本发明专利技术公开了一种虚拟电厂的资源分层优化调度方法及相关装置，该方法包括：获取上级电网发送的调度需求和电力市场发送的出清结果，并将调度需求和出清结果输入预调度模型，得到虚拟电厂的预调度指令；将预调度指令发送至多个资源集群服务器，并从多个资源集群服务器获取多组响应曲线和多组响应成本；将每个资源集群服务器发送的多组响应曲线和响应成本输入优化调度模型，得到多个目标响应曲线，并将多个目标响应曲线发送至对应的资源集群服务器，多个目标响应曲线与资源集群服务器一一对应。通过实施本方法，云服务器将上级电网下发的调度指令分解并下发至资源集群服务器，简化了资源分层优化调度方法的通信网络，降低了计算难度。计算难度。计算难度。
【技术实现步骤摘要】
虚拟电厂的资源分层优化调度方法及相关装置
[0001]本专利技术涉及综合能源系统的运行和控制
，尤其涉及一种虚拟电厂的资源分层优化调度方法及相关装置。
技术介绍
[0002]随着能源互联网和需求响应的发展，分布式综合能源系统的运行和控制技术越来越被重视。需求侧资源成为电力系统灵活性和备用容量的替代解决方案。需求侧分布式资源具有数量大但单点容量小、响应特征多样化、空间分布分散等特点。在综合能源系统中有大量分散的多能源分布式资源。例如光伏、地源热泵、空气源热泵、空调、工商业负荷、电动汽车充电站和储能等多种资源。若通过集中控制直接调度这些资源，将产生极高的信息访问成本，云端计算也会面临维数灾难，导致较大的计算难度。
技术实现思路
[0003]针对上述问题，本申请实例提供了一种虚拟电厂的资源分层优化调度方法，通过对分布式资源进行分群聚合，云服务器将上级电网下发的调度指令分解并下发至资源集群服务器，通过资源集群服务器计算得到的响应曲线和响应成本，从而简化了资源分层优化调度方法的通信网络，降低计算维度，进而降低了计算难度。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种虚拟电厂的资源分层优化调度方法，应用于虚拟电厂资源分层优化调度系统的云服务器，虚拟电厂的资源分层优化调度系统还包括多个资源集群服务器，该方法包括：
[0005]获取上级电网发送的调度需求和电力市场发送的出清结果，并将调度需求和出清结果输入预调度模型，得到虚拟电厂的预调度指令；将预调度指令发送至多个资源集群服务器，并从多个资源集群服务器获取多组响应曲线和多组响应成本；多组响应曲线中每组响应曲线包括多个响应曲线，多个响应曲线分别是多个资源集群服务器发送的；多个响应成本分别是多个资源集群服务器发送的；每个资源集群服务器发送的响应曲线是根据每个资源集群服务器在执行预调度指令时，聚合于每个资源集群服务器的资源终端产生的数据得到的，每个资源集群服务器发送的响应成本是根据每个资源集群服务器在执行预调度指令时所需的成本数据得到的；将每个资源集群服务器发送的多组响应曲线和响应成本输入优化调度模型，得到多个目标响应曲线，并将多个目标响应曲线发送至对应的资源集群服务器，多个目标响应曲线与资源集群服务器一一对应。
[0006]结合第一方面，在一种可能的实施例中，预调度模型是根据虚拟电厂资源分层优化调度系统的历史调度记录训练的；调度需求包括响应容量、响应时段和基线负荷中的至少一种。
[0007]结合第一方面，在一种可能的实施例中，目标响应曲线是优化调度模型计算得到的总执行成本最低的约束条件下每个资源集群服务器对应的响应曲线。
[0008]结合第一方面，在一种可能的实施例中，若虚拟电厂的响应容量无法满足调度需
求，优化调度模型包括发电机约束条件，发电机约束条件用于描述云服务器控制区域内的发电机的响应成本；根据包括发电机约束条件优化调度模型计算得到满足响应容量的情况下的多个目标响应曲线。
[0009]在本申请实施例中，可以看出，通过在云服务器层添加云服务器控制的发电机，解决了虚拟电厂可能无法满足上层电网的响应容量的问题，通过将发电机的约束条件加入预调度模型中，将发电机作为资源终端加入预调度模型，提高了预调度模型生成预调度指令的灵活性。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种虚拟电厂的资源分层优化调度装置，装置用于执行基于虚拟电厂的资源分层优化调度方法，应用于虚拟电厂资源分层优化调度系统的云服务器，虚拟电厂的资源分层优化调度系统还包括多个资源集群服务器，该装置包括：
[0011]获取单元：用于获取上级电网发送的调度需求和电力市场发送的出清结果，并将调度需求和出清结果输入预调度模型，得到虚拟电厂的预调度指令。
[0012]接收单元：用于将预调度指令发送至多个资源集群服务器，并从多个资源集群服务器获取多组响应曲线和多组响应成本；多组响应曲线中每组响应曲线包括多个响应曲线，多个响应曲线分别是多个资源集群服务器发送的；多个响应成本分别是多个资源集群服务器发送的；每个资源集群服务器发送的响应曲线是根据每个资源集群服务器在执行预调度指令时，聚合于每个资源集群服务器的资源终端产生的数据得到的，每个资源集群服务器发送的响应成本是根据每个资源集群服务器在执行预调度指令时所需的成本数据得到的
[0013]发送单元：用于将每个资源集群服务器发送的多组响应曲线和响应成本输入优化调度模型，得到多个目标响应曲线，并将多个目标响应曲线发送至对应的资源集群服务器，多个目标响应曲线与资源集群服务器一一对应。
[0014]第三方面，本申请实施例提供了一种云服务器，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，一个或多个程序被存储在存储器中，并且被配置由处理器执行，一条或多条指令适于由处理器加载并执行如第一方面的方法的部分或者全部。
