基于电力间接碳排放不确定性的虚拟电厂鲁棒优化方法技术

本发明专利技术提供了基于电力间接碳排放不确定性的虚拟电厂鲁棒优化方法，涉及多能协同虚拟电厂的优化技术领域，其目的是考虑并克服多能协同虚拟电厂两阶段鲁棒优化时的不确定性获取更好的调度方案，包括基于电力间接碳排放强度获取电力间接碳排放强度的不确定性，得到多能协同虚拟电厂并网点电力间接碳排放强度的不确定集；进行设备建模，获取设备运行成本、碳交易成本和多能协同虚拟电厂运行约束条件；建立目标函数：目标函数的约束为所述多能协同虚拟电厂运行约束条件，基于两阶段鲁棒优化模型的转换对目标函数进行求解。本发明专利技术具有获取的调度方案更好、成本更低的优点。成本更低的优点。成本更低的优点。

【技术实现步骤摘要】
基于电力间接碳排放不确定性的虚拟电厂鲁棒优化方法


[0001]本专利技术涉及多能协同虚拟电厂的优化
，具体而言，涉及基于电力间接碳排放不确定性的虚拟电厂鲁棒优化方法。

技术介绍

[0002]我国能源结构逐步由集中式向分布式利用转变，多能协同虚拟电厂能够突破传统能源体系相互独立的壁垒，发挥冷
‑
热
‑
电多能互补优势，聚合多种能源类型实现分布式能源的高效利用，成为推动能源供应低碳化发展的有力手段。
[0003]多能协同虚拟电厂在考虑能源生产和消费中的节能增效的同时，还需要进一步考虑计及碳交易成本下的系统综合运行效益。目前已有不少对虚拟电厂的低碳优化运行的研究。例如在传统虚拟电厂优化调度模型中引入了碳交易机制，降低了系统的运行成本与碳排放；或者对热电联合系统建立碳交易模型，优化能源结构，并引入储能设备提高系统的灵活性；或者从低碳政策与低碳技术两方面对虚拟电厂的系统碳排放进行约束，并分析了不同的阶梯碳交易参数对虚拟电厂低碳性和经济性的影响。一般来说是将碳交易机制纳入虚拟电厂的优化调度模型，以实现虚拟电厂本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于电力间接碳排放不确定性的虚拟电厂鲁棒优化方法，其特征在于，包括以下步骤：基于电力间接碳排放强度获取电力间接碳排放强度的不确定性，得到多能协同虚拟电厂并网点电力间接碳排放强度的不确定集U1；进行设备建模，得到光伏与风机与冷热电负荷的多面体不确定集U2，基于所述设备建模获取设备运行成本、碳交易成本和多能协同虚拟电厂运行约束条件；根据U1、U2、设备运行成本、碳交易成本建立目标函数：F
VPP
为多能协同虚拟电厂一个调度周期T内的总成本，不确定变量u1为多能协同虚拟电厂并网点的电力间接碳排放强度，不确定变量u2为多能协同虚拟电厂的光电、风电及冷热电负荷，为t时段设备运行成本，为多能协同虚拟电厂在t时段内的碳交易成本；目标函数的约束为所述多能协同虚拟电厂运行约束条件，基于两阶段鲁棒优化模型的转换对目标函数进行求解。2.根据权利要求1所述的基于电力间接碳排放不确定性的虚拟电厂鲁棒优化方法，其特征在于，获取所述电力间接碳排放强度的方法为：特征在于，获取所述电力间接碳排放强度的方法为：为t时段多能协同虚拟电厂与电网集中式并网点的电力间接碳排放强度，为t时段第k条支路流向该节点的碳流量，为t时段第k条支路流向该节点的功率，与分别为t时段流向该节点的第i种化石能源和第j种清洁能源向电网提供的电量，为t时段第i种化石能源向电网提供单位电量所消耗的能源质量，为t时段第i种化石能源消耗单位质量所产生的碳排放量，与分别为t时段第i种化石能源和第j种清洁能源向电网提供的电能从发电端到多能协同虚拟电厂与电网并网点的网损率。3.根据权利要求2所述的基于电力间接碳排放不确定性的虚拟电厂鲁棒优化方法，其特征在于，所述获取电力间接碳排放强度的不确定性的方法为：T为一个调度周期，取值为24h，为t时段电力间接碳排放强度的预测值，为t时段电力间接碳排放强度实际值，为t时段电力间接碳排放强度实际值与预测值的偏差，为t时段电力间接碳排放强度实际值与预测值偏差的最大值，Γ
Grid
为电力间接碳排放强度不确定调节参数。
4.根据权利要求1所述的基于电力间接碳排放不确定性的虚拟电厂鲁棒优化方法，其特征在于，所述设备建模包括：纯凝式机组：纯凝式机组：为t时段纯凝式机组输出的电功率，分别为纯凝式机组输出功率最大和最小值，分别为纯凝式机组的爬坡率上限和下限，为纯凝式机组的启停状态标志位，取值为1表示开机，取值为0表示停机；背压式机组：背压式机组：分别为背压式机组输出功率最大值和最小值，分别为背压式机组的爬坡率上限和下限，为背压式机组的启停状态标志位，取值为1表示开机，取值为0表示停机；电锅炉：电锅炉：分别为t时段电锅炉的耗电功率和输出热功率，η
EB
为电锅炉的热电效率，为电锅炉输入电功率最大值，分别为电锅炉的爬坡率上限和下限；燃气锅炉：燃气锅炉：为t时段燃气锅炉的输出热功率，为燃气锅炉输出热功率最大值，分别为燃气锅炉的爬坡率上限和下限；电制冷机：电制冷机：分别为t时段电制冷机的耗电功率和输出冷功率，η
RM1
、η
RM2
为电制冷机的耗电系数，分别为电制冷机输出冷功率的最大值和最小值，分别为电
制冷机的爬坡率上限和下限，为电制冷机的启停状态标志位，取值为1表示开机，取值为0表示停机；并网功率：并网功率：
l
分别为t时段多能协同虚拟电厂的购电功率和售电功率，分别为购电最大值、售电最大值、购电最小值和售电最小值，分别为购电状态标志位和售电状态标志位，取值为1表示运行，取值为0表示停止；蓄电池：蓄电池：蓄电池：分别为t时段蓄电池的充电功率和放电功率分别为t时段蓄电池的充电功率和放电功率分别为蓄电池充电功率最大值、放电功率最大值、充电功率最小值和放电功率最小值，为t时段末蓄电池的剩余容量，η
ES,cha
、η
ES,dis
分别为蓄电池的充电功率和放电效率，t取值为1h，电功率和放电效率，t取值为1h，分别为蓄电池剩余容量最大值、最小值，分别为蓄电池的充电状态标志位和放电状态标志...

【专利技术属性】
技术研发人员：周特，薛云飞，吴杏平，李姚旺，王竞毅，杨维，周春雷，宋金伟，袁启恒，包维瀚，杜尔顺，张宁，
申请(专利权)人：清华四川能源互联网研究院，
类型：发明
国别省市：