本發(fā)明涉及電力調(diào)度，具體涉及一種虛擬電廠調(diào)度優(yōu)化方法及設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著我國低碳能源轉(zhuǎn)型步伐的加快，分布式能源的裝機容量和發(fā)電量所占比例不斷提高?？稍偕茉聪膯栴}逐漸突出，主要受產(chǎn)能低、分布分散、數(shù)量大、產(chǎn)量波動等制約。相比之下，虛擬發(fā)電廠(vpp)可以通過先進的控制、計量和通信技術(shù)，將不同類型的數(shù)據(jù)采集器聚集起來，這些技術(shù)可以作為一個整體參與電網(wǎng)和電力市場的運行。目前，對vpp優(yōu)化調(diào)度模型的研究主要集中在如何確定優(yōu)化目標(biāo)，建立優(yōu)化模型上。大多數(shù)研究以vpp系統(tǒng)的最高收入或最低成本為目標(biāo)。差異在于vpp匯總的不同內(nèi)部發(fā)電資源，產(chǎn)生了不同的經(jīng)濟效益和技術(shù)指標(biāo)。然而，上述研究僅考慮了經(jīng)濟指標(biāo)，對減少vpp系統(tǒng)的碳排放和提高可再生能源利用率沒有重大影響。碳交易和綠色證書交易證券化了配額體系的短缺部分，建立了以市場為基礎(chǔ)的供求機制和市場交易體系。但是，很少有研究考慮vpp同時參與碳交易和綠色證書交易。此外，可再生能源的波動性以及vpp系統(tǒng)設(shè)備的運行特性，導(dǎo)致建立的運行調(diào)度模型通常具有高維數(shù)和非線性特性，求解不易。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為此，本發(fā)明提供一種虛擬電廠調(diào)度優(yōu)化方法及設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中缺乏考慮vpp同時參與碳交易和綠色證書交易下進行電力調(diào)度優(yōu)化的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、依據(jù)本發(fā)明第一方面，本發(fā)明提供一種虛擬電廠調(diào)度優(yōu)化方法，所述方法包括：

4、建立考慮碳交易和綠證交易的虛擬電廠收益模型，其中，所述虛擬電廠收益模型的目標(biāo)函數(shù)為在調(diào)度期間最大化所述虛擬電廠的凈收益；

5、針對所述虛擬電廠收益模型設(shè)置約束條件；

6、基于vpso粒子群優(yōu)化算法的對所述虛擬電廠收益模型進行求解，得到各類發(fā)電能源的出力計劃；

7、其中，所述各類發(fā)電能源包括：燃氣能源、風(fēng)電能源以及光伏能源中至少之一。

8、進一步地，所述約束條件包括：虛擬電廠的能量平衡約束、燃氣輪機的設(shè)備運行約束、儲能系統(tǒng)的運行約束以及可再生能源的生產(chǎn)約束中至少之一。

9、進一步地，所述虛擬電廠收益模型的目標(biāo)函數(shù)，包括：

10、maxf＝fvpp-cvpp

11、其中，f為虛擬電廠的凈收益；fvpp為虛擬電廠的收入；cvpp為虛擬電廠的運行成本。

12、進一步地，所述虛擬電廠的運行成本cvpp的計算公式如下：

13、

14、其中，cgt,i,t為燃氣輪機的運行成本；cw,i,t和ccut,w,j,t分別為風(fēng)電能源的運行成本和棄風(fēng)的罰款成本；cpv,k,t和ccut,pv,k,t分別為光伏能源的運行成本和棄光的罰款成本；cess,t為儲能系統(tǒng)的運行成本；cgird,t為虛擬電廠與電力網(wǎng)之間的電力成本；ngt、nw以及npv分別為燃氣輪機、風(fēng)力發(fā)電機和光伏發(fā)電機組的數(shù)量；

