一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法及系统。所述优化调度方法包括：分析广义需求侧资源的类型，建立大规模需求侧资源的灵活性优化调度框架；建立广义需求侧资源的通用模型，提出基于外近似的规模化需求侧资源聚合灵活性建模方法；以分布式电源、负荷、储能三类典型的广义需求侧资源为例，建立各类需求侧资源的经济性模型；以需求侧资源聚合者为引导者，以分布式电源所有者、电力用户、储能所有者为从属者，提出基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，设计基于迭代的博弈均衡分布式求解方法。本发明专利技术还公开了优化调度系统，本发明专利技术所提的需求侧资源灵活性优化调度方法，可有效聚合大规模需求侧资源的灵活调节能力，具有一定的实际应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法及系统
本专利技术涉及能源领域，特别是涉及一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法及系统。
技术介绍
大力发展风、光等新能源，是应对能源环境问题的必然选择。以风、光为代表的新能源发电，其出力具有显著的间歇性、波动性和不确定性，对电力系统运行的灵活性提出了更高的要求。发掘需求侧资源的灵活调节能力，可有效促进新能源消纳利用、缓解系统净负荷峰谷差。然而，需求侧资源具有种类多、容量小、规模大的特征，随着需求侧资源规模的日益增加，其优化调度面临如下挑战：一是现有的需求侧资源建模方法适用于需求侧资源规模较小场景，在需求侧资源规模化接入情况下存在优化变量增加、计算复杂、求解难度大的显著问题；二是现有优化调度方法未能很好解决不同类型需求侧资源间协同优化及数据隐私问题。因此，需要开展基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法的相关研究，为促进可再生能源消纳利用、提需求侧资源所有者收益提供支撑。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种能够考虑多运行主体的需求侧资源灵活性优化调度方法及系统。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，其特征在于，所述优化调度方法包括：/n分析广义需求侧资源的类型；/n建立大规模需求侧资源的灵活性优化调度框架；/n建立广义需求侧资源的通用模型；/n提出基于外近似的规模化需求侧资源聚合灵活性建模方法；/n建立各类需求侧资源的经济性模型；/n提出基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法；/n设计基于迭代的博弈均衡分布式求解方法。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，其特征在于，所述优化调度方法包括：
分析广义需求侧资源的类型；
建立大规模需求侧资源的灵活性优化调度框架；
建立广义需求侧资源的通用模型；
提出基于外近似的规模化需求侧资源聚合灵活性建模方法；
建立各类需求侧资源的经济性模型；
提出基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法；
设计基于迭代的博弈均衡分布式求解方法。


2.根据权利要求1所述的一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，其特征在于，所述的广义需求侧资源的类型具体包括：
1)分布式电源；该类广义需求侧资源分为两类：可调度分布式电源和不可调度分布式电源；
2)负荷资源；需求侧存在能与电网友好合作的电力负荷，负荷分为固定负荷和可平移负荷；在智能电网环境下，电网公司或需求侧资源聚合者通过激励或价格信号，引导用户参与电网优化运行；
3)储能或类储能资源；该类资源包括静态储能和类储能资源，具有电源和负荷的双重属性。


3.根据权利要求2所述的一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，其特征在于，所述可调度分布式电源包括燃料电池和微型燃气轮机；所述不可调度分布式电源包括风电和光伏发电；所述不可调度是指无法完全控制其出力，通过弃风弃光来保证系统安全性。


4.根据权利要求1所述的一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，其特征在于，所述大规模需求侧资源的灵活性优化调度框架具体包括：
为了充分发掘规模化异质需求侧资源的灵活性潜力，构建基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度框架，需求侧资源聚合者作为博弈框架的引导者，通过聚合大规模差异化需求侧资源的灵活性，响应电网调控需求，基于电网的价格信号，通过制定内部的价格来引导各类需求侧资源的行为；分布式电源、负荷和储能各类需求侧资源作为博弈框架的跟随者，通过安排自身的发电或用电计划，响应聚合者的价格信号。


5.根据权利要求1所述的一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，其特征在于，所述广义需求侧资源的通用模型具体包括：
柴油发电机模型：



其中，T为优化时间周期，G为柴油发电机的集合；分别为柴油发电机g的出力上下限，和分别为柴油发电机g的向上和向下爬坡速率；Pg,t和Pg,t-1分别为柴油发电机g在时段t和t+1的有功出力，Δt为优化时间间隔；
光伏模型：



其中，J为光伏机组的集合，T为优化时间周期，为光伏机组j在时段t的最大出力，Pj,t为光伏机组j在时段t的实际出力；
负荷模型：
对于电力负荷，假定其由固定负荷和可平移负荷构成；对于前者，认为其不具备灵活性；对于后者，其灵活性模型如下：






其中，I为电力用户的集合，T为优化时间周期；Li,t、分别为用户i在时段t的总负荷、固定负荷和可平移负荷；和分别为用户i在时段t的可平移负荷上下限，ti,max和ti,min分别为用户i的可平移负荷调节时间范围的上下限，Qi为用户i的可平移负荷总量；
储能模型：



其中，K为储能设备的集合；和分别表示储能设备k在时刻t的电功率和剩余电量，表示储能设备k在时刻t+1的剩余电量；和分别表示储能设备k的充放电功率上下限，和分别表示储能设备k的容量上下限；T为优化时间周期，Δt为优化时间间隔。


6.根据权利要求1所述的一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，其特征在于，所述基于外近似的规模化需求侧资源聚合灵活性建模方法具体包括：
对于需求侧资源，受物理特性、自然条件和人为习惯因素的影响；随着需求侧资源规模的不断增加，上述基于单个类型需求侧资源的灵活性建模方法在进行优化时面临维数灾问题；采用外近似的方法来对大规模需求侧资源的聚合灵活性进行量化，从而降低运算的复杂度；
对于柴油发电机，其聚合灵活性为：















其中，分别为柴油发电机在时段t和时段t-1的聚合出力；和分别表示柴油发电机聚合功率的上下限；和分别表示柴油发电机的聚合向上/向下爬坡速率；T为优化时间周期，Δt为优化时间间隔；G为柴油发电机的集合，分别为柴油发电机g的出力上下限，和分别为柴油发电机g的向上和向下爬坡速率；
同样，光伏、负荷和储能的聚合灵活性为：









其中，为光伏在时段t的聚合输出功率上限，光伏机组在时段t的聚合出力，T为优化时间周期；和分别表示聚合可平移负荷在时段t的上下限；为用户在时段t的聚合可平移负荷，和分别为用户在时段t的聚合可平移负荷上下限，ti,max和ti,min分别为用户可平移负荷调节时间范围的上下限，Qagg为用户的聚合可平移负荷总量；和分别表示储能设备在时刻t的聚合电功率和剩余电量，表示储能设备在时刻t+1的聚合剩余电量；和分别表示储能设备的聚合充放电功率上下限，和分别表示储能设备的聚合容量上下限；Δt为优化时间间隔。


7.根据权利要求1所述的一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法，其特征在于，所述的建立各类需求侧资源的经济性模型，具体包括：
电网价格模型：
对于需求侧资源聚合者而言，其作为电网...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁鹏，吕昊，刘念，王铁强，韩建沛，张文武，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司，华北电力大学，泰豪软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13