虚拟电厂低碳权益时空性可信评估与优化调度方法及装置

本技术涉及电力系统，特别涉及一种虚拟电厂低碳权益时空性可信评估与优化调度方法及装置。

背景技术：

1、近年来，我国风机、光伏装机容量逐年增长，大规模可再生能源并网，其间歇性及随机性的发电特征为电力系统安全稳定运行带来巨大挑战，虚拟电厂通过信息通讯技术聚合大量分布式资源，使分布式储能等资源参与系统调度以在市场进行套利，充分发挥其灵活性，提高新能源的消纳能力。

2、在电力系统转型背景下，如何保障高比例新能源的有效消纳及系统的安全稳定运行成为了虚拟电厂发展的重点研究方向，开发虚拟电厂相关技术是解决大规模新能源发电并网的有效方案。分布式储能是虚拟电厂的重要组成部分，具有高度的灵活性和快速功率调节特性，可以快速响应调峰、调频等调度指令，从而实现削峰填谷，保障系统的安全稳定运行。

3、相关技术中，储能设备的优化调度策略虽然在一定程度上解决系统运行稳定性问题，但面向分布式储能的虚拟电厂主体受新能源波动、电价波动以及政策支持等多重影响下，其支持系统运行的积极性持续低迷，储能利用率处于低位。

4、从调控视角，具体有以下两个问题，(1)在时间维度上，系统供需形势产生的分时电价无法充分激励储能的运行意愿；(2)系统潮流阻塞问题会产生差异化的节点电价和节点碳势，相关技术中的优化调度方法无法充分评估储能在空间维度上的低碳权益。

技术实现思路

1、本技术提供一种虚拟电厂低碳权益时空性可信评估与优化调度方法及装置，以解决系统供需形势产生的分时电价无法充分激励储能的运行意愿，且相关技术中的优化调度方法无法充分评估储能在时空维度上的低碳权益的问题，可以根据各个区域差异化的分时碳价及节点碳势，对储能制定合理的调度策略，实现系统的低碳效益评估，创造更大的环境效益，并发挥储能在时间和空间特性上的价值。

2、本技术第一方面实施例提供一种虚拟电厂低碳权益时空性可信评估与优化调度方法，包括以下步骤：获取至少一个子配电网区域的当前调控指令；基于所述当前调控指令，利用储能调度优化模型确定当前运行成本最低的储能调度策略，其中，所述储能调度优化模型基于每个子配电网区域的储能装置的电能量价值和环境价值的时空特性，根据目标函数和预设的核心约束条件构建得到；以及根据所述当前运行成本最低的储能调度策略对所述至少一个子配电网区域进行优化调度，且利用储能低碳权益评估模型评估所述当前运行成本最低的储能调度策略的减碳收益。

3、可选地，在一些实施例中，在利用所述储能调度优化模型确定所述当前运行成本最低的储能调度策略之前，还包括：获取配电网的当前潮流阻塞状态；基于所述当前潮流阻塞状态，对所述配电网进行区域划分得到多个子配电网区域，其中，所述多个子配电网区域之间的节点电价和节点碳势满足预设差异条件；基于每个子配电网区域的储能装置的电能量价值和环境价值的时空特性电能量价值和环境价值的时空特性，根据目标函数和预设的核心约束条件构建所述储能调度优化模型，其中，所述储能调度优化模型为基于各个子配电网区域节点电价、节点碳势、分时电价及分时碳势的模型。

4、可选地，在一些实施例中，所述目标函数为以运行成本最小化为优化目标得到，其中，所述目标函数为：

5、

6、其中，i为区域，t为时刻，为i区域t时刻购买电价，为i区域t时刻对外销售电价，ccar,i,t为i区域t时刻碳价格，为i区域t时刻购买电量，为i区域t时刻对外销售电量，pgre,i,t表示i区域t时刻消耗的绿电。