15、和/或，

16、所述虛擬電廠的收入fvpp的計算公式如下：

17、

18、其中，fsup,t為虛擬電廠的發(fā)電收入；fco,t為虛擬電廠參與碳交易的收入；fgre,t為虛擬電廠參與綠色證書交易的收入。

19、進一步地，所述燃氣輪機的運行成本cgt,i,t的計算公式如下：

20、cgt,i,t＝ai(pgt,i,t)2+bipgt,i,t+ci

21、其中，ai、bi、ci分別為燃氣輪機的運行成本系數(shù)；pgt,i,t為燃氣輪機的輸出功率；

22、和/或，

23、所述風(fēng)電能源的運行成本cw,i,t的計算公式如下：

24、cw,j,t＝δwpw,j,t

25、其中，δw為風(fēng)電能源的運行成本系數(shù)；pw,j,t為風(fēng)電能源的出力參數(shù)；

26、和/或，

27、所述棄風(fēng)的罰款成本ccut,w,j,t的計算公式如下：

28、ccut,w,j,t＝δcut,w(pw,pre,j,t-pw,j,t)

29、其中，δcut,w為棄風(fēng)的罰款成本系數(shù)；pw,pre,j,t為預(yù)測的風(fēng)電能源的出力參數(shù)；

30、和/或，

31、所述光伏能源的運行成本cpv,k,t的計算公式如下：

32、cpv,k,t＝δpvppv,k,t

33、其中，δpv為光伏能源的運行成本系數(shù)；ppv,k,t為光伏能源的出力參數(shù)；

34、和/或，

35、所述棄光的懲罰成本ccut,pv,k,t的計算公式如下：

36、ccut,pv,k,t＝δcut,pv(ppv,pre,k,t-ppv,k,t)

37、其中，δcut,pv為棄光的罰款成本系數(shù)；ppv,pre,k,t為光伏能源的出力參數(shù)；

38、和/或，

39、所述儲能系統(tǒng)的運行成本cess,t的計算公式如下：

40、cess,t＝δess(pess,ch,t+pess,dis,t)

41、其中，δess,t為儲能系統(tǒng)的運行成本系數(shù)；pess,ch,t為儲能系統(tǒng)的充電功率；pess,dls,t為儲能系統(tǒng)的放電功率；

42、和/或，

43、所述虛擬電廠與電力網(wǎng)之間的電力成本cgird,t的計算公式如下：

44、cgrid,t＝δbuypgrid,buy,t-δsellpgrid,sell,t

45、其中，δbuy和δsell分別為虛擬電廠購買和出售給配電網(wǎng)的電力價格；pgrid,buy,t和pgrid,sell,t分別為虛擬電廠購買和出售給配電網(wǎng)的電力量。

46、進一步地，所述虛擬電廠的發(fā)電收入fsup,t的計算公式如下：

47、fsup,t＝δsell×pvpp,t

48、

49、其中，pvpp,t為虛擬電廠的輸出功率；pess,char,t為儲能系統(tǒng)的充電功率；pess,dls,t為儲能系統(tǒng)的放電功率；pgt,i,t為燃氣輪機的輸出功率；pw,j,t為風(fēng)電能源的出力參數(shù)；ppv,k,t為光伏能源的出力參數(shù)；ngt、nw以及npv分別為燃氣輪機、風(fēng)力發(fā)電機和光伏發(fā)電機組的數(shù)量；

50、和/或，

51、所述虛擬電廠參與碳交易的收入fco,t的計算公式如下：

52、

53、其中，δc為碳交易中碳排放權(quán)的價格；eco2,t為虛擬電廠的碳排放量；eco2,res,t為虛擬電廠的碳排放配額；

54、和/或，

55、所述虛擬電廠參與綠色證書交易的收入fgre,t為的計算公式如下：

56、fgre,t＝δg(pgre,t-pre,t)

57、其中，δg為綠色證書交易中綠色證書的單價；pgre,t為可再生能源的發(fā)電量；pre,t為可再生能源的消費配額；egt,i,t為燃氣輪機的碳排放量；egrid,buy,t為從電網(wǎng)買電產(chǎn)生的碳排放量；

58、進一步地，所述虛擬電廠的能量平衡約束的公式表示如下：

59、

60、其中，elt為虛擬電廠的負荷需求；pgt,i,t為燃氣輪機的輸出功率；pw,j,t為風(fēng)電能源的出力參數(shù)；ppv,k,t為光伏能源的出力參數(shù)；pess,ch,t為儲能系統(tǒng)的充電功率；pess,dls,t為儲能系統(tǒng)的放電功率；pgrid,buy,t和pgrid,sell,t分別為虛擬電廠購買和出售給配電網(wǎng)的電力量；ngt、nw以及npv分別為燃氣輪機、風(fēng)力發(fā)電機和光伏發(fā)電機組的數(shù)量；

