一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法，属于虚拟电厂调度技术领域，包括以下步骤：S1：确定目标函数；S2：建立约束条件；S3：多目标问题优化。本发明专利技术应用于零碳多目标系统，实现由风力发电机（WT）、光伏系统（PV）和插电式电动汽车（PEV）组成的虚拟电厂多目标优化调度；针对多种分布式电源的不确定性，使用新的约束处理方法，解决发电成本、总排放量、电压偏差和功率损耗四个目标协调优化问题，降低了能源成本的同时，有效提升电力系统灵活性，实现多能互补、源网荷储高效协同，为实现碳中和目标，提供有效策略参考。提供有效策略参考。提供有效策略参考。

【技术实现步骤摘要】
一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法


[0001]本专利技术涉及虚拟电厂调度
，具体涉及一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法。

技术介绍

[0002]随着可再生能源发电和电动汽车的高度普及，在现代社会能源和电力系统运行下，越来越多的人关注高效协同能源体系相关的理论方法和优化协同策略，为实现无碳环境开辟了一条道路。在“双碳”背景下，预计到2030年，我国新能源装机占比将达到50%。高比例可再生能源的接入将对电网造成巨大冲击。虚拟电厂具有“源
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荷”双重身份，可以向电网供电，也可以消纳电网盈余电力，有效提升电力系统灵活性，提高资源优化配置能力，实现多能互补、源网荷储高效协同，助力“双碳”目标。虚拟电厂通过将不同空间的可调节（可中断）负荷、储能、微电网、电动汽车、分布式电源等一种或多种资源聚合起来，实现自主协调优化控制，参与电力系统运行和电力市场交易的智慧能源系统。它的优点在于既可以作为“正电厂”向系统供电调峰，又可作为“负电厂”加大负荷消纳配合系统填谷。所以可以通过快速响应指令配合保障系统稳定并获得经济补偿，也可等同于电厂参与容量、电量、辅助服务等各类电力市场获得经济收益。
[0003]如图1所示，虚拟发电厂是多个分布式电源、负荷以及储能装置的集合，作为一种特殊的发电厂提供需求响应、电网辅助服务和参与电力市场交易。虚拟电厂可以通过控制、计量和通信等技术聚合分布式能源、储能系统、需求响应资源等分布式能源，实现资源合理优化配置和利用。
[0004]目前虚拟电厂的调度方法中存在的多目标优化困难，难以实现最优调度的问题。为此，提出一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于：如何解决目前虚拟电厂的调度方法中存在的多目标优化困难，难以实现最优调度的问题，提供了一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法。
[0006]本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本专利技术包括以下步骤：S1：确定目标函数根据多目标电网最优调度问题确定四个目标函数为总发电成本目标函数、燃料消耗成本目标函数、总有功功率损耗目标函数和电压偏差和为目标函数；S2：建立约束条件针对多种分布式能源的不确定性，建立新的约束条件，解决总发电成本、总排放量、总有功功率损耗、电压偏差和四个目标协调优化问题；S3：多目标问题优化为了建立零碳多目标的虚拟电厂优化调度模型，提出一种侵入性杂草优化算法的
混合多目标优化算法，其次运行自适应惩罚约束方法，最后运行蒙特卡洛算法对四个目标进行优化。
[0007]更进一步地，在所述步骤S1中，目标函数F1为总发电成本，包括柴油发电机、WT、PV和PEV发电成本之和，具体如下：其中，为柴油、WT、PV和PEV发电机个数，发电机i成本系数；为WT、PV和PEV发电机输出有功功率的预测值，为WT、PV和PEV发电机实际可用有功功率，为WT、PV和PEV发电机燃料消耗成本。
[0008]更进一步地，在所述步骤S1中，目标函数F2为柴油发电机的燃料消耗成本，具体如下：其中，为柴油发电机输出功率，为发电机燃料成本系数，i为发电机个数。
[0009]更进一步地，在所述步骤S1中，目标函数F3为柴油发电机的有功功率损耗，具体如下：其中，V
i
、V
j
为母线i、j电压，为母线电压功率角，Gk为母线电压电导。
[0010]更进一步地，在所述步骤S1中，目标函数F4为所有负载相对于母线参考电压偏差的积累和，即电压偏差和，具体如下： 其中，Vref为基准电压，V
i
为母线i电压。
[0011]更进一步地，在所述步骤S2中，建立新的约束条件包括功率平衡约束，具体如下：具体如下：其中，、为第i台发电机发出有功功率和无功功率，、为第i台发电机需求有功功率和无功功率，、为母线i、j间的电导与磁化率；建立新的约束条件还包括柴油发电机、光伏、风力发电和电动汽车充放电的无功和有功功率约束，具体如下：具体如下：具体如下：具体如下：具体如下：具体如下：具体如下：具体如下：其中，和是柴油发电机的有功功率限制；和是发电机的无功功率限制；和是风力发电的有功功率限制；和是光伏发电的有功功率限制，和是电动汽车的有功功率限制，和是风力发电的无功功率限制，和是光伏发电的无功功率限制，和是母线i电压限制。
