一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及设备技术

本发明专利技术公开了一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及设备，包括：S1构建主动负荷响应模型及储能系统响应模型，分别计算得出响应功率；S2将集中式优化目标函数解耦为每个虚拟电厂独立的优化目标函数进行求解；S3构建虚拟电厂实时运行模型；S4各个虚拟电厂将交互功率及交易电价传递给邻近虚拟电厂，各个虚拟电厂分别对本地决策变量，交互功率决策变量及交易电价进行迭代求解，获得虚拟电厂本地分布式资源的优化调度方案。本发明专利技术可以避免传统集中式优化求解的计算复杂、维数灾难、无法充分发掘海量多元分布式资源灵活性潜力等问题，可以有效提升分布式资源优化调度控制效率及灵活性，同时保障用户信息的隐私性。同时保障用户信息的隐私性。同时保障用户信息的隐私性。

【技术实现步骤摘要】
一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及设备


[0001]本专利技术涉及分布式资源优化调度
，特别是涉及一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及设备。

技术介绍

[0002]随着风机、光伏等可再生能源发电机组装机容量持续增长，其本身所固有的强随机性对现有配电系统的安全稳定运行造成极大挑战；同时，用户侧主动负荷、储能系统等多元海量分布式资源也呈现加速增长的趋势。传统的集中式优化求解方法面对高维度的多元海量可调分布式资源日益凸显诸多问题，例如问题求解复杂且计算时间冗长、需求数据信息量大、无法满足多元海量分布式资源调控信息所要求的低延时通信等问题。
[0003]目前对于海量分布式资源优化调度的问题已有大量研究，有学者采用鲁棒优化方法应对风机、光伏等可再生能源出力的强随机性，也有学者采用随机规划方法模拟各类分布式资源调度运行的场景。然而，目前已有的研究和方法仍有以下不足：采用鲁棒优化方法得到的优化调度方案无法充分发掘多元海量分布式资源的灵活性潜力；采用随机规划方法无法应对极端场景下分布式资源的强随机性问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于解决提升海量分布式资源优化调度效率的问题，提供一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法及设备。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，包括以下步骤：
[0007]S1、构建对参与虚拟电厂需求响应调控的主动负荷响应模型及储能系统响应模型，分别计算得出主动负荷和储能系统的响应功率；
[0008]S2、将集中式优化目标函数解耦分解为每个虚拟电厂独立的优化目标函数进行求解；
[0009]S3、构建虚拟电厂实时运行模型，为维持虚拟电厂内部本地功率动态平衡分别做出本地决策变量以及得出和邻近虚拟电厂的交互功率决策变量及交易电价；
[0010]S4、各个虚拟电厂将交互功率及交易电价传递给邻近虚拟电厂，各个虚拟电厂分别对所述本地决策变量，所述交互功率决策变量及所述交易电价进行迭代求解，获得虚拟电厂本地分布式资源的优化调度方案。
[0011]在本专利技术的一些实施例中，步骤S2还包括：S21、引入拉格朗日对偶乘子变量，将集中式求解下的优化目标函数写成集中式优化目标函数增广拉格朗日函数形式；S22、随后对所述集中式优化目标函数增广拉格朗日函数形式进行分解，得到单个虚拟电厂的优化目标。
[0012]在本专利技术的一些实施例中，所述集中式优化目标函数表达式如下：
[0013][0014]；
[0015]其中u
i
,v
i
分别为第i个虚拟电厂的本地决策变量和与邻近VPP交互的决策变量，f
ip
(u
i
),f
is
(v
i
)分别为虚拟电厂本地分布式资源调度运行成本和与邻近虚拟电厂进行功率交互的成本；为确保配电系统运行过程中满足交互功率守恒约束的罚函数项；为第i个虚拟电厂选择与第j个虚拟电厂进行交互的功率决策变量，同理，为第j个虚拟电厂选择与第i个虚拟电厂进行交互的功率决策变量，二者满足功率守恒约束，j∈N
i
表示第j个虚拟电厂属于第i个虚拟电厂邻近虚拟电厂的集合；所述集中式优化目标函数增广拉格朗日函数形式表达式如下：
[0016][0017]所述单个虚拟电厂的优化目标函数表达式如下：
[0018][0019]其中为引入的拉格朗日对偶乘子变量，其物理意义是第i个虚拟电厂选择与第j个虚拟电厂进行功率交互的所制定的交易电价，则为引入的松弛变量，是第i个虚拟电厂所估计的第j个虚拟电厂与其进行交互的功率决策变量。
[0020]在本专利技术的一些实施例中，步骤S1中所述主动负荷响应模型表达式如下：
[0021][0022]其中T为一天24h时段的集合，t为各个时段的索引；为第i个虚拟电厂内部主动负荷聚合功率，其中为固定负荷，分别为第i个虚拟电厂在时刻t所做出的增加和削减负荷功率变量，约束表示第i个虚拟电厂在时刻t所做出的增加和削减负荷功率变量都有一定上下限范围，
则保证在一天内第i个虚拟电厂所做出的增加和削减负荷功率总量相等，从而保证用户的用电需求，则表明各个虚拟电厂不会同时做出增加和削减负荷功率的决策；所述储能系统响应模型表达式如下：
[0023][0024]其中为第i个虚拟电厂所配备的储能系统响应功率，分别为储能系统的充电功率及放电功率，约束和保障储能系统充放电功率值在限定范围内且单个时刻不会同时做出充电和放电的决策，其中为表征储能系统在时刻t选择充电还是放电的0
