一种基于可削减负荷用户调节意愿的电力资源聚合方法

本发明涉及电力资源聚合与调控，尤其涉及一种基于可削减负荷用户调节意愿的电力资源聚合方法。

背景技术：

1、相比于传统电源，新能源的输出功率受自然条件影响表现出了随机性，电力系统平衡特性由“源随荷动”向“源荷互动”过渡。仅通过源-荷匹配难以实现新型电力系统的电力电量平衡。

2、为了能够支撑高比例新能源接入下的电力系统安全稳定运行，需要深度挖掘系统中的灵活性资源。系统中灵活性资源总共有三类：灵活性火电机组、储能和负荷侧可调资源。目前，火电灵活性改造仍在进行中，最小稳定功率依旧较高，为了弥补源、荷随机性导致的电力电量缺口，需要投入大量的灵活性火电厂进行支撑，大大降低了系统运行的经济性，难以实现清洁能源的高比例化。储能资源分布范围广、单点调节容量小，新能源侧配储容量远远落后于新能源的建设速率，单一的电化学储能难以满足系统的平衡需求。负荷侧可调节资源丰富、调节潜力大，能够支撑新型电力系统的电力电量平衡。

3、负荷侧灵活性资源分布范围广、类型丰富，各类型资源的建模已有相关研究，如空调、p2x(power-to-x，包括power-to-gas、power-to-heat、power-to-cooling、power-to-vehicle等)等。负荷侧资源可以通过灵活性资源聚合参与电力调度。一些资源的调控权归电力系统运营商，在需求时能够直接调用。但以空调为例的可削减负荷资源在市场中的参与情况取决于用户，需要通过需求响应政策来进行调配。因此，用户的参与概率会影响配网的灵活性资源聚合。

4、目前，现有技术中的一种基于一致性算法的微网分布式经济调度方法包括：基于一致性原理以微网系统中发电机组的增量成本为一致性变量，以系统中分布式电源的发电费用最小为优化目标函数，通过相邻机组间的信息交互，经过若干次的数据交换后，实现微网分布式经济调度。

5、现有技术中的一种多虚拟电厂分布式动态经济调度方法及系统包括：根据虚拟电厂内部的线路阻抗、网络结构、可调设备接入位置及参数分析虚拟电厂内部运行工况，进而建立考虑三相不对称特性的虚拟电厂潮流模型；结合所述考虑三相不对称特性的虚拟电厂潮流模型和分布鲁棒优化理论，建立考虑高阶信息的不确定变量分布集；建立针对每一个虚拟电厂的单一虚拟电厂分布鲁棒经济调度模型；建立计及高阶不确定性的多虚拟电厂分布式动态经济调度模型，求解获取具有全局最优性的多个虚拟电厂动态经济调度决策。

6、上述现有技术中的电力资源聚合方法的缺点包括：

7、(1)现有电力资源聚合方法在对负荷建模时，未考虑可削减负荷的用户参与概率，导致负荷模型不能够准确反应实际情况。

8、(2)现有电力资源聚合可行域范围仅考虑了各资源的固有特性，未结合用户参与概率考虑，导致可行域范围偏大。

技术实现思路

1、本发明的实施例提供了一种基于可削减负荷用户调节意愿的电力资源聚合方法，以实现更加精确描述配电网系统的可靠工作状态，为新型电力系统日前、日内调度精确提供子系统的运行参考范围。

2、为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

3、一种基于可削减负荷用户调节意愿的电力资源聚合方法，包括：

4、基于用户参与度与负荷的可调节潜力，建立考虑用户参与概率的可削减负荷上网模型；

5、构建配电网系统的中各资源模型，基于潮流约束建立配电网系统的有功-无功优化模型；

6、建立可削减负荷用户完全参与条件下的更新后的可削减负荷上网模型，根据所述配电网系统的有功-无功优化模型设置所述更新后的可削减负荷上网模型的约束条件，通过求解所述更新后的可削减负荷上网模型，获取配电网系统在公共连接点上的聚合可行域；