[0012]更进一步地，所述风力发电数学模型即风速大小，风力发电机输出功率与风速关系，具体如下：其中，为风力发电机并网切入风速，为切出风速，为额定风速，为风力发电机在额定风速时对应的输出功率；所述光伏发电数学模型即光伏发电的输出功率与太阳辐射照度的关系，具体如下：其中，是辐照度为的实际输出功率，、为最大测试功率和太阳标准幅值强度，为实际运行辐射强度，为实际环境温度，为环境参考温度，为功率温度系数，C为辐照度基本阈值，辐照度即太阳辐射照度。
[0013]更进一步地，所述电动汽车的数学模型包括起始充电时间密度函数、结束充电时间密度函数、日行驶里程的密度函数，具体如下：起始充电时间满足以下密度函数：其中，μ=17.47，φ=3.41；结束充电时间满足以下密度函数：其中，μ=8.92，φ=3.24；日行驶里程的密度函数如下：其中，μ=2.98，φ=1.14。
[0014]更进一步地，在所述步骤S3中，具体过程如下：S31：将WT、PV和PEV能源的随机性质与正常的最优潮流相结合，以解决能源不可预测性质的影响；S32：基于侵入性杂草优化算法解决多目标优化问题；S33：利用概率分布函数对WT、PV和PEV能量系统的不确定性进行建模，并通过蒙特卡罗模拟计算其不确定性成本；S34：利用一种称为有效约束处理方法来处理多目标优化问题中的复杂条件限制问题。
[0015]更进一步地，在所述步骤S32中，侵入性杂草优化算法将一个多目标问题分解为大量的子目标优化问题，并同时求解；在每个子问题中，使用IWO搜索所有对象的聚合函数；每个子问题都有一个唯一的聚合权值，它生成与其他问题不同的聚合函数，每一代的种群大小等于分解后的子问题的数量，子问题的目标函数表示为：
其中，m为目标个数，为权重向量，为参考点。本专利技术相比现有技术具有以下优点：该基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法，应用于零碳多目标系统，实现由风力发电机（WT）、光伏系统（PV）和插电式电动汽车（PEV）组成的虚拟电厂多目标优化调度；针对多种分布式电源的不确定性，使用新的约束处理方法，解决发电成本、总排放量、电压偏差和功率损耗四个目标协调优化问题，降低了能源成本的同时，有效提升电力系统灵活性，实现多能互补、源网荷储高效协同，为实现碳中和目标，提供有效策略参考。
附图说明
[0016]图1是虚拟电厂的结构示意图；图2是本专利技术实施例中的实施流程示意图。
具体实施方式
[0017]下面对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定目标函数根据多目标电网最优调度问题确定四个目标函数为总发电成本目标函数、燃料消耗成本目标函数、总有功功率损耗目标函数和电压偏差和为目标函数；S2：建立约束条件针对多种分布式能源的不确定性，建立新的约束条件，解决总发电成本、总排放量、总有功功率损耗、电压偏差和四个目标协调优化问题；S3：多目标问题优化为了建立零碳多目标的虚拟电厂优化调度模型，提出一种侵入性杂草优化算法的混合多目标优化算法，其次运行自适应惩罚约束方法，最后运行蒙特卡洛算法对四个目标进行优化。2.根据权利要求1所述的一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于：在所述步骤S1中，目标函数F1为总发电成本，包括柴油发电机、WT、PV和PEV发电成本之和，具体如下：其中，为柴油、WT、PV和PEV发电机个数，发电机i成本系数；为WT、PV和PEV发电机输出有功功率的预测值，为WT、PV和PEV发电机实际可用有功功率，为WT、PV和PEV发电机燃料消耗成本。3.根据权利要求2所述的一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于：在所述步骤S1中，目标函数F2为柴油发电机的燃料消耗成本，具体如下：其中，为柴油发电机输出功率，为发电机燃料成本系数，i为发电机个数。4.根据权利要求3所述的一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于：在所述步骤S1中，目标函数F3为柴油发电机的有功功率损耗，具体如下：其中，V
i
、V
j
为母线i、j电压，为母线电压功率角，Gk为母线电压电导。5.根据权利要求4所述的一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于：在所述步骤S1中，目标函数F4为所有负载相对于母线参考电压偏差的积累和，即电压偏差和，具体如下：其中，Vref为基准电压，V
i
为母线i电压。6.根据权利要求5所述的一种基于零碳多目标系统的虚拟电厂调度优化方法，其特征在于：在所述步骤S2中，建立新的约束条件包括功率平衡约束，具体如下：在于：在所述步骤S2中，建立新的约束条件包括功率平衡约束，具体如下：其中，、为第i台发电机发出有功功率和无功功率，、为第i台发电机需求有功功率和无功功率，、为母线i、j间的电导与磁化率；
建立新的约束条件还包括柴油发电机、光伏、风力发电和电动汽车充放电的无功和有功功率约束，具体如下：功功率约束，具体如下：...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨扬，崔巍，
申请(专利权)人：山东石油化工学院，
类型：发明
国别省市：