7、可选地，在一些实施例中，预设的核心约束条件包括购电约束或售电约束、绿电约束、储能物理条件约束、储能绿色水平标签化和能量平衡约束，其中，

8、所述购电约束或售电约束为：

9、

10、

11、所述绿电约束为：

12、

13、其中，pgre,i,t表示i区域t时刻消耗的绿电，为i区域t时刻储能释放的绿电；

14、所述储能物理条件约束为：

15、

16、

17、

18、

19、

20、eess,i,1＝eess,i,24；

21、其中，eess,i,t为i区域t时刻储能总能量，δt为时间间隔，为i区域t时刻储能充电功率，为i区域t时刻储能放电功率；

22、所述储能绿色水平标签化为：

23、

24、

25、

26、

27、

28、其中，为i区域t时刻储能绿电容量，为储能中绿电的荷电状态，μi,t为充电绿电比例系数；

29、所述能量平衡约束为：

30、

31、可选地，在一些实施例中，所述储能低碳权益评估模型为：

32、flcr＝fobj(2)-fobj  (1)；

33、其中，flcr为优化目标差值，fobj(2)为第二场景的储能低碳权益，fobj(1)为第一场景的储能低碳权益。

34、本技术第二方面实施例提供一种虚拟电厂低碳权益时空性可信评估与优化调度装置，包括：

35、获取模块，用于获取至少一个子配电网区域的当前调控指令；

36、确定模块，用于基于所述当前调控指令，利用储能调度优化模型确定当前运行成本最低的储能调度策略，其中，所述储能调度优化模型基于每个子配电网区域的储能装置的电能量价值和环境价值的时空特性，根据目标函数和预设的核心约束条件构建得到；以及

37、优化调度模块，用于根据所述当前运行成本最低的储能调度策略对所述至少一个子配电网区域进行优化调度，且利用储能低碳权益评估模型评估所述当前运行成本最低的储能调度策略的减碳收益。

38、可选地，在一些实施例中，在利用所述储能调度优化模型确定所述当前运行成本最低的储能调度策略之前，所述确定模块，还用于：

39、获取配电网的当前潮流阻塞状态；

40、基于所述当前潮流阻塞状态，对所述配电网进行区域划分得到多个子配电网区域，其中，所述多个子配电网区域之间的节点电价和节点碳势满足预设差异条件；

41、基于每个子配电网区域的储能装置的电能量价值和环境价值的时空特性，根据目标函数和预设的核心约束条件构建所述储能调度优化模型，其中，所述储能调度优化模型为基于各个子配电网区域节点电价、节点碳势、分时电价及分时碳势的模型。

42、可选地，在一些实施例中，所述目标函数为以运行成本最小化为优化目标得到，其中，所述目标函数为：

43、

44、其中，i为区域，t为时刻，为i区域t时刻购买电价，为i区域t时刻对外销售电价，ccar,i,t为i区域t时刻碳价格，为i区域t时刻购买电量，为i区域t时刻对外销售电量，pgre,i,t表示i区域t时刻消耗的绿电。

45、可选地，在一些实施例中，预设的核心约束条件包括购电约束或售电约束、绿电约束、储能物理条件约束、储能绿色水平标签化和能量平衡约束，其中，

46、所述购电约束或售电约束为：

47、

48、

49、所述绿电约束为：

50、

51、其中，pgre,i,t表示i区域t时刻消耗的绿电，为i区域t时刻储能释放的绿电；

52、所述储能物理条件约束为：

53、

54、

55、

56、

57、

58、eess,i,1＝eess,i,24；

59、其中，eess,i,t为i区域t时刻储能总能量，δt为时间间隔，为i区域t时刻储能充电功率，为i区域t时刻储能放电功率；

60、所述储能绿色水平标签化为：

61、

62、

63、

64、

65、

66、其中，为i区域t时刻储能绿电容量，为储能中绿电的荷电状态，μi,t为充电绿电比例系数；

67、所述能量平衡约束为：

68、

69、可选地，在一些实施例中，所述储能低碳权益评估模型为：

70、flcr＝fobj(2)-fobj  (1)；

71、其中，flcr为优化目标差值，fobj(2)为第二场景的储能低碳权益，fobj(1)为第一场景的储能低碳权益。

72、本技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的虚拟电厂低碳权益时空性可信评估与优化调度方法。

73、本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的虚拟电厂低碳权益时空性可信评估与优化调度方法。

74、由此，根据潮流阻塞情况对配电网进行区域划分，形成具有差异化节点电价和节点碳势的多个区域，且假定每个区域配置了一定数量的储能装置。其次，充分考虑储能设备的时间及空间特性，以运行成本最小化为优化目标，以储能装置中绿电的充放电状态为核心约束条件，构建基于各个区域节点电价、节点碳势、分时电价及分时碳势的储能调度优化模型，针对任一时刻下发的调控指令，制定最佳储能调度策略。最后，提出面向储能低碳权益时空性的评估方法，支持储能优化运行的决策和效益分配。由此，解决了系统供需形势产生的分时电价无法充分激励储能的运行意愿，且相关技术中的优化调度方法无法充分评估储能在时空维度上的低碳权益等问题，可以根据各个区域差异化的分时碳价及节点碳势，对储能制定合理的调度策略，实现系统的低碳效益评估，创造更大的环境效益，并发挥储能在时间和空间特性上的价值。

75、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。