[0015]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，计算机程序使得计算机执行如第一方面的方法的部分或者全部。
[0016]第五方面，本申请实施例提供了一种虚拟电厂的响应曲线生成方法，其特征在于，应用于虚拟电厂资源分层优化调度系统的资源集群服务器，虚拟电厂的资源分层优化调度系统还包括云服务器，该方法包括：
[0017]获取云服务器发送的预调度指令，根据预调度指令得到聚合于资源集群服务器的资源终端的预执行数据；将预执行数据输入集群聚合模型，得到至少一组预调度指令的响应曲线和响应成本；响应曲线和响应成本一一对应；将至少一组预调度指令的响应曲线和响应成本发送至云服务器；获取云服务器发送的目标响应曲线，根据目标响应曲线指示聚合于资源集群服务器的资源终端，其中，资源终端根据地理位置，商业从属关系和云端聚类算法中的任意一种聚合于资源集群服务器。
[0018]在本申请实施例中，可以看出资源集群服务器在聚合资源终端时可以通过地理位置和商业从属关系直接聚合并管理，降低了接入成本。资源集群服务器还可以通过云端聚类算法动态调整集群构成，减少参与调节资源的不确定性对调度行为的影响，降低了云服
务器的计算维度，避免了云服务器计算“维数灾”难题，进而降低了计算难度。
[0019]结合第五方面，在一种可能的实施例中，将预执行数据输入集群聚合模型，得到至少一组预调度指令的响应曲线和响应成本，根据预执行数据对应的资源终端类型确定对应的集群聚合模型的约束条件；根据集群聚合模型和对应的约束条件计算得到至少一组响应曲线和响应成本；其中，资源终端的类型包括可平移资源，可平移负荷，可中断负荷，储能资源中的至少一种。
[0020]在本申请实施例中，可以看出，资源集群服务器在聚合资源终端时可以通过地理位置和商业从属关系直接聚合并管理，降低了接入成本。通过云端聚类算法根据资源拓扑、运行条件、运行特性的变化动态调整集群构成，减少参与调节资源的不确定性对调度行为的影响，降低了云服务器的计算维度，避免了云服务器计算“维数灾”难题。
[0021]结合第五方面本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂的资源分层优化调度方法，其特征在于，应用于虚拟电厂资源分层优化调度系统的云服务器，所述虚拟电厂的资源分层优化调度系统还包括多个资源集群服务器，所述方法包括：获取上级电网发送的调度需求和电力市场发送的出清结果，并将所述调度需求和所述出清结果输入预调度模型，得到所述虚拟电厂的预调度指令；将所述预调度指令发送至所述多个资源集群服务器，并从所述多个资源集群服务器获取多组响应曲线和多组响应成本；所述多组响应曲线中每组响应曲线包括多个响应曲线，所述多个响应曲线分别是所述多个资源集群服务器发送的；所述多个响应成本分别是所述多个资源集群服务器发送的；所述每个资源集群服务器发送的响应曲线是根据所述每个资源集群服务器在执行所述预调度指令时，聚合于所述每个资源集群服务器的资源终端产生的数据得到的，所述每个资源集群服务器发送的响应成本是根据所述每个资源集群服务器在执行所述预调度指令时所需的成本数据得到的；将所述每个资源集群服务器发送的多组响应曲线和响应成本输入优化调度模型，得到多个目标响应曲线，并将所述多个目标响应曲线发送至对应的所述资源集群服务器，所述多个目标响应曲线与所述资源集群服务器一一对应。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预调度模型是根据所述虚拟电厂资源分层优化调度系统的历史调度记录训练的；所述调度需求包括响应容量、响应时段和基线负荷中的至少一种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标响应曲线是所述优化调度模型计算得到的总执行成本最低的约束条件下每个资源集群服务器对应的响应曲线。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述虚拟电厂的响应容量无法满足所述调度需求，所述方法还包括：所述优化调度模型包括发电机约束条件，所述发电机约束条件用于描述所述云服务器控制区域内的发电机的响应成本；根据包括发电机约束条件所述优化调度模型计算得到满足所述响应容量的情况下的所述多个目标响应曲线。5.一种虚拟电厂的响应曲线生成方法，其特征在于，应用于虚拟电厂资源分层优化调度系统的资源集群服务器，所述虚拟电厂的资源分层优化调度系统还包括云服务器，所述方法包括：获取云服务器发送的预调度指令，根据所述预调度指令得到聚合于所述资源集群服务器的资源终端的预执行数据；将所述预执行数据输入集群聚合模型，得到至少一组所述预调度指令的响应曲线和响应成本；所述响应曲线和响应成本一一对应；将所述至少一组所述预调度指令的响应曲线和响应成本发送至所述云服务器；获取所述云服务器发送的目标响应曲线，根据所述目标响应曲线指示聚合于所述资源集群服务器的资源终端，其中，所述资源终端根据地理位置，商业从属关系和云端聚类算法中的任意一种聚合于所述资源集群服务器。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述预执行数据输入集群聚...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡武华，王彬，刘强，赵昊天，吕超青，潘昭光，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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