虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法技术

本发明专利技术涉及一种虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法，根据预测负荷需求、内部源设备容量、储能设备容量，建立虚拟电厂运行成本模型；根据内部分布式能源之间冷热电的产生与能源消耗量，建立内部分布式能源运行模型；然后应用进化粒子群算法与虚拟电厂的运行成本模型和分布式能源运行模型，对虚拟电厂中分布式能源的进行部署优化；对虚拟电厂中分布式能源的进行部署优化；最后根据日前预测负荷需求量、外部电网的实时电价、虚拟电厂源设备运行参数，确定相对运行成本最低的运行方案。本发明专利技术能够全面、精确、便捷地计算出虚拟电厂运行模型中分布式能源的优化部署方案，为虚拟电厂利益最大化和对电网的调节提供方法指导。

Optimal allocation method of multi-energy complementary source-load-storage in virtual power plant

The invention relates to a multi-energy complementary optimal allocation method of source-load-storage for virtual power plants, which establishes a cost model of virtual power plants according to load forecasting demand, internal source-equipment capacity and energy-storage equipment capacity, establishes an internal distributed energy operation model according to the generation and energy consumption between internal distributed energy sources, and then applies evolutionary particle swarm optimization algorithm and virtual electricity. The operation cost model and distributed energy operation model of the plant optimize the deployment of distributed energy in the virtual power plant, optimize the deployment of distributed energy in the virtual power plant, and finally determine the operation scheme with the lowest relative operation cost according to the daily load demand forecast, the real-time electricity price of the external power grid and the operation parameters of the source equipment of the virtual power plant. The invention can calculate the optimal deployment scheme of distributed energy in the operation model of virtual power plant comprehensively, accurately and conveniently, and provide methodological guidance for maximizing the benefits of virtual power plant and regulating the power grid.

