增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行方法与流程

本发明涉及一种虚拟电厂运行技术，特别涉及一种增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行方法。

背景技术：

由于分布式可再生能源具有不确定性，影响供电可靠性和电能质量；在大规模并入大电网时对其产生波动，虚拟电厂通过先进的通讯系统，聚合并调度大量的分布式能源，成为现今解决分布式能源利用的可靠方式，所以对虚拟电厂的优化问题成为许多文献关注的焦点。通过预测进行日前规划调度，以提高虚拟电厂并网的电能质量，并利用通信技术对电网进行日前调控和实时调度。在电网不断完善的同时带动了电力市场的革新，使虚拟电厂通过日前预测进行日前投标成为可能。

虚拟电厂中分布式可再生能源并网质量差，以及统一调配难度大、损害单用户的利益最大化问题，是虚拟电厂运行迫切解决的问题。

技术实现要素：

本发明是针对虚拟电厂并网的优化调度的问题，提出了一种增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行方法，首先将日前预测的发电、用电量以及设备信息上传至云计算平台进行日前的运行规划，并将规划结果传送至虚拟电厂控制中心进行执行；其次将监管成本计入总运行成本，提高虚拟电厂的竞标经济性优势；然后对实际运行过程中实际发电量、用电量与预测值之间的差别通过虚拟电厂调节器进行负荷转移，以降低虚拟电厂的监管成本；最后将虚拟电厂调节器作为虚拟同步机运行，以提高虚拟电厂的电能质量。

本发明的技术方案为：一种增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行方法，具体包括如下步骤：

1)根据虚拟电厂内部分布式能源的发电、用电、储能的设备信息以及历史记录，建立虚拟电厂信息模型，虚拟电厂信息模型包括虚拟电厂内部分布式能源和虚拟电厂调节器，虚拟电厂信息模型并将其传送至云计算平台；

2)规划设备运行维护成本、实时电价信息建立虚拟电厂运行成本模型，设备运行维护成本包括设备运行成本和监管成本；建立高斯分布函数的虚拟电厂风险评估模型，将风险成本计入虚拟电厂总成本；

3)云计算平台将虚拟电厂信息进行整合，配合次日天气、节假日信息送入步骤1)中虚拟电厂信息模型，结合步骤2)的虚拟电厂运行成本模型和虚拟电厂风险评估模型，进行日前的虚拟电厂最优经济规划，并将规划结果传回虚拟电厂控制中心进行调度；

4)、在实际运行中，虚拟电厂调节器对实际运行量与预测值之间的偏差进行调节，并可作为虚拟同步机提高电能质量。

所述步骤1)虚拟电厂信息模型中包括光伏、风机、储能、虚拟电厂调节器运行模型、虚拟电厂成本模型以及虚拟电厂运行约束；虚拟电厂成本模型包括虚拟电厂日前预测成本、虚拟电厂监管成本以及虚拟电厂调节器运行成本；运行约束包括功率约束、电储充放电约束、爬坡约束。

所述步骤1)建立虚拟电厂调节器作为虚拟同步机运行模型，虚拟电厂调节器的输出电压反馈虚拟同步机，降低虚拟电厂中电能的谐波含量，快速调节虚拟电厂中的频率波动。

所述步骤4)在实际运行中，当负荷量大于供电量时虚拟电厂根据实时电价对虚拟电厂调节器进行供电调节，当负荷量小于供电量时虚拟电厂根据实时电价信息对虚拟单纯调节器进行蓄电调节，保持光伏、风机的最大功率运行以及电储的自我调度。

本发明的有益效果在于：本发明增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行方法，能够有效地提高虚拟电厂的经济运行效益，增加虚拟电厂运行稳定性并提高电能质量，发挥虚拟电厂的电厂职能(输送高质量电能、调节电网负荷的峰谷差)，为未来电力市场中虚拟电厂的竞标模式提供方法指导。

附图说明

图1为本发明增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行示意图；

图2为本发明增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行流程图。

具体实施方式

一种增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行方法，具体包括如下步骤：

1、根据虚拟电厂内部分布式能源的发电、用电、储能的设备信息以及历史记录，建立虚拟电厂信息模型，虚拟电厂信息模型包括虚拟电厂内部分布式能源和虚拟电厂调节器，并将其传送至云计算平台；

