多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及系统与流程

本发明涉及虚拟电厂，尤其涉及一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及系统。

背景技术：

1、随着当前各国电力市场机制的逐步完善与发展，对电力系统的高效运行提出了更为严苛的要求。传统能源短缺及气候变化等问题日益突出，使得分布式能源装机规模迅速提升，具有广阔的发展前景。

2、虚拟电厂(virtual power plant vpp)作为市场交易与产消者之间的过渡层，能够有效聚合分布式能源进行统筹管理，实现灵活性资源的优化配置与市场运营调度。作为生态互联中的典型应用，虚拟电厂依托移动互联和区块链等智能技术，采用分布式和集中式相结合的协调运行方式，将多种资源整合为一个虚拟实体，实现分布式能源综合建设发展，提高能源互济能力。随着“能源革命”的有序推进，其在提高系统运行效率，实现资源优势互补，降低社会用电成本等方面发挥着不可替代的作用，虚拟电厂作为推进配网协调运行的有效举措，能够聚合统筹管理各种分布式能源，通过售电公司与外部进行资源交互并与电网进行信息匹配，实现能源的双向互动和高效聚合。

3、然而，通过检索发现，现有技术中对虚拟电厂与配网协同优化调度的方案较多，但是并未存在以虚拟电厂集合与配网协同进行优化调度的技术方案，因此，现有技术急需一种多虚拟电厂集配网协同进行优化调度方法及系统。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是针对上述技术方案的不足，提供一种多虚拟电厂与配网协同进行优化调度方法及系统，用于解决现有技术中存在的问题。

2、为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，包括以下步骤：

3、步骤1：建立多虚拟电厂调度模型；

4、所述虚拟电厂调度模型包括目标函数以及约束条件；所述目标函数以所述虚拟电厂集合的整体获利最大为目标；所述约束条件包括虚拟电厂集合功率约束以及完全可调控负荷功率约束；

5、步骤2：采用遗传算法对所述多虚拟电厂调度模型进行求解；

6、优选地，在建立目标函数时，各个虚拟电厂不但可以与虚拟电厂集合内其他虚拟电厂进行交互调度，还可以与配网进行电能交易，根据此种情况，优先使用虚拟电厂集合内的不同虚拟电厂是否存在存量电能和是否存在缺电情况进行虚拟电厂集合内部的虚拟电厂互补，然后再和配网进行外部电能交易，并且，以所述虚拟电厂集合的整体获利最大为目标；

7、所述目标函数为：

8、

9、式中，np为所述虚拟电厂集合内虚拟电厂的数量；i表示第i个虚拟电厂，t表示调度时段，t表示调度时间，表示第i个虚拟电厂在第t时间段参与虚拟电厂集合内部电能交易的获利；表示第i个虚拟电厂在第t时间段参与配网外部电能交易的获利，表示第i个虚拟电厂在第t时间段燃气轮机运行成本，表示第i个虚拟电厂在第t时间段电气系统运行维护成本，表示第i个虚拟电厂在第t时间段虚拟电厂电池损耗成本，表示第i个虚拟电厂在第t时间段可控负荷的补偿成本；

10、所述约束条件包括虚拟电厂集合功率约束；

11、所述约束条件为：

12、

13、

14、式中，分别为第i个虚拟电厂与第k个虚拟电厂在第i时刻内部购电和售电功率的值，分别为第i个虚拟电厂与第k个虚拟电厂在第i时刻内部购电和售电功率的最大值，为变量，表示所述虚拟电厂集合中第i个虚拟电厂和第k个虚拟电厂的交易状态；

15、所述约束条件还包括：完全可调控负荷功率约束；

16、对虚拟电厂的负荷来说，将完全调控负荷作为调控手段，可以作为一种需求响应技术，在宏观上，其可以被当成在虚拟电厂集合层面的功率调度；

17、在本发明中，通过将完全可调控负荷相关约束作为约束条件，从而使建立的多虚拟电厂调度模型更具科学性，采用求得的解进行调度，使得调度结果更优。

18、具体地，所述完全可调控负荷功率约束为：

19、

20、式中，n表示所述虚拟电厂集合中虚拟电厂的个数，n表示第n个虚拟电厂，表示第n个虚拟电厂t时刻完全可调控负荷的功率，表示第n个虚拟电厂t时刻完全可调控负荷的功率的最大值；