【技术实现步骤摘要】
虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法
本专利技术涉及一种能源配置技术，特别涉及一种虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法。
技术介绍
虚拟电厂能够通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式电源、储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式能源的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。在现代电力应用中，分布式能源的应用越来越广泛。由于分布式能源具有随机性和不确定性等特点，造成其出力不均匀、谐波含量大、难以协调利用。随着分布式电源在传统配电网中的渗透比率不断增加，在并网发电时对电力系统造成了一些不利影响。大量的分布式电源接入传统电网会使电网输入和输出功率不匹配，从而造成频率和电压幅值波动严重，威胁了电网的稳定运行，极大限制了分布式能源在现代电力系统中的应用。风能、光伏等分布式电源的使用具有时效性，天气情况不同获得的电能不同，且风能夜间较为稳定、发电效率较高，光伏只能在日间进行发电。由于风力、光伏等具有不确定性，且产生的电能质量较差不能满足实时负荷需求。外部电网的负荷也具有实时性，虚拟电厂内部负荷需求高时，外部电网负需求较高；虚拟电厂内部负荷需求较低时，外部电网负荷需求较低。由于负荷供需不平衡，引起较高的弃风、弃光现象，造成能源利用率较低。且燃气轮机等设备的产生电能的同时会产生热能，不能合理利用会造成大量的能源浪费问题。
技术实现思路
本专利技术是针对国内外虚拟电厂中源荷储优化配置的问题，提出了一种虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法，考虑了电能的风光储联合多能互补、冷热电联供多能互补以及环境成本问题，利用进化的粒子群算法对虚拟电厂中源荷储进行优化调度，通过日前预测进行设备参数设置。得到虚拟电厂中虚拟电厂多能互补的源荷储最优配置方案。本专利技术的技术方案为：一种虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法，具体包括如下步骤：1)根据预测负荷需求、内部源设备容量、储能设备容量，建立虚拟电厂运行成本模型；2)根据内部分布式能源之间冷热电的产生与能源消耗量，建立内部分布式能源运行模型；3)应用进化粒子群算法与虚拟电厂的运行成本模型和分布式能源运行模型，对虚拟电厂中分布式能源的进行部署优化；在进化粒子群算法引入源荷储优化配置中：进化粒子群算法将使用每时间段蓄电池充放电的量作为粒子，虚拟电厂运行成本最小化为目标函数寻找目标，得到最优解时的粒子数值，确定每时间段虚拟电厂内部分布式能源的实际配置量；4)根据日前预测负荷需求量、外部电网的实时电价、虚拟电厂源设备运行参数，确定相对运行成本最低的运行方案，即虚拟电厂多能互补的源荷储优化调度的最优方案。所述步骤1)虚拟电厂运行成本模型，在不计能量传输损耗的情况下，虚拟电厂运行成本CDh为和之和，单位为元；其中为虚拟电厂与电网交互费用；为购买天然气费用；为蓄电池老化成本；为虚拟电厂的运行维护成本；为虚拟电厂运行的环境成本；环境成本为：m是污染物种类；Vej是第j项污染物的环境治理代价，单位为元/kg；Dej是产热机组单位出力的第j项污染物排放量，单位为kg/(MW·h)；Vj是热电机组排放第j项污染物的惩罚成本；表示微型燃气轮机t时段产生的电功率；为t时段燃气轮机和锅炉产生的热能和；虚拟电厂运行成本最小化的目标函数为：其中T为日前调度周期时段数，为24。所述步骤2)内部分布式能源运行模型，在不计能量损耗的前提下，每一时刻冷热电的需求量等于虚拟电厂中的供应量；制冷源包括热制冷机、空调；制热源包括锅炉、燃气轮机；发电源包括燃气轮机、光伏、风能；通过冷热电的源设备与电储、热储、电网的交互公共完成冷热电负荷的供应。所述进化粒子群算法引入遗传算法中的选择、交叉和变异算子，通过遍历所有可能结果，获得全局最优解。本专利技术的有益效果在于：本专利技术虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法，能够全面、精确、便捷地计算出虚拟电厂运行模型中分布式能源的优化部署方案，为虚拟电厂利益最大化和对电网的调节提供方法指导。附图说明图1为本专利技术方法虚拟电厂内部源荷储运行判断流程图。具体实施方式虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法，具体包括如下步骤：1、根据预测负荷需求、内部源设备容量、储能设备容量，建立虚拟电厂运行成本模型；在不计能量传输损耗的情况下，令CDh为虚拟电厂运行成本，单位为元，T为日前调度周期时段数；为虚拟电厂VPP与电网交互费用，单位为元；为购买天然气费用，单位为元；为蓄电池老化成本，单位为元；为虚拟电厂的运行维护成本，单位为元。