61、和/或，

62、所述燃氣輪機的設(shè)備運行約束的公式表示如下：

63、pgt,min,i≤pgt,i,t≤pgt,max,i

64、△pgt,min,i≤pgt,i,t-pgt,i,t-1≤△pgt,max,i

65、其中，pgt,i,t為燃氣輪機的輸出功率；pgt,min,i和pgt,max,i分別為燃氣輪機出力的上下限；△pgt,min,i和△pgt,max,i分別為燃氣輪機爬坡能力的上下限；

66、和/或，

67、所述儲能系統(tǒng)的運行約束的公式表示如下：

68、

69、其中，pess,ch,max和pess,dis,max分別為儲能系統(tǒng)的最大充放電功率；pess,ch,min和pess,dls,min分別為儲能系統(tǒng)的最小充放電功率；sch,t和sdls,t分別為儲能系統(tǒng)的充放電狀態(tài)的二元變量；eess,t為儲能系統(tǒng)的能量值；ηch和ηdls分別為充放電過程的效率；eess,max和eess,min分別為儲能系統(tǒng)在調(diào)度期間的最大能量值和最小能量值；

70、和/或，

71、所述可再生能源的生產(chǎn)約束的公式表示如下：

72、0≤pw,j,t≤pw,pre,j,t

73、0≤ppv,k,t≤ppv,pre,k,t

74、其中，pw,j,t為風(fēng)電能源的出力參數(shù)；ppv,k,t為光伏能源的出力參數(shù)；pw,pre,j,t為虛擬電廠通知配電網(wǎng)調(diào)度中心的風(fēng)電能源的預(yù)測功率；ppv,pre,k,t為虛擬電廠通知配電網(wǎng)調(diào)度中心的光伏能源的預(yù)測功率。

75、進一步地，所述vpso粒子群優(yōu)化算法，包括：

76、ωc＝(ωmin+0.25)+(ωmax-ωmin-0.25)×cos(π(n/n))

77、vn,l＝ωc?n-1,l+11(pbestn-1,l-xn-1,l)+22(gbestn-1,l-n-1,l)

78、

79、其中，ωc為改進后的慣性加權(quán)系數(shù)；ωmax和ωmin分別為慣性權(quán)重系數(shù)的最大值和最小值；n為當(dāng)前的迭代次數(shù)；n為迭代的最大次數(shù)；vn,l為第l個粒子第n次迭代的速度；xn-1,l為第l個粒子第n-1次迭代的位置；c1和c2分別為個體學(xué)習(xí)系數(shù)和群體學(xué)習(xí)系數(shù)；r1和r2分別為[0，1]之間的隨機數(shù)；pbestn-1,l和gbestn-1,l分別為第l個粒子第n次迭代的歷史最佳位置和種群最佳位置。

80、進一步地，所述方法還包括：

81、利用scr方法對檢測到的劣粒子采用變維策略，以使所述劣粒子脫離劣區(qū)域；所述scr方法的表達式如下：

82、

83、其中，scr(l,n)為在第n次迭代的第l個粒子的先前q次迭代期間，個體最優(yōu)適應(yīng)度的變化量與普遍最優(yōu)個體適應(yīng)度的改變量之間的比率。

84、依據(jù)本發(fā)明第二方面，本發(fā)明提供一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面中任一項所述的虛擬電廠調(diào)度優(yōu)化方法。

85、本發(fā)明采用以上技術(shù)方案，至少具備以下有益效果：

86、通過本發(fā)明方案，建立考慮碳交易和綠證交易的虛擬電廠收益模型，其中，所述虛擬電廠收益模型的目標(biāo)函數(shù)為在調(diào)度期間最大化所述虛擬電廠的凈收益；針對所述虛擬電廠收益模型設(shè)置約束條件；基于vpso粒子群優(yōu)化算法的對所述虛擬電廠收益模型進行求解，得到各類發(fā)電能源的出力計劃；其中，所述各類發(fā)電能源包括：燃氣能源、風(fēng)電能源以及光伏能源中至少之一。由此，提出一種基于多交易機制和vpso的虛擬電廠調(diào)度優(yōu)化方法，通過考慮多種交易機制，進一步提高vpp的運行利潤，降低系統(tǒng)碳排放，提高可再生能源利用率。

87、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本發(fā)明。