一种多时间尺度下虚拟电厂调频协调控制方法与流程

本发明涉及电力系统调频控制，具体为一种多时间尺度下虚拟电厂调频协调控制方法。

背景技术：

1、虚拟电厂系统频率是反映电力系统安全稳定运行的重要指标之一，从本质上反映了电力系统供需之间的平衡关系，也是虚拟电厂系统运行控制的重要参数。传统调频控制主要依赖于大型同步发电机组提供一次频率响应和自动发电控制来实现，在新型电力系统下，大量的以风能、太阳能为代表的新能源逐步代替旋转电机为主的火电，系统惯量变小，不确定性和随机性加大，因此需要挖缺系统的灵活资源的调频潜力。例如虚拟电厂可通过控制策略安排电动汽车参加电网调频，不仅自身能够获得较好的经济效益，并且能显著提高系统的频率控制性能。此外，将储能结合构成联合系统参加电网调频，具有协同增效优势，能有效改善电网经济效益与调频性能。但分布式资源具有容量小、分散、特性差异大的特点，使其在实际参与调频控制时的动态特性和运行模式要比传统发电机组复杂很多。

2、在现有技术中，大多是采用储能作为调频的资源，但储能前期投资高，在建筑群中安装选址困难，运维难度大。因此，急需一种多时间尺度下虚拟电厂调频协调控制方法，通过挖掘分布式资源的调频潜力，将其同储能一起参与调频辅助服务，从而提高了系统的调频能力。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种多时间尺度下虚拟电厂调频协调控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种多时间尺度下虚拟电厂调频协调控制方法，包括以下步骤：步骤一，区分分布式资源的优先级；步骤二，基于状态势博弈的多时间尺度调频控制；

3、其中在上述步骤一中，由调度平台收集虚拟电厂内部分布式资源的信息，通过对这些信息进行处理、计算和预测，得到虚拟电厂可参与调频的容量，通过考虑分布式资源各自特性，对分布式资源进行优先级区分，并将结果上传至电网，电网据此生成调度指令，并将调度指令下发至调度平台；其中，分布式资源具体包括空调负荷、充电桩和储能；优先级区分具体为：首先按照负荷性能指标对负荷进行分类聚合，然后计算各个设备的优先级指数，以此区分优先级；

4、其中在上述步骤二中，调度平台接收到电网的下发的调度指令后将对指令进行分析，在多时间尺度下，基于状态势博弈理论对分布式资源进行协调控制，具体包括以下三个阶段：

5、2.1第一阶段：调度平台将优先级高且快速响应性好的分布式资源用于第一阶段的调频辅助服务；其中，快速响应性好的分布式资源指的是储能，储能可以通过充电或放电来调整系统的频率偏差，依靠储能的快速响应性，可以将频率偏差快速限制在允许范围内；

6、2.2第二阶段：调度平台将优先级低且响应速度稍慢的分布式资源用于第二阶段的调频辅助服务，以增加电力系统的调频能力；其中，响应速度稍慢的分布式资源指的是充电桩和空调，充电桩和空调可以通过调整其自身来对系统频率进行调节；

7、2.3第三阶段：在满足系统频率持续保持在正常允许范围，储能部分退出，保留空调和充电桩继续参与调频辅助服务，降低了储能对调频贡献占比，减少对外部电网的依赖，挖掘其他分布式资源的调频潜力。

8、优选的，所述步骤一中，负荷的优先级指数定义如下：

9、1)空调负荷：

10、其由用户舒适度来决定空调负荷参与调频服务的优先级，其舒适度由室内温度与用户所能接受的最高温度和最低温度来决定；

11、

12、式中：tac为室内温度，tacmax和tacmin用户所能接受的最高温度和最低温度；对于电力系统中的两种频率偏差情况，kac(j,1)的值越大，设备越优先考虑参与调频

13、2)电动汽车和储能装置：

14、电动汽车和储能优先级指数由实际已完成充电量决定；对于同一充电挡位下的电动汽车具体如下：

15、

16、式中：soc为电动汽车当前的电量情况，即soc＝e/en；socmin为电动汽车考虑实际使用情况，要求其电量不能低于的最低值；当soc＝1时，表示此时电动汽车满电量；对于电力系统中的两种频率偏差情况，kev(j,2)的值越大，设备越优先考虑参与调频；并且对于电动汽车还需要考虑充电桩的挡位情况，将充电桩的挡位分为低中高三个，其按照从低到高的顺序，充电功率逐渐增加，优先考虑处于低档的充电桩优先参与调频；

17、3)储能：

18、

19、式中：e为储能当前的电量情况，即e＝e/en；emin为储能考虑其实际使用寿命，要求其电量不能低于的最低值；当e＝1时，表示此时储能设备满电量；对于电力系统中的两种频率偏差情况，kes(j,3)的值越大，设备越优先考虑参与调频。

20、优选的，所述步骤二中，基于状态势博弈对分布式资源进行协调控制的方法如下：

21、对于变频空调而言，其价值函数如下：

22、

23、其中：a和b为修正系数；min(pd)为放电功率极限；tmax和tmin为用户舒适度区间的最高温度和最低温度；kt,k表示空调在k时刻单位调节功率；cac为空调的成本系数；

24、对于充电桩其价值函数如下：

25、

26、其中：pc和pd为充放电功率；soc为电动汽车当前的电量情况；ki,k表示充电桩在k时刻的单位调节功率；h表示充电桩的挡位情况，分为三档，参与调频时低档优先参与；cev,h为h挡位下充电桩的成本系数；