为虚拟电厂运行的环境成本，单位为元。电网交互成本为：其中为第t时段虚拟电厂向电网购电电价，单位为元/(kW·h)；为第t时段虚拟电厂向电网购电功率，单位为(kW·h)；为第t时段虚拟电厂向电网售电电价，单位为元/(kW·h)；为第t时段虚拟电厂向电网售电功率，单位为(kW·h)；Δt为运行时间，燃料成本为：式中：为第t时段虚拟电厂购买天然气价格，元/m3；为燃气轮机产生的热功率；为锅炉产生的热功率；HNG为天然气热值；Δt为运行时间。蓄电池充放电老化成本：式中为电池的单位时间老化成本，单位元/次数；为充电标志位；为放电标志位。运行维护成本为：式中：表示微型燃气轮机t时段产生的电功率；RMT,rm表示微型燃气轮机运行维护费用；表示燃气锅炉t时段产生的热功率；RGB,rm表示燃气锅炉运行维护费用；表示虚拟电厂t时段的热负荷功率；ηhe表示热交换器效率；Rhe,rm表示热交换器运行维护费用；表示热制冷机t时段的输入功率；RTR,rm表示热制冷机运行维护费用；表示空调t时段的输入电功率；RAC,rm表示空调运行维护费用；表示光伏t时段的预测值；RPV,rm表示光伏电池维护费用；表示t时段储能充、放电功率；表示t时段热储充、放热功率；RBS,rm表示蓄电池运行维护费用系数；RHS,rm表示热储运行维护费用系数。环境成本为：m是污染物种类；Vej是第j项污染物的环境治理代价，单位为元/kg；Dej是产热机组单位出力的第j项污染物排放量，单位为kg/(MW·h)；Vj是热电机组排放第j项污染物的惩罚成本。表示微型燃气轮机t时段产生的电功率；为t时段燃气轮机和锅炉产生的热能和。虚拟电厂运行成本最小化的目标函数为：其中T为日前调度周期时段数，等于24(一天24小时)。2、根据内部分布式能源之间冷热电的产生与能源消耗量，建立内部分布式能源运行模型；虚拟电厂内部的源荷储优化调度时，内部分布式能源运行模型在不计能量损耗的前提下，每一时刻冷热电的需求量等于虚拟电厂中的供应量。制冷源包括热制冷机、空调；制热源包括锅炉、燃气轮机；发电源包括燃气轮机、光伏、风能。通过冷热电的源设备与电储、热储、电网的交互公共完成冷热电负荷的供应。冷功率平衡约束：式中：COPTR、COPAC分别为热制冷机、空调制冷系数；QC为第t时段冷负荷需求量。热功率平衡约束：式中是燃气轮机产生的热功率；ηRE是余热回收的效率；是第t时段的热负荷功率；ηHE是热传输损耗率。电功率平衡约束：其中为第t时段的电负荷；为风机产生的电负荷。3、用遗传算法、粒子群算法对进化的粒子群算法(E-PSO)进行改进，应用进化的粒子群算法与虚拟电厂的运行模型和分布式能源运行模型，对虚拟电厂中分布式能源的进行部署优化；在进化粒子群算法引入源荷储优化配置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)根据预测负荷需求、内部源设备容量、储能设备容量，建立虚拟电厂运行成本模型；2)根据内部分布式能源之间冷热电的产生与能源消耗量，建立内部分布式能源运行模型；3)应用进化粒子群算法与虚拟电厂的运行成本模型和分布式能源运行模型，对虚拟电厂中分布式能源的进行部署优化；在进化粒子群算法引入源荷储优化配置中：进化粒子群算法将使用每时间段蓄电池充放电的量作为粒子，虚拟电厂运行成本最小化为目标函数寻找目标，得到最优解时的粒子数值，确定每时间段虚拟电厂内部分布式能源的实际配置量；4)根据日前预测负荷需求量、外部电网的实时电价、虚拟电厂源设备运行参数，确定相对运行成本最低的运行方案，即虚拟电厂多能互补的源荷储优化调度的最优方案。

【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)根据预测负荷需求、内部源设备容量、储能设备容量，建立虚拟电厂运行成本模型；2)根据内部分布式能源之间冷热电的产生与能源消耗量，建立内部分布式能源运行模型；3)应用进化粒子群算法与虚拟电厂的运行成本模型和分布式能源运行模型，对虚拟电厂中分布式能源的进行部署优化；在进化粒子群算法引入源荷储优化配置中：进化粒子群算法将使用每时间段蓄电池充放电的量作为粒子，虚拟电厂运行成本最小化为目标函数寻找目标，得到最优解时的粒子数值，确定每时间段虚拟电厂内部分布式能源的实际配置量；4)根据日前预测负荷需求量、外部电网的实时电价、虚拟电厂源设备运行参数，确定相对运行成本最低的运行方案，即虚拟电厂多能互补的源荷储优化调度的最优方案。2.根据权利要求1所述虚拟电厂多能互补的源荷储优化配置方法，其特征在于，所述步骤1)虚拟电厂运行成本模型，在不计能量传输损耗的情况下，虚拟电厂运行成本CDh为和之和，单位为元；其中为虚拟电厂与电网交...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宇华，韩志永，
申请(专利权)人：上海电力学院，
类型：发明
国别省市：上海,31