一种配电网资源聚合调度方法及系统与流程

本发明涉及电力系统，特别涉及一种配电网资源聚合调度方法及系统。

背景技术：

1、随着新型电力系统的发展，需求侧可调控分布式资源不断丰富，逐步参与电网的互动环节，已经成为解决中国电网调峰问题的重要手段。通过聚合配网资源，可以更经济地实现电网的调度需求。但随着交易数量、规模的增加，现有的数据交互模式和市场机制下，聚合体内部交易竞价、交易核算、惩罚额度等在执行、监管、核算等方面存在可信性证明难题，若采用完全中心化集中控制的手段实施，难以实现低成本可信的大规模用户互动.

技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种配电网资源聚合调度方法及系统，以解决现有技术中的上述技术问题。

2、为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。

3、根据本发明实施例的第一方面，提供了一种配电网资源聚合调度方法。

4、在一个实施例中，所述配电网资源聚合调度方法，包括：

5、获取配电网内不同负荷特性的可调资源，并确定每个可调资源的调度成本和可调度容量；

6、对所述可调资源进行聚合分组，得到多个可调资源聚合体；并根据每个可调资源聚合体的度电价格和可调度容量，确定每个可调资源聚合体的调度成本和可调度容量；

7、利用预先配置的内部交易区块链对每个可调资源聚合体及对应的可调资源进行连接，并对所述内部交易区块链配置内部交易智能合约；利用预先配置的外部交易区块链对各个可调资源聚合体进行连接，并对所述外部交易区块链配置外部交易智能合约；

8、根据每个可调资源聚合体的调度成本和可调度容量通过预先配置的优化调度模型生成优化调度计划，并基于所述优化调度计划，对各个可调资源聚合体之间以及每个可调度资源聚合体与对应的可调之间进行电力调度交易。

9、在一个实施例中，所述可调资源包括分布式光伏系统、城市储能系统以及商场空调集群系统。

10、在一个实施例中，所述分布式光伏系统的调度成本为分布式光伏系统度电价格；所述分布式光伏系统的可调度容量的计算公式为：

11、epv＝ppvb*tn-epvq

12、epv≥0

13、

14、式中，epv为分布式光伏系统的可调度容量；ppvb为分布式光伏系统的输电功率；tn为分布式光伏系统的参与周期；epvq为分布式光伏系统的家庭用电缺额；epvc为分布式光伏系统的家庭用电裕度；ppv为分布式光伏系统的发电功率；epv0为分布式光伏系统的储能大小。

15、在一个实施例中，所述城市储能系统的调度成本为城市储能系统度电价格和电池退化成本之和；其中，所述电池退化成本的计算公式为：

16、cbdc(t,dod(δt))＝cb*pb(t)*δt/[2lb(dod(δt))*eba(t)*dod(δt)ηbcηbd]

17、cb＝kb*ebdn

18、式中，cbdc为城市储能系统的电池退化成本；dod为城市储能系统的电池放电深度；cb为城市储能系统的电池容量；pb为城市储能系统的输出功率；lb城市储能系统的电池寿命；eba(t)为城市储能系统的t时刻的电池实时容量；ηbc为城市储能系统的电池充电系数；ηbd为城市储能系统的电池放电系数；δt表示时间步长增量；kb为城市储能系统的电池成本系数；ebdn为城市储能系统的电池额定容量。

19、在一个实施例中，所述城市储能系统的可调度容量的计算公式为：

20、

21、dod(δt)＝pb(t)*δt/eba(t)

22、式中，ebd为城市储能系统的可调度容量；pb为城市储能系统的输出功率；tn为城市储能系统的参与周期；dod为城市储能系统的实时电池放电深度；dodn为城市储能系统的额定放电深度；ebdn为城市储能系统的电池额定容量；eba(t)为城市储能系统的t时刻的电池实时容量；δt表示时间步长增量。

23、在一个实施例中，所述商场空调集群系统的调度成本的计算公式为：

24、

25、式中，cac为商场空调集群系统的调度成本；k1、k2和k3分别为成本系数的一次项和二次项和常数项，其中常数项k3为用户只要报名需求响应项目；k1n和k2n分别为电网公司激励用户的奖励金额一次项系数和二次项系数；eac为商场空调集群系统的可调度容量；rp为商场空调集群系统的空调正常用电成本；

26、在一个实施例中，所述述商场空调集群系统的可调度容量计算公式为：

27、eac＝(nac*pac0-ps)*tn

28、

29、

30、式中，eac为商场空调集群系统的可调度容量；nac为商场空调集群系统的空调个数；pac0为商场空调集群系统的空调初始功率；ps为商场空调集群系统的分组轮控后的总功率；tn为商场空调集群系统的参与周期；tout、ts0分别为外部温度和初始室内温度；a、b、c、m、n为各类空调自身具有的不同性质所决定的相关系数；r为空调房间热阻；c为空调房间等效热容；p1为空调最小功率；p2为空调分组轮控后的功率。

31、在一个实施例中，所述优化调度模型的目标函数为可调资源聚合体参与调度的成本之和，计算公式为：

32、

33、ci＝f(ei)

34、式中，cn为可调资源聚合体参与调度的成本之和；ci(i＝1,2,3......n)为各个可调资源聚合体的调度成本；ei(i＝1,2,3......n)为各个可调资源聚合体参与的调度容量；