21、具体地，所述步骤2具体包括：

22、步骤2.1：随机生成初始种群；

23、具体地，在满足虚拟电厂集合功率约束和完全可调控负荷功率约束情况下随机生产初始种群；

24、步骤2.2：根据优化目标函数计算种群中各个体的适应度，采用罚函数处理虚拟电厂集合功率约束和完全可调控负荷功率约束的约束条件；

25、步骤2.3：遍历种群，适应度最大的两个个体采取精英制的方法省去遗传操作，直接作为下一代个体，随后进行选择，交叉操作，并计算自适应交叉概率；

26、步骤2.4：进行变异操作，并合并子父代个体，将其作为下次迭代的父代种群，并从中选出最优个体；

27、步骤2.5：判断所述最优个体是否满足收敛条件，若是，则输出最优解，若否，则重新进入所述步骤2.2，直至满足收敛条件。

28、更近一步地，所述收敛条件为判断迭代次数是否大于m代，及历史最优个体是否保持n代不变。

29、所述最优解即为所述多虚拟电厂调度模型的最优解，根据所述最优解对所述多虚拟电厂进行调度，从而实现虚拟电厂与配网的协同优化调度。

30、根据本发明的另一方面，提供一种多虚拟电厂与配网协同优化调度系统；所述优化调度系统运行上述的多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，所述优化调度系统还包括：

31、模型建立模块，用于建立多虚拟电厂调度模型；

32、求解模块，用于采用遗传算法对所述多虚拟电厂调度模型进行求解。

33、根据本发明的另一方面，还包括一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有数据处理程序，数据处理程序被处理器执行上述的一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法。

34、基于上述技术方案，本申请提供的一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及系统，具有如下技术效果：

35、本发明针对不同的虚拟电厂间的电量资源具有互补特性，设置了虚拟电厂集合，以虚拟电厂集合与配网协同进行优化调度，相较各虚拟电厂独立参与配网市场，调度更为精准，可获取更优的经济效益；

36、本发明在建立多虚拟电厂调度模型时，将完全可调控负荷功率约束作为约束条件，使得建立的模型更能反映虚拟电厂的实际，从而获得更为精准的调度结果。

技术特征：

1.一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，其特征在于，所述目标函数为：

3.根据权利要求1所述的多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂集合功率约束为：

4.根据权利要求1所述的多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，其特征在于，所述完全可调控负荷功率约束为：

5.根据权利要求1所述的多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

6.根据权利要求5所述的多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，其特征在于，在满足虚拟电厂集合功率约束和完全可调控负荷功率约束情况下随机生产初始种群。

7.根据权利要求5所述的多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，其特征在于，所述收敛条件为判断迭代次数是否大于m代，及历史最优个体是否保持n代不变。

8.一种多虚拟电厂与配网协同优化调度系统；所述优化调度系统运行权利要求1-7任一项所述的多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，所述优化调度系统还包括：

9.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有数据处理程序，数据处理程序被处理器执行权利要求1-7任一项所述的一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法。

技术总结
本发明涉及虚拟电厂技术领域，尤其涉及一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及系统；本发明通过建立多虚拟电厂调度模型，以虚拟电厂集合与配网协同进行优化调度，相较各虚拟电厂独立参与配网市场，调度更为精准，可获取更优的经济效益；另外，在模型建立时，以虚拟电厂集合的整体获利最大为目标，以虚拟电厂集合功率约束以及完全可调控负荷功率约束为约束条件，从而使得模型建立更符合虚拟电厂实际情况，从而获得更为精准的调度结果。

技术研发人员：戴观权,叶萌,潘凯岩,刘晓婕,胡林麟,李锦煊,林国彪,王庆云
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司广州供电局
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16