虚拟电厂运行管理方法、设备及存储介质与流程

本发明涉及电网，尤其涉及一种虚拟电厂运行管理方法、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着以风、光为代表的非水可再生能源机组装机容量的增加，其并网方式从局部并网转为多地区集中式与分布式并网，使得电源侧和负荷侧的不确定性均大幅增加，对不同时间尺度的灵活性资源提出更高要求，电力系统正逐渐转变为可再生能源电力主导的多能互补电力系统。考虑到电力系统直接对这些异构、分散、多样的随机性电源和灵活性资源调度管理，不仅无法给双方带来较高的经济收益，还会产生诸多稳定运行方面的技术难题。

2、申请号为cn201610090840.0，专利名称为虚拟电厂能源管理和电力交易的智能管理系统及其优化运行方法的专利公开了以分布式能源单元作为虚拟电厂智能管理系统的终端能源及信息源装置，形成分布式资源系统，虚拟电厂智能管理系统由运营数据采集和管理、企业资源管理、预测、资源配置组合、售电计划优化、交易平台、实时调度优化、控制调度执行和同步仿真功能模块组成。本发明采用以分布式的发电和储能装置以及灵活负荷设备为主的分布式能源信息管理，实现预测、资源组合管理和配置优化、供电及调度优化、市场交易、实时监控及调度等所有必需功能模块的整体系统架构。

3、但是其无法给随机性电源和灵活性资源带来较高的经济收益，还会产生诸多稳定运行方面的技术难题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种虚拟电厂运行管理方法、设备及存储介质，能够至少解决现有技术中部分问题，也即无法给随机性电源和灵活性资源带来较高的经济收益，还会产生诸多稳定运行方面的技术难题。

2、本发明实施例的第一方面，

3、提供一种虚拟电厂运行管理方法，包括：

4、获取每个虚拟电厂中各个灵活资源的电力生产信息、所述各个灵活资源对应的约束条件，以及所述虚拟电厂的属性信息，分别确定所述灵活资源对应的第一可调节功率和所述虚拟电厂对应的第二可调节功率；

5、基于所述每个虚拟电厂从配电网的购电价格、所述每个虚拟电厂对应的负荷需求预测值以及所述每个虚拟电厂中机组出力变量，以所述每个虚拟电厂的收益最大为目标构建所述每个虚拟电厂的独立运行模型；

6、根据所述第一可调节功率和所述第二可调节功率，通过多目标两阶段优化算法，结合所述每个虚拟电厂的独立运行模型，确定所述虚拟电厂对应的运行管理优化策略。

7、在一种可选的实施方式中，

8、确定所述灵活资源对应的第一可调节功率包括：

9、根据所述灵活资源的功率约束、满足所述功率约束的功率变量以及所述灵活资源对应的功率效用函数，确定所述灵活资源对应的第一可调节功率；

10、确定所述虚拟电厂对应的第二可调节功率包括：

11、为所述第一可调节功率分配功率约束矩阵以及功率缩放系数，对所述第一可调节功率进行聚合，并滤除聚合后所述灵活资源的功率变量，确定所述虚拟电厂对应的聚合功率信息；

12、基于所述虚拟电厂对应的功率上下限、爬坡上下限、电能上下限以及所述功率上下限对应的第一权重系数组、所述爬坡上下限对应的第二权重系数组以及所述电能上下限对应的第三权重系数组，结合所述聚合功率信息，确定所述虚拟电厂对应的第二可调节功率。

13、在一种可选的实施方式中，

14、确定所述灵活资源对应的第一可调节功率如下公式所示：

15、；

16、；

17、其中，表示灵活资源集合对应的第一可调节功率， r(x)表示灵活资源集合 r (x)=[x0 ,…,xi ]， n表示灵活资源的数量， h(r(xi ))表示第 i个灵活资源对应的功率效用函数， pr( xi) (t)表示第 i个灵活资源集合在 t时刻的功率变量， ud表示偏好系数，表示调控时间差, t表示调控周期，、分别表示第 i个灵活资源集合在 t时刻的最小功率和最大功率；

18、确定所述虚拟电厂对应的聚合功率信息如下公式所示：

19、；

20、其中， pj表示聚合功率信息， a表示功率约束矩阵， sf表示功率缩放系数；

21、确定所述虚拟电厂对应的第二可调节功率如下公式所示：

22、；

23、其中，表示第二可调节功率， t表示调控周期， n表示灵活资源的数量， pj表示聚合功率信息，、分别表示虚拟电厂对应的功率上限和下限，、分别表示第一权重系数组中功率上限对应的第一权重系数和功率下限对应的第一权重系数，、分别表示虚拟电厂对应的爬坡上限和下限，、分别表示第二权重系数组中爬坡上限对应的第二权重系数和爬坡下限对应的第二权重系数，、分别表示虚拟电厂对应的电能上限和下限，、分别表示第三权重系数组中电能上限对应的第三权重系数和电能下限对应的第三权重系数。

