一种虚拟电厂集群两阶段调度优化方法

本发明属于发电，尤其涉及一种虚拟电厂集群两阶段调度优化方法。

背景技术：

1、虚拟电厂（virtual power plant，vpp）的电力物联网技术对规模化分布式资源（distribution energy resource，der）进行聚合，是提高新型电力系统灵活运行性能与新能源消纳能力的重要技术手段。在配电网络中，由于通信手段的限制，大量的分布式机组聚合到同一虚拟电厂会造成信息拥堵，调控困难等情况，因此虚拟电厂通常以集群形式出现，这给虚拟电厂集群内部调度与相互协调优化带来了发展契机。

2、就调度优化模型而言，现有研究主要集中于单一虚拟电厂内部聚合单元各时间尺度内的协调优化问题，以日前-实时两阶段调度优化模型、双层优化模型为主，并以运行成本最小、净负荷最小为目标函数，但在实际配电网络中，虚拟电厂通常以集群形式存在，集群中各个虚拟电厂之间的相互调度可以弥补由于单个虚拟电厂自身调节能力不足在实时阶段所产生的偏差，但目前针对虚拟电厂集群的调度优化还处于空白阶段。因此亟需结合实际配电网络系统中虚拟电厂集群间的协调调度，实现区域配电网络内部整体经济性。

3、在虚拟电厂实时调度阶段，由于风光出力的不确定性，会造成虚拟电厂运行产生偏差，从而导致整体配电网络调度方案出现差异，如何有效应对这种波动因素是保证系统安全稳定运行的重要前提。目前现有研究常采用的处理方法是鲁棒优化。鲁棒优化则是采用不确定参数区间来描述不确定性，但预估时参数存在预估风险，代表方法有milp模型和鲁棒优化。但传统鲁棒优化在求解日前-实时两阶段联合调度优化问题时容易陷入局部最优解问题，如何解决两阶段模型求解时易陷入局部最优解的问题是进行虚拟电厂集群调度优化的关键问题。

技术实现思路

1、鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种虚拟电厂集群两阶段调度优化方法，具体包括如下步骤：

2、基于虚拟电厂的电力供需平衡和各机组出力构建运行约束条件；以日前运行成本最小化为目标作为第一约束条件，基于日前阶段各虚拟电厂各机组运行成本、与其他虚拟电厂或上级电网的电量交互成本确定各虚拟电厂的竞标成本函数；以各机组出力波动偏差最小为目标作为第二约束条件，基于各虚拟电厂的各机组在日前阶段出力、在实时阶段的出力、可实现的最大可调功率确定各虚拟电厂的竞标电量函数；

3、基于各虚拟电厂的竞标成本函数和竞价预期收益率确定各虚拟电厂的竞价策略；

4、以虚拟电厂集群平均供能成本最低为目标，基于所有虚拟电厂的竞价策略构建目标函数；

5、使用两阶段鲁棒优化方法基于所述运行约束条件、第一约束条件、第二约束条件和竞标电量函数对所述目标函数求最优解，得到多个虚拟电厂共同参与市场竞价的最优调度策略。

6、进一步的，各所述虚拟电厂包括非可调节性机组non-agu、可调节性机组agu、储能装置esd和可控负荷al；其中non-agu包括风电和光电机组；

7、所述竞标成本函数表示为：；其中，表示虚拟电厂t时刻的竞标成本函数；t表示时刻数量；、、、分别表示t时刻该虚拟电厂中non-agu、agu、esd和al各机组的运行成本，表示该虚拟电厂与其他虚拟电厂或上级电网t时刻的电量交互成本。

8、进一步的，所述运行约束条件包括电力供需平衡约束、各机组出力约束和旋转备用约束。

9、进一步的，所述电力供需平衡约束条件表示为：

10、；

11、其中，、分别表示t时刻non-agu、agu机组出力；、分别表示t时刻esd充电功率和放电功率；和分别表示t时刻al提供可中断、可激励负荷的调度功率；表示虚拟电厂在时刻t与外部的交互电量；表示agu在时刻t的发电损耗率；和分别表示t时刻esd充电损耗率和放电损耗率；表示虚拟电厂内部在t时刻的负荷需求。

