能源数量众多、布局分散,不能最大限度提高分布式新能源的利用效率,存在不能根据设备运行状态和供需平衡提高分布式新能源利用效率的问题。

3、例如,一种在中国专利文献上公开的“一种分布式新能源储能装置”,其公告号:cn109873502a,其申请日:2017年12月03日,该发明通过电能储存模块、控制模块、电压感应模块、新能源转化电能模块、新能源分布式管理模块和负荷节能模块的配合,使得该装置可以将新能源产生的电能被分部分利用起来,进而可以让新能源产生的电能充分利用起来,为使用者新能源分布利用过程提供了一种高效且快速的新能源储存装置,但是存在不能根据设备运行状态和供需平衡提高分布式新能源利用效率的问题。


技术实现思路

1、针对现有技术不能根据设备运行状态和供需平衡提高分布式新能源利用效率的不足,本发明提出了一种分布式灵活性市场出清方法、装罝、设备及存储介质,能根据设备运行状态和供需平衡提高分布式新能源利用效率。

2、以下是本发明的技术方案,一种分布式灵活性市场出清方法,包括以下步骤:

3、s1:建立共享电力灵活性系统;

4、s2:构建配电系统运营商综合运营成本最低的目标函数;

5、s3:构建目标函数的出清条件;

6、s4:基于古诺均衡求解目标函数得到规划方案。

7、本方案中,建立共享电力灵活性系统采集用户侧的电能消耗、分布式发电机组的电能产出,电网的电能调配和区域分配等信息,根据分布式发电机组的削减中断发电成本、分布式储能的充放电成本、可削减负荷的削减成本和可平移负荷的平移成本确定以配电系统运营商综合运营成本最低为目标函数,考虑分布式新能源参与的本地灵活性市场古诺均衡模型的下层模型是本地灵活性市场的出清条件,根据设备运行状态约束和灵活性供需平衡约束确定出清条件,采用古诺均衡模型对目标函数进行求解得到模型结果,基于模型结果得到规划方案,规划方案用于改变设备运行状态,从而提高分布式新能源利用效率。

8、作为优选,根据分布式发电机组的削减中断发电成本、分布式储能的充放电成本、可削减负荷的削减成本和可平移负荷的平移成本确定配电系统运营商综合运营成本。

9、本方案中,基于分布式发电机组的削减中断发电成本、分布式储能的充放电成本、可削减负荷的削减成本和可平移负荷的平移成本构建以配电系统运营商综合运营成本最低的目标函数,能够基于分布式发电机组和分布式储能等设备实际情况构建目标函数,从而分析出分布式发电机组和分布式储能等设备最优规划方案,从而提高分布式新能源利用效率。配电系统运营商的运营成本的目标函数如下:

10、

11、上式中,p为价格,为降低机组发电量的成本;为关闭发电机组的成本;为储能充电的成本;为储能放电的成本;为切断可削减负荷的成本;为移动可平移负荷的成本。

12、作为优选,根据设备运行状态约束和灵活性供需平衡约束确定出清条件,设备运行状态约束包括分布式发电机组的运行状态约束、储能的运行状态约束、可削减负荷的运行状态约束和可平移负荷的运行状态约束。

13、作为优选,基于古诺均衡求解目标函数,包括以下步骤:

14、s41:基于出清条件和上层优化模型得到第一模型;

15、s42:求解第一模型得到市场成员的kkt条件;

16、s43:基于所有市场成员的kkt条件得到第二模型;

17、s44:基于cplex求解第二模型并得到模型结果。

18、本方案中,目标函数的模型类似古诺均衡模型,对目标函数进行求解,包括:将本地灵活性市场的出清条件代入上层优化模型当中,得到单层优化模型;在此基础上,依次求解得到各市场成员单层优化模型的一阶kkt(karush kuhn tucker)最优条件。最后,同时考虑所有市场成员的kkt条件,以此得到新的统一的单个单层优化模型。转化后的新模型属于混合整数二次规划问题。最后,利用优化软件cplex求解混合整数二次规划问题得到模型结果,进而得到规划方案。

19、作为优选,分布式发电机组的运行状态约束包括可削减机组运行状态约束和可中断机组运行状态约束,储能的运行状态约束包括充放电量约束、电量状态约束、功率约束和连续性约束,可削减负荷的运行状态约束包括状态约束、状态连续性约束、切断次数约束、负荷两次切断之间的最小间隔时间约束和最大切断时间约束,可平移负荷的运行状态约束包括启动时刻约束、平移前后用电曲线相同约束和运行约束。

20、本方案中,分布式发电机组的运行状态约束包括可削减机组运行状态约束和可中断机组运行状态约束。

21、可削减机组运行状态约束如下:

22、

23、可中断机组运行状态约束如下:

24、

25、式中,为t时刻发电机组g的可削减发电量;为t时刻发电机组g的正常发电量;为t时刻关停发电机组g减少的发电量;为0-1变量,关闭发电机组则为1,否则为0;为t时刻发电机组g的正常发电量。

26、储能的运行状态约束包括充放电量约束、电量状态约束、功率约束和连续性约束:

27、充放电量约束如下:

28、

29、

30、电量状态约束如下:

31、

32、功率约束如下:

33、

34、连续性约束如下:

35、

36、式中,为t时刻储能b的充电量;为储能b的最大充电量;为t时刻储能b的放电量;为储能b的最大放电量;为t时刻储能b的剩余电量;为储能b的最小容量;为储能b的最大容量;为t时刻储能b的充放电功率;为储能b的最小功率;为储能b的最大功率。

37、可削减负荷的运行状态约束包括状态约束、状态连续性约束、切断次数约束、负荷两次切断之间的最小间隔时间约束和最大切断时间约束。

38、状态约束如下:

39、

40、

41、状态连续性约束如下:

42、

43、切断次数约束如下:

44、

45、负荷两次切断之间的最小间隔时间约束如下:

46、

47、最大切断时间约束如下:

48、

49、式中,为0-1变量,在t时刻开始切断可削减负荷k则为1,否则为0;为0-1变量,在t时刻可削减负荷k处于断开则为1,否则为0;为0-1变量,在t时刻结束切断可削减负荷k则为1,否则为0;为可削减负荷k的最大切断次数;为可削减负荷k两次切断之间的最小间隔时间;为可削减负荷k的最大切断持续时间。

50、可平移负荷的运行状态约束包括启动时刻约束、平移前后用电曲线相同约束和运行约束:

51、启动时刻约束如下:

52、

53、平移前后用电曲线相同约束如下:

54、

55、运行约束如下:

56、

57、式中,为可平移时段c内可平移负荷k的最晚可能结束时间;为可平移时段c内可平移负荷k的最早可能开始时间(和中间即为可平移时段c);为可平移时段c内可平移负荷k的正常结束时间;为可平移时段c内可平移负荷k的正常开始时间;ωk,t为平移后t时刻可平移负荷k的用电量;为t时刻可平移负荷k的正常用电量;γk,t为0-1变量,如果可平移负荷k被平移到t时刻则为1,否则为0,如果γk,t=1,ρk,c=t;ρk,c代表可平移时段c内把可平移负荷k平移到ρk,c时刻。

58、作为优选,灵活性供需平衡约束包括上调灵活性供需平衡约束和下调灵活性供需平衡约束。

59、本方案中,灵活性供需平衡约束包括上调灵活性供需平衡约束和下调灵活性供需平衡约束。上调灵活性供需平衡约束如下:

60、

61、下调灵活性供需平衡约束如下:

62、

63、式中,为t时刻储能b的充电量;为t时刻储能b的放电量;为t时刻发电机组g的可削减发电量;为t时刻关停发电机组g减少的发电量;ωk,t为平移后t时刻可平移负荷k的用电量;为t时刻可平移负荷k的正常用电量;为t时刻可削减负荷k的正常用电量;为0-1变量,在t时刻开始切断可削减负荷k则为1,否则为0;为0-1变量,在t时刻可削减负荷k处于断开则为1,否则为0;为配电系统运营商的灵活性需求。

64、一种分布式灵活性市场出清装置,包括:

65、灵活性获取模块,用于获取和统计不同用户的灵活性供给;

66、调度成本获取模块,用于获取和统计配电系统运营商综合运营成本;

67、出清模块,用于确定设备运行状态约束、灵活性供需平衡约束;

68、分析模块,用于分析计算得到规划方案;

69、执行模块,用于根据规划方案对分布式新能源进行调整。

70、本方案中,灵活性获取模块获取和统计不同用户的灵活性供给,调度成本获取模块获取和统计配电系统运营商综合运营成本,出清模块确定设备运行状态约束、灵活性供需平衡约束,分析模块分析计算得到规划方案,执行模块根据规划方案对分布式新能源进行调整,能根据设备运行状态和供需平衡提高分布式新能源利用效率。

71、一种分布式灵活性市场出清设备,包括:系统存储器,系统存储器通过网络适配器连接处理单元,处理单元通过i/o接口连接外部设备和显示器。

72、作为优选,系统存储器为ram、高速缓存和存储系统中的一种或多种,系统存储器中存储有程序工具。

73、一种存储介质,存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现一种分布式灵活性市场出清方法。

74、本发明的有益效果是:能根据设备运行状态和供需平衡提高分布式新能源利用效率。

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