‑
1变量；储能系统的荷电状态约束表达式如下：
[0025]；
[0026]其中η
ESS,ch
，η
ESS,dch
分别为储能系统的充电效率和放电效率，为储能系统的容量，Δt为时间间隔，同时荷电状态的值需要满足上下限约束其中分别为荷电状态的最小值和最大值，约束S
init,i
＝S
T,i
保障一天中储能系统的充电和放电完成一次循环，其中S
init,i
，S
T,i
分别为一天内荷电状态的初始值和最终值。
[0027]在本专利技术的一些实施例中，以各个虚拟电厂以最小化自身运营成本为目标，对邻近虚拟电厂的交互功率及交易电价进行预估；步骤S3中所述虚拟电厂实时运行模型如下：
[0028]各个虚拟电厂在运行过程中约束条件表达式如下：
[0029][0030][0031][0032]其中分别为各个虚拟电厂与上级电网之间的购售电功率，分别为各个虚拟电厂与上级电网之间的购售电功率上限值，为表征各个虚拟电厂选择与上级电网之间购电或者售电决策的0
‑
1变量；分别为各个虚拟电厂与邻近虚拟电厂之间的购售电功率，分别为各个虚拟电厂与邻近虚拟电厂之间的购售电功率上限值，为表征各个虚拟电厂选择与邻近虚拟电厂之间购电或者售电决策的0
‑
1变量；分别为各个虚拟电厂内部配备的光伏和风力发电机组的功率值。
[0033]在本专利技术的一些实施例中，为提升分布式可再生能源的就地消纳率，对电力系统实时运行过程中的交易电价有约束条件表达式如下：
[0034][0035]其中分别为第t时刻虚拟电厂从上级电网购电价格以及对上级电网售电价格，分别为第t时刻虚拟电厂从邻近虚拟电厂购电价格以及对邻近虚拟电厂售电价格。
[0036]在本专利技术的一些实施例中，步骤S4中所述优化调度方案如下：
[0037]虚拟电厂运行成本目标函数表达式如下：
[0038][0039][0040]其中f
iVPP
为第i个虚拟电厂的总运行成本；f
iDR
为第i个虚拟电厂的需求响应调度成本，c
DR
为单位需求响应调度成本，用以补偿用户改变自身用电计划；f
iESS<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多虚拟电厂与配网协同优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建对参与虚拟电厂需求响应调控的主动负荷响应模型及储能系统响应模型，分别计算得出主动负荷和储能系统的响应功率；S2、将集中式优化目标函数解耦分解为每个虚拟电厂独立的优化目标函数进行求解；S3、构建虚拟电厂实时运行模型，为维持虚拟电厂本地功率动态平衡分别做出本地决策变量以及得出和邻近虚拟电厂的交互功率决策变量及交易电价；S4、各个虚拟电厂将交互功率及交易电价传递给邻近虚拟电厂，各个虚拟电厂分别对所述本地决策变量，所述交互功率决策变量及所述交易电价进行迭代求解，获得虚拟电厂本地分布式资源的优化调度方案。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2还包括：S21、引入拉格朗日对偶乘子变量，将集中式求解下的优化目标函数写成集中式优化目标函数增广拉格朗日函数形式；S22、随后对所述集中式优化目标函数增广拉格朗日函数形式进行分解，得到单个虚拟电厂的优化目标。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述集中式优化目标函数表达式如下：征在于，所述集中式优化目标函数表达式如下：；其中u
i
,v
i
分别为第i个虚拟电厂的本地决策变量和与邻近VPP交互的决策变量，f
ip
(u
i
),f
is
(v
i
)分别为虚拟电厂本地分布式资源调度运行成本和与邻近虚拟电厂进行功率交互的成本；为确保配电系统运行过程中满足交互功率守恒约束的罚函数项；为第i个虚拟电厂选择与第j个虚拟电厂进行交互的功率决策变量，同理，为第j个虚拟电厂选择与第i个虚拟电厂进行交互的功率决策变量，二者满足功率守恒约束，j∈N
i
表示第j个虚拟电厂属于第i个虚拟电厂邻近虚拟电厂的集合；所述集中式优化目标函数增广拉格朗日函数形式表达式如下：所述单个虚拟电厂的优化目标函数表达式如下：其中λ
ij
为引入的拉格朗日对偶乘子变量，其物理意义是第i个虚拟电厂选择与第j个虚
拟电厂进行功率交互的所制定的交易电价，则为引入的松弛变量，是第i个虚拟电厂所估计的第j个虚拟电厂与其进行交互的功率决策变量。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中所述主动负荷响应模型表达式如下：其中T为一天24h时段的集合，t为各个时段的索引；为第i个虚拟电厂内部主动负荷聚合功率，其中为固定负荷，分别为第i个虚拟电厂在时刻t所做出的增加和削减负荷功率变量，约束表示第i个虚拟电厂在时刻t所做出的增加和削减负荷功率变量都有一定上下限范围，则保证在一天内第i个虚拟电厂所做出的增加和削减负荷功率总量相等，从而保证用户的用电需求，则表明各个虚拟电厂不会同时做出增加和削减负荷功率的决策；所述储能系统响应模型表达式如下：其中为第i个虚拟电厂所配备的储能系统响应功率，分别为储能系统的充电功率及放电功率，约束和保障储能系统充放电功率值在限定范围内且单个时刻不会同时做出充电和放电的决策，其中为表征储能系统在时刻t选择充电还是放电的0
‑
1变量；
储能系统的荷电状态约束表达式如下：；其中η
ESS,ch
，η
ESS,dch
...

【专利技术属性】
技术研发人员：许银亮，宋泽淏，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：