35、在一个实施例中，所述优化调度模型的约束条件为达成调度目标和各个可调资源聚合体调度容量满足上下限，计算公式为：

36、

37、0≤ei≤ein

38、式中，en为调度目标；ei(i＝1,2,3......n)为各个可调资源聚合体参与的调度容量；ein为各个可调资源聚合体可调容量上限。

39、在一个实施例中，每个可调度资源集合点内的可调度资源之间根据调度成本优先级、调度信誉优先级以及调度响应速度优先级以轮次表方式基于智能合约进行交易调度。

40、根据本发明实施例的第二方面，提供了一种配电网资源聚合调度系统。

41、在一个实施例中，所述配电网资源聚合调度系统，包括：

42、资源确定模块，用于获取配电网内不同负荷特性的可调资源，并确定每个可调资源的调度成本和可调度容量；

43、资源聚合模块，用于对所述可调资源进行聚合分组，得到多个可调资源聚合体；并根据每个可调资源聚合体的度电价格和可调度容量，确定每个可调资源聚合体的调度成本和可调度容量；

44、区块链模块，用于利用预先配置的内部交易区块链对每个可调资源聚合体及对应的可调资源进行连接，并对所述内部交易区块链配置内部交易智能合约；利用预先配置的外部交易区块链对各个可调资源聚合体进行连接，并对所述外部交易区块链配置外部交易智能合约；

45、优化调度模块，用于根据每个可调资源聚合体的调度成本和可调度容量通过预先配置的优化调度模型生成优化调度计划，并基于所述优化调度计划，对各个可调资源聚合体之间以及每个可调度资源聚合体与对应的可调之间进行电力调度交易。

46、在一个实施例中，所述可调资源包括分布式光伏系统、城市储能系统以及商场空调集群系统。

47、在一个实施例中，所述分布式光伏系统的调度成本为分布式光伏系统度电价格；所述分布式光伏系统的可调度容量的计算公式为：

48、epv＝ppvb*tn-epvq

49、epv≥0

50、

51、式中，epv为分布式光伏系统的可调度容量；ppvb为分布式光伏系统的输电功率；tn为分布式光伏系统的参与周期；epvq为分布式光伏系统的家庭用电缺额；epvc为分布式光伏系统的家庭用电裕度；ppv为分布式光伏系统的发电功率；epv0为分布式光伏系统的储能大小。

52、在一个实施例中，所述城市储能系统的调度成本为城市储能系统度电价格和电池退化成本之和；其中，所述电池退化成本的计算公式为：

53、cbdc(t,dod(δt))＝cb*pb(t)*δt/[2lb(dod(δt))*eba(t)*dod(δt)ηbcηbd]

54、cb＝kb*ebdn

55、式中，cbdc为城市储能系统的电池退化成本；dod为城市储能系统的电池放电深度；cb为城市储能系统的电池容量；pb为城市储能系统的输出功率；lb城市储能系统的电池寿命；eba(t)为城市储能系统的t时刻的电池实时容量；ηbc为城市储能系统的电池充电系数；ηbd为城市储能系统的电池放电系数；δt表示时间步长增量；kb为城市储能系统的电池成本系数；ebdn为城市储能系统的电池额定容量。

56、在一个实施例中，所述城市储能系统的可调度容量的计算公式为：

57、

58、dod(δt)＝pb(t)*δt/eba(t)

59、式中，ebd为城市储能系统的可调度容量；pb为城市储能系统的输出功率；tn为城市储能系统的参与周期；dod为城市储能系统的实时电池放电深度；dodn为城市储能系统的额定放电深度；ebdn为城市储能系统的电池额定容量；eba(t)为城市储能系统的t时刻的电池实时容量；δt表示时间步长增量。

60、在一个实施例中，所述商场空调集群系统的调度成本的计算公式为：

61、

62、式中，cac为商场空调集群系统的调度成本；k1、k2和k3分别为成本系数的一次项和二次项和常数项，其中常数项k3为用户只要报名需求响应项目；k1n和k2n分别为电网公司激励用户的奖励金额一次项系数和二次项系数；eac为商场空调集群系统的可调度容量；rp为商场空调集群系统的空调正常用电成本；

63、在一个实施例中，所述述商场空调集群系统的可调度容量计算公式为：

64、eac＝(nac*pac0-ps)*tn

65、

66、

67、式中，eac为商场空调集群系统的可调度容量；nac为商场空调集群系统的空调个数；pac0为商场空调集群系统的空调初始功率；ps为商场空调集群系统的分组轮控后的总功率；tn为商场空调集群系统的参与周期；tout、ts0分别为外部温度和初始室内温度；a、b、c、m、n为各类空调自身具有的不同性质所决定的相关系数；r为空调房间热阻；c为空调房间等效热容；p1为空调最小功率；p2为空调分组轮控后的功率。

68、在一个实施例中，所述优化调度模型的目标函数为可调资源聚合体参与调度的成本之和，计算公式为：

69、

70、ci＝f(ei)

71、式中，cn为可调资源聚合体参与调度的成本之和；ci(i＝1,2,3......n)为各个可调资源聚合体的调度成本；ei(i＝1,2,3......n)为各个可调资源聚合体参与的调度容量；

72、在一个实施例中，所述优化调度模型的约束条件为达成调度目标和各个可调资源聚合体调度容量满足上下限，计算公式为：

73、

74、0≤ei≤ein

75、式中，en为调度目标；ei(i＝1,2,3......n)为各个可调资源聚合体参与的调度容量；ein为各个可调资源聚合体可调容量上限。

76、在一个实施例中，每个可调度资源集合点内的可调度资源之间根据调度成本优先级、调度信誉优先级以及调度响应速度优先级以轮次表方式基于智能合约进行交易调度。

77、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

78、本发明通过区块链技术和智能合约技术实现了不同负荷特性的可调度资源之间进行交易，并以最小成本实现电网调度需求为优化目标，实现虚拟电厂所辖资源的优化配置，从而大大的提高了电网调度时的安全性，提高了系统的可信性度。

79、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。