一种含电动汽车的虚拟发电厂在线实时调度方法技术

本发明专利技术公开了一种含电动汽车的虚拟发电厂在线实时调度方法，获取各类型设备的实时运行数据和设备参数；采用模糊推理技术初始化设备的成本计算策略；虚拟发电厂调度中心根据获取的各类型设备的成本计算策略，建立各类设备模型进行统一出清，明确各类型设备的调度修正量和运行功率参考值；各类型设备根据出清结果，按照模糊推理技术自动更新成本计算策略，满足收敛条件后确定各类型设备的调度修正量和运行功率参考值作为调度结果；将调度结果下发各类型设备的控制器，完成虚拟发电厂的整体实时调度过程。本发明专利技术能够根据设备的实时工况，综合衡量设备的不同情况，在保障设备安全可靠运行基础上，实现整个系统和各设备的经济最优。

【技术实现步骤摘要】
一种含电动汽车的虚拟发电厂在线实时调度方法
本专利技术属于能源互联网
，具体涉及一种含电动汽车的虚拟发电厂在线实时调度方法。
技术介绍
分布式可再生能源的渗透率逐年提高，为电力系统提供了更加多样化的电力服务，并提高了电力系统的供能质量，降低了传统火电厂的发电量，降低了氮硫化物的排放，进一步实现了绿色供电。但风电、光伏可再生能源的发电量极大的依赖于自然天气因素，因此不可避免的具有发电随机性和波动性，给大规模的并网电力系统带来了巨大的挑战。随着国家对新能源电动汽车的扶持力度增大，电动汽车的数量急剧增加，越来越多的电动汽车参与到电网辅助服务，大规模的电动汽车参与电网会产生一系列并网问题。为了大规模的聚合分布式可再生能源和可控负荷，虚拟发电厂(virtualpowerplant)的概念被提出来了。虚拟发电厂不仅限于发电侧各发电单元的聚合，还能够于用电侧的可控负荷和需求响应技术结合起来，将发电和用电两侧的一些单元有机结合起来组成一个虚拟的整体参与到电力系统的调度和运行以及电力市场的竞标中。虚拟发电厂为解决分布式资源、储能、负荷侧资源并网问题提供了一种最佳途径。在虚拟发电厂的实时运行过程中，由于光伏、风电出力的随机性以及负荷的波动性，需要对虚拟发电厂内部的各类元件出力进行实时优化调度。虚拟发电厂的实时调度是一个单时段的决策问题。在单步实时调度过程中，若过多的改变单个元件的出力以平衡实时功率波动，将导致该元件状态过多偏离下一时刻的计划运行点，带来较大的调度偏差，不利于虚拟发电厂的经济运行。同时，随着电力体制改革，电力市场化程度加大，越来越多的资本力量参与虚拟发电厂的建设。虚拟发电厂内部的各类分布式资源往往归属于不同的个体，各分布式电源的投资和财务是相互独立的，在虚拟电厂内部，如何采用一种相对公平公正、相对合理的实时功率调度分配机制来处理各类分布式电源的实时调度问题至关重要，这必将成为虚拟发电厂健康稳定运行的关键所在，影响到了虚拟发电厂的扩建和并网。最近，研究表明，虚拟发电厂具有提高新能源发电效率和节省输电费用的能力。然而，由于地理特征、能源价格和消费者构成的差异，虚拟发电厂内部的各类分布式资源对于实时调度带来的收益和风险具有不同的偏好。因此，有必要建立虚拟发电厂的实时优化调度分析工具。到目前为止，已有关于储能、电动汽车和风电、光伏单个元件或集群并网在线实时调度的部分研究，但针对虚拟发电厂内部的各类分布式资源协同参与实时调度的相关工具仍然缺失。如果有了这个分析工具，对虚拟发电厂管控人员参与虚拟发电厂日常调度保障其稳定经济运行有极大的帮助，这必将有利于新能源并网的发展和用户侧可控资源的挖掘。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种含电动汽车的虚拟发电厂在线实时调度方法，保障虚拟发电厂实时可靠稳定运行的同时，获得一定的经济收益。本专利技术采用以下技术方案：一种含电动汽车的虚拟发电厂在线实时调度方法，包括以下步骤：S1、从虚拟发电厂内部各类型设备的底层采集装备中获取各类型设备的实时运行数据和设备参数；S2、针对步骤S1得到的各类型设备的实时运行数据和设备参数，采用模糊推理技术初始化设备的成本计算策略，上传虚拟发电厂调度中心；S3、虚拟发电厂调度中心根据获取的各类型设备的成本计算策略，建立各类设备模型进行统一出清，明确各类型设备的调度修正量和运行功率参考值；S4、各类型设备根据出清结果，即调度修正量和运行功率参考值，按照模糊推理技术自动更新成本计算策略，重复步骤S3直到满足收敛条件，最终确定各类型设备的调度修正量和运行功率参考值作为调度结果；S5、将步骤S4的调度结果下发各类型设备的控制器执行相关调度命令，完成虚拟发电厂的整体实时调度过程。具体的，步骤S1中，虚拟发电厂包括风电、光伏、储能和电动汽车充电桩；底层设备采集装备包括风电和光伏的PLC装置和通信链路；储能的控制器和通信链路；充电桩的控制器和通信装置；设备的实时运行数据和设备参数包括风电和光伏的装机容量和实时发电功率；储能的充放电功率、荷电状态和实时充放电功率；电动汽车的实时荷电状态和实时充电负荷功率。具体的，步骤S2中，成本计算策略系数模型中，根据虚拟发电厂内部各元件主体实时设备状态和运行数据定义设备的实时状态参数集SOE具体为：其中，为光伏的实时状态参数；为风电的实时状态参数；为G2V电动汽车的实时状态参数；为V2G电动汽车的实时状态参数；根据虚拟发电厂内部各元件主体实时调节能力大小定义设备调节能力参数集RCOE，具体如下：RCtotal(t)＝RCPV(t)+RCWT(t)+RCG2V(t)+RCV2G(t)+RCESS(t)其中，e∈(PV,WT,ESS,G2V,V2G)代表各个元件设备的实时调节能力参数；RCe(t)e∈(PV,WT,ESS,G2V,V2G)为元件的实时调节能力。具体的，步骤S3中，虚拟发电厂控制中心以实时调度总成本最小为目标函数，包括：偏离计划调度结果惩罚项、实时调度出力修正补偿项：e∈(PV,WT,ESS,G2V,V2G)其中，Pte表示在实时调度阶段，各类元件的出清中标量；表示实时调度出清电价，本文中采用更有利于市场竞争的PAC出清规则；和分别表示虚拟发电厂向配网实时购售电和日前计划购售电；η表示偏离参考运行点的惩罚因子。进一步的，统一出清的约束条件包括：风电和光伏的在线实时调度模型：其中，t代表虚拟发电厂实时调度时刻；PPV(t)和PWT(t)分别代表实时调度风光出力决策变量，和代表实时监测到的风光出力；储能的在线实时调度模型为：其中，和代表储能实时充放电功率决策变量；和代表储能最大允许充放电功率；SOCESS(t)代表储能的SOC；和是储能SOC的上下界；和是充放电效率；ΔT代表虚拟发电厂实时调度时间间隔；电动汽车按照与虚拟发电厂的交互类型，模型分为G2V和V2G两类，在实时调度阶段，两类电动汽车在线实时调度模型具体为：其中，和代表实时调度中电动汽车充放电功率决策变量；是G2V和V2G类型的区分标志，0代表G2V，1代表V2G；和代表电动汽车充放电标识；和是电动汽车最大允许充放电功率；表示电动汽车用户要求的电动汽车最低驶离SOC；表示电动汽车用户要求的最大可充电时间。具体的，步骤S4中，各类型设备自动更新成本计算策略具体为：根据虚拟发电厂调控中心统一出清的各类设备实时调度功率修正量和运行功率参考值，各类设备计算出对应调度功率修正量和运行功率参考值下的设备实时功率参考值，根据模糊推理技术更新下一轮迭代的成本计算策略，重复迭代过程，直至满足收敛条件。进一步的，收敛条件具体为：...