7、基于可削减负荷用户参与概率对所述配电网系统在公共连接点上的聚合可行域进行动态修正。

8、优选地，所述的基于用户参与度与负荷的可调节潜力，建立考虑用户参与概率的可削减负荷上网模型，包括：

9、建立配电网系统的可削减负荷上网模型为：

10、pdload,i,t＝peload,i,t-qicp,i (1)

11、qdload,i,t＝qeload,i,t-qicq,i (2)

12、cq,i＝cp,i·tanγi (3)

13、0≤qi≤1 (4)

14、式中，pdload,i,t为第i个节点在t时刻可削减负荷参与调节时的实际有功负荷大小；peload,i,t为第i个节点在t时刻可削减负荷未参与调节时的有功负荷大小；qi为第i个节点可削减负荷用户参与市场调节的概率，表示用户的参与度；cp,i为第i个节点可削减负荷用户的有功最大调节能力；qdload,i,t为第i个节点在t时刻可削减负荷参与调节时的实际无功负荷大小；qeload,i,t为第i个节点在t时刻可削减负荷未参与调节时的无功负荷大小；cq,i为第i个节点可削减负荷用户的无功最大调节能力；γi为节点i上可削减负荷的功率因数角。

15、优选地，所述的构建配电网系统的中各资源模型，基于潮流约束建立配电网系统的有功-无功优化模型，包括：

16、建立配电网系统的储能优化模型：

17、0≤soci,t≤1 (5)

18、0≤pdis,i,t≤pe·ubat,t (6)

19、0≤pch,i,t≤pe·(1-ubat,t) (7)

20、ee·soci,t＝ee·soci,t-1-pdis,i,t/η+pch,i,t·η (8)

21、式中，soci,t为第i个储能装置在t时刻的荷电状态；pdis,i,t为第i个储能装置在t时刻的放电功率；pe为储能装置的额定充放电功率；ubat,t为储能装置在t时刻的充放电工作状态；pch,i,t为第i个储能装置在t时刻的充电功率；ee为储能装置的额定容量；η为储能装置的充放电效率，式(5)-式(7)为储能装置的功率约束，式(8)为储能装置在时间尺度上的荷电状态soc变化约束；

22、建立配电网系统的分布式能源模型：

23、0≤pder,i,t≤pdermax (9)

24、-pder,i,t·tanα≤qder,i,t≤pder,i,t·tanα (10)

25、式中，pder,i,t为第i个分布式能源在t时刻有功出力；pdermax为分布式能源有功出力的上限；qder,i,t为第i个分布式能源在t时刻无功出力；α为分布式能源出力的功率因数角，式(9)-式(10)为分布式能源的出力约束；

26、设置连续无功补偿装置svc约束如下：

27、qsvcmin≤qsvc,i,t≤qsvcmax (11)

28、式中，qsvcmin为svc的无功补偿出力下限；qsvc,i,t为第i个节点上的svc在t时刻的实际无功补偿出力；qsvcmax为svc的无功补偿出力上限；

29、设置发电机约束如下：

30、pgmin≤pg,i,t≤pgmax (12)

31、qgmin≤qg,i,t≤qgmax (13)

32、式中，pgmin为发电机的最小有功出力；pg,i,t为第i个节点在t时刻发电机的实际有功出力；pgmax为发电机的最大有功出力；qgmin为发电机的最小无功出力；qg,i,t为第i个节点在t时刻发电机的实际无功出力；qgmax为发电机的最大无功出力；

33、设置配电网的网络约束如下：

34、pin,i,t+pg,i,t+pdis,i,t+pder,i,t-pload,i,t-pdload,i,t-pch,i,t＝0 (14)

35、qin,i,t+qg,i,t+qder,i,t+qsvc,i,t-qload,i,t-qdload,i,t＝0 (15)

36、

37、

38、

39、ui min≤ui,t≤ui max (19)

40、iij min≤iij,t≤iij max (20)