1.1、建立光伏、风机、储能、虚拟电厂调节器运行模型

1.1.1、t时刻光伏输出功率的计算式为

式中：gpv为光照强度；pstc为标准测试条件下的最大功率；tc为电池板工作温度；tr为参考温度，25℃；gstc为标准测试条件下的光照强度1000w/m²，k为功率温度系数，其值取-0.47％/℃。

1.1.2、风力发电机在t时刻输出的电功率主要由风电场风速的大小决定，与风速之间可以近似表示为：

式中：pr,wt为风机的额定发电功率，为风电厂运行风速；vi为最低运行风速；vo为最高运行风速；vr为风机的额定风速。

1.1.3、电储储存的电能方程为：

式中:为t时刻电储中存储的电能，kw·h；和分别为t时刻电储的充、放电功率，kw；δbs、ηbs,ch和ηbs,dis分别是电储的自身能量损耗率、充电效率、放电效率。分别是电储最小、最大容量，分别取电储额定容量的10％和90％，δt为采样时间间隔。

1.1.4、本发明运用储能作为虚拟电厂调节器来进行加以说明，并根据电池老化规律将电池充放电老化成本计入虚拟电厂的运行成本，也可以利用现有火电厂、生物质发电厂等。负荷与供电平衡时作为虚拟同步机运行，提高电能质量；负荷需求量大于或小于供电量时，提供负荷转移功能。

1.2、建立虚拟电厂运行成本模型

虚拟电厂的收益g为所得电费量与运行成本的差值，虚拟电厂的收益为所求目标函数。

g＝s-c

式中s为日内所得电费量、c为虚拟电厂日内运行成本，主要有设备运行成本和监管成本两部分组成。

c＝c^day+c^sup

式中为虚拟电厂向电网售电量；为虚拟电厂向负荷售电量；为外部实时售电电价；c^day为虚拟电厂日前预测成本；c^sup为虚拟电厂监管成本。

由于本发明额外安装了虚拟电厂调节器，故所提模型的运行成本还包含虚拟电厂调节器运行成本。本模型成本函数更新为

c＝c^day+c^sup+c^vppr

式中c^vppr为虚拟电厂调节器成本。

日前运行成本包括设备维护成本、电池老化成本、与电网交互成本、环境成本。

c^day＝cma+cbs+cex

式中cma为设备维护成本；cbs为电池老化成本；cex为向电网购电成本。

cma＝rpv×ppv+rwt×pwt

式中cma为设备维护成本，式中rpv、rwt分别为光伏、风机单位功率的运行维护成本；ppv、pwt分别为光伏、风机日内产生的总功率。cbs为电池老化成本，式中t为预测时段数，即24h；为电池的单位充放电老化成本，元/次数；和分别为t时刻蓄电池充放电状态标记位，为0-1变量，1表示充电，0表示放电，且充放电状态为互斥条件。cex为与电网交互成本，式中为t时刻外部实时购电电价；为t时刻虚拟电厂由外部购入电功率。

监管成本主要是针对实际运行时预测误差成本以及电能质量罚款。

其中

式中分别为实时运行时实际产电、需电量与预测值之间差值；k1、k2分别对应监管成本系数，其中已扣除预测误差产生的额外收益；x^ac、x^da分别为实时运行时实际需电量与预测值；g^ac、g^da分别为实时运行时实际产电量与预测值。

本发明中虚拟电厂调节器采用电储来进行配置，故按电池充放电成本进行运行，公式不再过多赘述。

1.3、运行约束包括功率约束、电储充放电约束、爬坡约束。

其中

式中为t时刻负荷需求量，也就是t时刻虚拟电厂向负荷售电量，分别由直流负荷和交流负荷构成；为t时刻虚拟电厂向外部电网售电量；分别为电储最大、最小充电功率；分别为电储最大、最小放电功率；分别为单位时间电储最大、最小充电功率；分别为单位时间电储最大、最小放电功率。

2、规划设备运行维护成本、实时电价信息等建立虚拟电厂运行成本模型，设备运行维护成本包括设备运行成本和监管成本。建立高斯分布函数的虚拟电厂风险评估模型，将风险成本计入虚拟电厂总成本，优化虚拟电厂经济性调度。