【技术保护点】
1.一种含电动汽车的虚拟发电厂在线实时调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、从虚拟发电厂内部各类型设备的底层采集装备中获取各类型设备的实时运行数据和设备参数；/nS2、针对步骤S1得到的各类型设备的实时运行数据和设备参数，采用模糊推理技术初始化设备的成本计算策略，上传虚拟发电厂调度中心；/nS3、虚拟发电厂调度中心根据获取的各类型设备的成本计算策略，建立各类设备模型进行统一出清，明确各类型设备的调度修正量和运行功率参考值；/nS4、各类型设备根据出清结果，即调度修正量和运行功率参考值，按照模糊推理技术自动更新成本计算策略，重复步骤S3直到满足收敛条件，最终确定各类型设备的调度修正量和运行功率参考值作为调度结果；/nS5、将步骤S4的调度结果下发各类型设备的控制器执行相关调度命令，完成虚拟发电厂的整体实时调度过程。/n

【技术特征摘要】
1.一种含电动汽车的虚拟发电厂在线实时调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、从虚拟发电厂内部各类型设备的底层采集装备中获取各类型设备的实时运行数据和设备参数；
S2、针对步骤S1得到的各类型设备的实时运行数据和设备参数，采用模糊推理技术初始化设备的成本计算策略，上传虚拟发电厂调度中心；
S3、虚拟发电厂调度中心根据获取的各类型设备的成本计算策略，建立各类设备模型进行统一出清，明确各类型设备的调度修正量和运行功率参考值；
S4、各类型设备根据出清结果，即调度修正量和运行功率参考值，按照模糊推理技术自动更新成本计算策略，重复步骤S3直到满足收敛条件，最终确定各类型设备的调度修正量和运行功率参考值作为调度结果；
S5、将步骤S4的调度结果下发各类型设备的控制器执行相关调度命令，完成虚拟发电厂的整体实时调度过程。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，虚拟发电厂包括风电、光伏、储能和电动汽车充电桩；底层设备采集装备包括风电和光伏的PLC装置和通信链路；储能的控制器和通信链路；充电桩的控制器和通信装置；设备的实时运行数据和设备参数包括风电和光伏的装机容量和实时发电功率；储能的充放电功率、荷电状态和实时充放电功率；电动汽车的实时荷电状态和实时充电负荷功率。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2中，成本计算策略系数模型中，根据虚拟发电厂内部各元件主体实时设备状态和运行数据定义设备的实时状态参数集SOE具体为：















其中，为光伏的实时状态参数；为风电的实时状态参数；为G2V电动汽车的实时状态参数；为V2G电动汽车的实时状态参数；
根据虚拟发电厂内部各元件主体实时调节能力大小定义设备调节能力参数集RCOE，具体如下：



RCtotal(t)＝RCPV(t)+RCWT(t)+RCG2V(t)
+RCV2G(t)+RCESS(t)



其中，代表各个元件设备的实时调节能力参数；RCe(t)e∈(PV,WT,ESS,G2V,V2G)为元件的实时调节能力。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中，虚拟发电厂控制中心以实时调度总成本最小为目标函数，包括：偏离计划调度结果惩罚项、实时调度出力修正补偿项：



其中，Pte表示在实时调度阶段，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建学，张子龙，齐捷，杨帆，魏景东，雍维桢，王建臣，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61