41、式中，pin,i,t为节点i在t时刻从其他线路注入的有功功率；qin,i,t为节点i在t时刻从其他线路注入的无功功率；pij,t为线路ij在t时刻传输的有功功率；qij,t为线路ij在t时刻传输的无功功率；sij为线路ij的最大传输容量；ui,t为节点i在t时刻的节点电压；gij为线路ij的电导；bij为线路ij的电纳；θi,t为节点i在t时刻的相角；uimax和uimin分别为节点i的电压上下限；iij max和iijmin分别为节点i的电压上下限；

42、上述表达式(1)-(20)代表了配电网系统中考虑可削减负荷用户调节意愿的有功-无功优化模型约束条件。

43、优选地，所述的建立可削减负荷用户完全参与条件下的更新后的可削减负荷上网模型，根据所述配电网系统的有功-无功优化模型设置所述更新后的可削减负荷上网模型的约束条件，通过求解所述更新后的可削减负荷上网模型，获取配电网系统在公共连接点上的聚合可行域，包括：

44、当可削减负荷用户完全参与调节时，式(1)和式(2)所示的可削减负荷上网模型中的qi取值为1，可削减负荷上网模型由式(1)-式(2)变为：

45、pdload,i,t＝peload,i,t-cp,i (21)

46、qdload,i,t＝qeload,i,t-cq,i (22)

47、遍历公共连接点上的功率因数角δ，使得pcc上传输的有功-无功工作在不同状态，并在每一种状态下最大化目标函数，在有功-无功二维平面上形成凸包可行域投影；

48、顶点枚举法的目标函数为：

49、

50、式中，μh＝(cosδ，sinδ)是顶点枚举法中搜索最优解的方向向量，zh＝(ppcc，

51、qpcc)t是系统可行域空间的投影到公共连接点有功-无功平面上的运行点；

52、所述更新后的可削减负荷上网模型的约束条件包括：

53、公共连接点约束：

54、qpcc,t＝ppcc,t·tanβ (24)

55、

56、

57、

58、式中，qpcc,t为公共连接点节点的无功功率；ppcc,t为公共连接点节点的有功功率；β为公共连接点节点的功率因数角；ωpcc为与公共连接点节点相连线路的集合；

59、得到优化模型:

60、所述优化模型的优化目标为：式(23)；

61、所述优化模型的约束条件为：式(4)-(22)，(24)-(27)；

62、所述优化模型采用线性松弛简化，将约束松弛为凸约束，通过求解所述优化模型将电网拓扑上各节点的可调节范围聚合在耦合节点上，获取当可削减负荷完全参与调节时配电网系统在pcc节点上的聚合可行域。

63、优选地，所述的基于可削减负荷用户参与概率对所述配电网系统在公共连接点上的聚合可行域进行动态修正，包括：

64、由式(1)-(4)可知，可削减负荷用户的参与概率qi与实际上网的有功负荷pdload,i,t、无功负荷qdload,i,t呈线性关系，当第i个用户的参与概率为qi时，耦合节点可行域空间上的表现为由约束条件(1)-(4)构成的可行域边界线性平移，聚合后的考虑了所有用户的参与概率的可行域空间为y＝f(q1,q2,…,qi,…)，当其中某一个变量qi发生变化时，耦合节点可行域边界会变现为先行平移，当用户参与概率qi减小时，可削减负荷上网负荷增大，pcc上传输功率增大，可行域边界向外扩展。

65、由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明方法建立了考虑用户参与概率的可削减负荷上网模型，通过参与概率和最大可调节能力表征可削减负荷的实际调节潜力；其次，构建系统中各资源模型，基于潮流约束建立系统有功-无功优化模型；然后，运用顶点枚举法构建基于用户完全参与的配电网可行域聚合体；最后，结合用户参与概率，动态刻画配电网的可行域范围。本发明旨在解决考虑用户参与度的灵活性资源聚合问题，得到一个基于概率的配电网可行域聚合体。所构建的配电网可行域能够更为精确地描述灵活性资源的可调潜力。

66、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。