24、在一种可选的实施方式中，

25、所述基于所述每个虚拟电厂从配电网的购电价格、所述每个虚拟电厂对应的负荷需求预测值以及所述每个虚拟电厂中机组出力变量，以所述每个虚拟电厂的调度成本最低为目标构建所述每个虚拟电厂的独立运行模型包括：

26、按照如下公式所示的方法确定所述每个虚拟电厂的独立运行模型：

27、；

28、其中， f表示所述每个虚拟电厂的调度成本， imax表示所述每个虚拟电厂运行时段总数，表示 t时刻所述每个虚拟电厂从配电网的购电价格， up表示售电标识符，表示所述每个虚拟电厂对应的负荷需求预测值， nil表示参与需求响应的机组数量， pilj表示 j时刻所述每个虚拟电厂中机组出力变量，δ表示售电权重，θ表示负荷权重。

29、在一种可选的实施方式中，

30、所述方法还包括确定所述灵活资源对应的风险因子：

31、根据所述灵活资源的风险适应函数、所述灵活资源的风险预测值、所述风险预测值所服从分布的标准差以及预设置信区间的标准误差值，结合所述灵活资源对应的效用函数，确定所述灵活资源的风险因子；

32、所述确定所述灵活资源的风险因子的方法如下公式所示：

33、；

34、其中， riskx1表示灵活资源 x1的风险因子， fx1表示灵活资源 x1的风险效用函数， e表示风险偏好系数， px1表示灵活资源对应的预测值， zx1表示风险预测值所服从分布的标准差， ox1表示预设置信区间的标准误差值， f(x1)表示灵活资源的风险适应函数。

35、在一种可选的实施方式中，

36、所述通过多目标两阶段优化算法，结合所述每个虚拟电厂的独立运行模型，确定所述虚拟电厂对应的运行管理优化策略包括：

37、根据所述第一可调节功率和所述第二可调节功率，以及所述虚拟电厂的运行收益与所述虚拟电厂的运行成本，以所述虚拟电厂市场运营收益最大化为目标，构建第一目标函数；

38、基于用户参与需求响应、可中断负荷的第一响应量和可转移负荷的第二响应量，以所述虚拟电厂调度用户满意度最高为目标，构建第二目标函数；

39、结合所述第一目标函数对应的第一约束条件，所述第二目标函数对应的第二约束条件，通过鲁棒迭代优化算法求解所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述虚拟电厂对应的运行管理优化策略。

40、在一种可选的实施方式中，

41、所述构建第一目标函数包括：

42、；

43、；

44、；

45、其中，max f1表示所述虚拟电厂市场运营收益最大化， rvpp表示虚拟电厂运营收入， cvpp表示系统运行成本；

46、表示虚拟电厂通过电网售电获得的收入，表示虚拟电厂通过热网售热获得的收入，表示虚拟电厂向用户供电和供热获得的收入；

47、 t表示调控周期， rgas,t表示 t时刻天然气价格， lchp,t表示 t时刻机组天然气消耗量， hgas表示天然气热值， nj表示机组数量，表示第 h个机组运行维护成本系数， ph,t表示第h个机组 t时刻的输出功率。

48、在一种可选的实施方式中，

49、所述构建第二目标函数包括：

50、；

51、；

52、；

53、其中， minf2表示虚拟电厂调度用户满意度最高，表示日前调度曲线与实际运行曲线的偏差惩罚成本，表示弃风惩罚成本；

54、表示正偏差惩罚参数，表示负偏差惩罚参数，表示日前申报曲线与实际运行曲线的偏差量；

55、表示弃风惩罚系数，表示弃风电量。

56、本发明实施例的第二方面，

57、提供一种虚拟电厂运行管理设备，包括：

58、处理器；

59、用于存储处理器可执行指令的存储器；

60、其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。

61、本发明实施例的第三方面，

62、提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。

63、本发明实施例的虚拟电厂运行管理方法，

64、获取每个虚拟电厂中各个灵活资源的电力生产信息、所述各个灵活资源对应的约束条件，以及所述虚拟电厂的属性信息，分别确定所述灵活资源对应的第一可调节功率和所述虚拟电厂对应的第二可调节功率；

65、根据所述第一可调节功率和所述第二可调节功率，通过多目标两阶段优化算法，结合所述每个虚拟电厂的独立运行模型，确定所述虚拟电厂对应的运行管理优化策略。

66、在电价较高的时段内，虚拟电厂运营商主动减少了从电网的购电功率，并增加机组出力向电网售电。同时，运营商在电价较低的时段内增加了购电 功率。虚拟电厂发挥了削峰填谷的作用，提升了电网运行的安全性。在热力交易方面，虚拟电厂运营商在满足内部热负荷需求和储热罐容量上限后，选 择将多余的热量全部卖掉以提高自身的市场运营收益。

67、实时偏差优化阶段采用鲁棒优化模型描述风电出力的不确定性，提高虚拟电厂运营商决策的鲁棒性，使得调度计划具有一定的风险抵抗能力，在风电出力偏离预测值较大时，进一步减少出力偏差和弃风情况，提高风电消纳水平。