27、对于储能而言其价值函数如下：

28、

29、其中：pc和pd为充放电功率；e为储能当前的电量情况；kj,k表示储能在k时刻的调频信号；ces为储能的成本系数；

30、因此，代入到调频辅助服务，其表示在使得频率偏差限制在允许范围内时，使得价值函数最大；即：

31、

32、要求：

33、

34、其中sa表示由可控负荷构成的集合；sb表示由充电桩构成的集合；sc表示由储能构成的集合；kagc,k表示k时刻的总调频信号。

35、优选的，所述步骤二中，从状态势博弈理论的五种要素对协调控制过程进行解释，五种要素包括局中人、状态空间集、行动集、效益函数和状态转移函数，局中人包括空调局中人、充电桩局中人和储能局中人。

36、优选的，所述状态空间集包含局中人参与调频辅助服务的深度以及越限估计量{e}；

37、对空调局中人来说，其单位调节功率为：

38、

39、

40、kt,k＝δfdev≥min(pt,k)   (11)

41、kt,k≥0   (12)

42、其中pt,k为空调在k时刻的出力；为k时刻制冷剂电功率；为k时刻水泵电功率；为k时刻风机电功率；min(pt,k)表示放电功率极限；tt,k为k时刻室内温度，tmin和tmax为用户舒适度区间的最低温度和最高温度；

43、对充电桩局中人来说，其单位调节功率为：

44、

45、

46、

47、ki,k＝δfdev≥min(pc,pd)   (16)

48、ki,k≥0   (17)

49、其中由于充电桩功率pi,k给到电动汽车，故其特性应与电动汽车的特性相关联；pi,kmin和pi,kmax分别是充电桩最小、最大出力，限制了充电桩的功率；δsoci,kmin和δsoci,kmax表示电动汽车荷电状态变化情况的最小、最大情况；si,k为电动汽车的额定容量；ki,k表示充电桩的单位调节功率；min(pc,pd)表示充放电功率的最小值；

50、对于储能局中人而言，其单位调节功率为：

51、

52、

53、

54、kj,k＝δfdev≥min(pc,pd)   (21)

55、kj,k≥0   (22)

56、其中，pj,k为储能的充放电功率；pi,kmin和pi,kmax分别是储能最小、最大出力，限制了储能的功率；δei,kmin和δei,kmax表示储能电量变化的最小、最大情况；ej,k为储能的额定容量；kj,k表示储能的单位调节功率；min(pc,pd)表示充放电功率的最小值；

57、越限估计量指的是对于总目标超出或不足的估计；将式8的约束转换为式23和式24来表述：

58、

59、

60、因此可以利用越限估计量对式23和式24表示为如下：

61、

62、

63、优选的，所述行动集包含局中人参与调频辅助服务的深度以及越限估计量{e}的变化量；

64、对于空调局中人，其行动集可表示为：

65、

66、对于充电桩局中人，其行动集可表示为：

67、

68、对于储能局中人，其行动集可表示为：

69、

70、其中，nk为空调的邻域，表示与空调t通过信道相连接的所有空调；ni为充电桩的邻域，表示与充电桩i通过信道相连接的所有充电桩；nj为储能的邻域，表示与储能j通过信道相连接的所有储能；为空调、充电桩和储能的单位调节功率的改变量；表示设备之间传递的越限估计量的改变量，表示设备传递给另一个设备关于调频深度的指标。

71、优选的，所述效益函数采用外部罚函数的方法构造，对于空调局中人，其效益函数为：

72、

73、对于充电桩局中人，其效益函数为：

74、

75、对于储能局中人，其效益函数为：

76、

77、全局势函数φ(x,a)：

78、φ(x,a)＝φq(x,a)-μ·φp(x,a)   (33)

79、

80、

81、

82、其中，μ为罚因子；为了使得势函数φ(x,a)最优，需要使得罚项φp(x,a)变得最小；故需要通过不断迭代，减小其罚项的同时增大势函数。

83、优选的，所述状态转移函数表示为：

84、对于空调局中人：

85、

86、

87、

88、对于充电桩局中人：

89、

90、

91、

92、对于储能局中人：

93、

94、

95、

96、以上为局中人状态转移函数的表达式，其中改变量采用梯度下降得到其变化最快的情况，故其动作变量的表达式为：

97、对于空调局中人：

98、

99、

100、

101、对于充电桩局中人：

102、

103、

104、

105、对于储能局中人：

106、

107、

108、

109、其中，ε为迭代步长。

110、优选的，所述协调控制开始时，需要初始化全局参数，其中包含参与调频辅助服务的初始空调数目na、初始充电桩数目nb和初始储能数目nc；其次，确定空调、充电桩和储能局中人的初始单位调节功率kt,0，ki,0，kj,0；kagc,k表示k时刻的调频信号，kagc1,0，kagc2,0和kagc3,0为总目标分配给空调、充电桩和储能的三个目标；并计算三个局中人的越限估计量；

111、

112、

113、

114、

115、

116、

117、最后，按照状态转移函数更新各个局中人的行动集和状态空间；当满足精度要求时，停止更新策略变量kt,k，ki,k，kj,k。

118、优选的，所述协调控制过程中，对于分布式资源加入情况，由于其原本已经满足调频辅助服务需求，因此，不需要重新优化参与的分布式资源；而当分布式资源在调频过程中退出时，将会导致其总的调频深度不足，难以将频率偏差限制在允许范围内，因此需要重新对参与调频的分布式资源重新优化；

119、考虑当设备n退出调频辅助服务时，根据下式计算越限估计量的改变值；最后，设备n更新自身越限估计量；

120、

121、

122、其中：

123、

124、

125、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过采用多时间尺度的调频协调控制方法，挖掘多种灵活资源的调频潜力，从而降低了对储能的依赖，提高了调频的经济性，同时通过对分布式资源采用相互博弈来实现自适应的动态调整，保证分布式资源单位调节功率的充足与稳定，实现系统的经济高效的调频控制。