12、进一步的，所述第二约束条件的表达式为：

13、；

14、；

15、其中，表示虚拟电厂的各机组出力波动偏差值；、分别表示t时刻风电、光电机组出力；和分别表示t时刻esd充电功率和放电功率；和分别表示t时刻al提供可中断、可激励负荷的调度功率；表示日前阶段虚拟电厂平均出力；表示日前阶段风电在t时刻的预测出力；表示日前阶段光电在t时刻的预测出力；表示日前阶段agu在t时刻的计划功率；和分别表示日前阶段esd在t时刻的计划放电功率和计划充电功率；和分别表示al在t时刻的上调空间和下调空间。

16、进一步的，所述竞标电量为虚拟电厂在t时刻可参与平衡市场的发电出力，所述竞标电量函数表示为：

17、；

18、其中，表示虚拟电厂在t时刻的竞标电量；、、分别表示实时阶段风电、光电机组和esd在t时刻的发电出力；表示agu可实现的最大功率；表示esd可实现的最大放电功率。

19、进一步的，基于各虚拟电厂的竞标成本函数和竞价预期收益率确定各虚拟电厂的竞价策略包括：

20、；

21、其中，表示虚拟电厂在t时刻参与平衡市场的竞价预期收益率；表示虚拟电厂在t时刻参与平衡市场的竞价预期收益率。

22、进一步的，所述以所有虚拟电厂平均供能成本最低为目标，基于所有虚拟电厂的竞价策略构建目标函数包括：

23、；

24、；

25、；

26、其中，表示在平衡电量为最恶劣场景下，虚拟电厂集群最小平均供能成本；m为虚拟电厂编号，m表示参与平衡市场交易的虚拟电厂数量；为第m个虚拟电厂的竞价策略；表示的单位运行成本；为的最优竞价策略；为最优竞价策略中能量供给方案；且有

27、；

28、为在时刻t向提供的发电出力；为在时刻t可向提供的最大发电出力；表示在时刻t向上级电网的购电量；表示在时刻t所需的平衡电量。

29、进一步的，对所述目标函数求最优解包括：

30、基于得到不确定性集合，基于不确定性集合刻画实时阶段不确定性，以得到所述最优解；其中基于得到不确定性集合，包括：

31、将划分为确定性部分和不确定性部分；

32、采用k-means聚类算法和粒子群优化算法确定所述不确定性部分的最大波动范围；

33、基于所述最大波动范围确定不确定性集合。

34、进一步的，所述不确定性集合表示为：

35、；

36、其中，表示所述不确定性集合；表示单个虚拟电厂所需平衡电量的向量形式；表示所选取的数据测算点总数；为虚拟电厂所需平衡电量的不确定裕度，用以调节不确定集合的保守度，表示日前阶段虚拟电厂t时刻的平衡电量；表示实时阶段虚拟电厂t时刻偏差平衡电量；表示在随机场景的最大波动范围。

37、本发明至少可以实现下述之一的有益效果：

38、通过将非可调节性机组non-agu、可调节性机组agu、储能装置esd和可控负荷al集成至多个虚拟电厂中，提出虚拟电厂集群动态平衡策略，解决现有技术中只能对单一虚拟电厂内部聚合单元协调优化的问题，能够通过集群中各虚拟电厂的相互调度，弥补由于单个虚拟电厂自身条件能力不足导致在实施阶段产生偏差的问题，实现配电网络的整体经济性优化。

39、通过虚拟电厂集群实时动态平衡策略，构建以虚拟电厂集群平均供能成本最小化为目标的两阶段鲁棒优化模型，并使用c&cg算法进行求解，解决两阶段模型求解时易陷入局部最优解的问题。

40、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。