由于预测运行值越接近实际运行值即实际运行负荷需求量越接近供电量，则概率越大；预测值越偏离实际运行值即负荷需求量远大约实际供应量或负荷需求量远小于实际供应量，则概率越小，符合高斯函数的分布概率，故采用高斯分布函数。

高斯分布的概率密度函数为：

式中μ为位置参数即本发明中的预测值点；σ为高斯分布的尺度参数。

将预测值点假定为原点0，尺度参数取1，高斯分布的概率密度函数可简化为：

实际用电量、发电量差值与高斯分布的概率相对应。其中高斯分布的自变量约束：

3σ≤x≤3σ

相应的预测差值的约束：

式中为日前负荷预测量差值约束与日前预测电力供应量约束，符合高斯分布。即负荷预测量差值、电力供应量差值与高斯分布函数相对应，可以快捷的计算出差值对应的概率值。

监管市场成本公式更新为

可解得实际运行监管市场成本

通过将预测误差的概率的计入运行成本，以获得虚拟电厂真实的运行成本。

3、云计算平台将虚拟电厂信息进行整合，配合次日天气、节假日等信息送入步骤1中虚拟电厂信息模型，结合步骤2的虚拟电厂运行成本模型和虚拟电厂风险评估模型，进行日前的虚拟电厂最优经济规划，充分利用分布式能源，并发挥电价时差的经济效益；

云平台规划：将虚拟电厂模型、次日天气信息以及历史记录信息上传上传值云计算平台进行预测规划调度，并将规划结果传回虚拟电厂控制中心进行调度。

4、在实际运行中，虚拟电厂调节器对实际运行量与预测值之间的偏差进行调节，并可作为虚拟同步机提高电能质量。

虚拟电厂调节器做虚拟同步机运行：

首先，根据同步发电机的转子运动方程可得到：

式中，pm为同步发电机的机械功率；pe为同步发电机的电磁功率；pd为阻尼功率；j为虚拟转动惯量；d为虚拟阻尼系数；ω0为同步角速度；ω为机械角速度。

然后通过输出机端电压、输出电流获得虚拟同步机的电磁功率：

pvsg,e＝1.5(uodiod+uoqioq)

式中，iod、ioq分别为输出电流在dq坐标系下的d、q轴分量；uod、uoq分别为机端电压的d、q轴分量。

然后采用一阶低通滤波器滤除瞬时电磁功率中的谐波分量，得到滤波后的电磁功率

式中，ωy为需要滤除的第y次谐波角频率；y为谐波次数；s为复频率变量。

并得到虚拟同步机的机械功率

式中，m为有功下垂系数；δp为调频控制器；pref为虚拟同步机的有功功率给定。

由公式可知，基于有功频率控制作用，虚拟同步机既能够为虚拟电厂提供必要的虚拟惯性和虚拟阻尼支撑，又可以根据其接入系统的频率偏差参与系统频率调节，提供一定的有功功率支撑，使得虚拟电厂调节器应对系统频率异常事件的能力得以提升。

如图1所示增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行示意图，包括如下步骤：

将日前预测、内部设备信息和外部电价信息输入云计算平台进行经济运行规划，将规划结果发到至虚拟电厂控制控制中心。通过对不同的电力电子转换器件进行调度实现虚拟电厂内部的经济最优化运行。在原有运行的基础上增设虚拟电厂调节器，为设备损坏提供一定的备用容量，以提高虚拟电厂运行可靠性；改善由于预测误差导致的虚拟电厂经济性降低；作为虚拟同步机对并网电能质量进行调节。

如图2所示增设虚拟电厂调节器的虚拟电厂运行流程图，包括如下步骤：首先将虚拟电厂内各设备参数与、风光预测值、外部电网电价信息传送至云计算平台，然后通过云计算平台按照日前的经济最优化部署设备的运行，经规划后的方案传送至虚拟电厂控制中心进行运行调度，虚拟电厂调节器做虚拟同步机运行。对实际运行负荷量与供电量的情况进行判断，当负荷量大于供电量时虚拟电厂根据实时电价对虚拟电厂调节器进行供电调节，当负荷量小于供电量时虚拟电厂根据实时电价信息对虚拟单纯调节器进行蓄电调节，这样就可以保持光伏、风机的最大功率运行、电储的自我调度，即用户利益最大化运行。