【技术实现步骤摘要】
针对虚拟电厂的双层优化方法及系统
[0001]本专利技术属于电气自动化领域，具体涉及一种针对虚拟电厂的双层优化方法及系统
。
技术介绍
[0002]随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利
。
因此，保证电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一
。
[0003]随着越来越多的分布式发电系统并入电力系统，分布式发电系统的分散特性对电力系统的安全可靠运行带来了极大的挑战
。
虚拟电厂能够高效
、
灵活的聚合位置分散
、
难于管理的分布式能源，从而提高电力系统的安全性和可靠性
。
因此，针对虚拟电厂的优化控制方法，一直是研究人员的研究重点之一
。
[0004]目前，传统的虚拟电厂的优化控制方案，往往只考虑了单一的市场运行模式，并无法实现虚拟电厂的整体资源优化配置；同时现有方案的控制精度和控制可靠性也相对较差
。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的之一在于提供一种可靠性高
、
精确性好且能够实现资源整体优化配置的针对虚拟电厂的双层优化方法
。
[0006]本专利技术的目的之二在于提供一种实现所述针对虚拟电厂的双层优化方法的系统
。
[0007]本专利技术提供的这种针对虚拟电厂的双层优化方法，包括如下步骤：
[0008]S1.<
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种针对虚拟电厂的双层优化方法，包括如下步骤：
S1.
获取电力系统和虚拟电厂的数据信息；
S2.
根据步骤
S1
获取的数据信息，虚拟电厂预测日前电能量市场和调峰市场的价格信息；
S3.
根据步骤
S2
得到的数据信息，虚拟电厂制定初始柔性负荷和分布式电源的内部价格信息；
S4.
根据步骤
S3
获取的数据信息，柔性负荷和分布式电源确定自身的竞标电量并反馈给虚拟电厂；
S5.
根据步骤
S4
得到的数据信息，虚拟电厂构建自身的优化模型；
S6.
对步骤
S5
构建的优化模型进行求解，从而完成虚拟电厂的双层优化
。2.
根据权利要求1所述的针对虚拟电厂的双层优化方法，其特征在于步骤
S2
所述的根据步骤
S1
获取的数据信息，虚拟电厂预测日前电能量市场和调峰市场的价格信息，具体包括如下步骤：虚拟电厂根据历史信息，预测得到日前电能量市场售电价格为
ρ
s,t
，购电价格为
ρ
b,t
，填谷调峰价格为
ρ
vf,t
，削峰调峰价格为
ρ
pf,t
。3.
根据权利要求2所述的针对虚拟电厂的双层优化方法，其特征在于步骤
S3
所述的根据步骤
S2
得到的数据信息，虚拟电厂制定初始柔性负荷和分布式电源的内部价格信息，具体包括如下步骤：虚拟电厂根据步骤
S2
得到的数据信息和历史信息，制定初始柔性负荷的负荷电价为
λ
load,t
、
填谷调峰补偿价格为
λ
FL,vf,t
和削峰调峰补偿价格
λ
FL,pf,t
，同时制定分布式电源的购店价格为
λ
CDG,t
。4.
根据权利要求3所述的针对虚拟电厂的双层优化方法，其特征在于步骤
S4
所述的根据步骤
S3
获取的数据信息，柔性负荷和分布式电源确定自身的竞标电量并反馈给虚拟电厂，具体包括如下步骤：建立柔性负荷优化模型：采用如下算式作为柔性负荷优化模型的目标函数：式中
F
FL
为柔性负荷的总收益；
T
为时段总数；
C
load
为购电成本且
C
load
＝
λ
load,t
P
load,t
，
λ
load,t
为虚拟电厂向柔性负荷发布的电价，
P
load,t
为柔性负荷向虚拟电厂运营商的购电量且
P
load,t
＝
P
load0,t
‑
P
FL,e,t
‑
P
FL,pf,t
，
P
load0,t
为负荷初始值，
P
FL,e,t
为负荷调整电量，
P
FL,pf,t
为削峰调峰竞标电量；
B
FL,f
为调峰收益且
B
FL,f
＝
λ
FL,vf,t
P
FL,vf,t
+
λ
FL,pf,t
P
FL,pf,t
，
λ
FL,vf,t
为填谷调峰补偿电价，
P
FL,vf,t
为填谷调峰电量，
λ
FL,pf,t
为削峰调峰补偿电价，
P
FL,pf,t
为削峰调峰电量；采用如下算式作为柔性负荷优化模型的约束条件：柔性负荷
i
在日前电能量市场中的调整电量满足如下约束条件：
‑
P
FL,i,max
≤P
FL,e,i,t
≤P
FL,i,max
式中
P
FL,i,max
为柔性负荷
i
允许调整的最大电量；
P
FL,e,i,t
为柔性负荷
i
在日前电能量市场中的调整电量；
柔性负荷
i
在调峰市场中的调整电量满足如下约束条件：
0≤P
FL,vf,i,t
≤u
tfc
P
FL,i,max
0≤P
FL,pf,i,t
≤u
tfd
P
FL,i,max
式中
P
FL,vf,i,t
为柔性负荷填谷调峰的电量；
P
FL,pf,i,t
为柔性负荷削峰调峰的电量；
u
tfc
为表示柔性负荷是否参与削峰调峰的0‑1变量，且
u
tfc
＝1表示柔性负荷参与削峰调峰，
u
tfc
＝0表示柔性负荷不参与削峰调峰；
u
tfd
为表示柔性负荷是否参与填谷调峰的0‑1变量，且
u
tfd
＝1表示柔性负荷参与填谷调峰，
u
tfd
＝0表示柔性负荷不参与填谷调峰；
u
tfc
和
u
tfd
不同时为1；柔性负荷
i
在每个时段的总调整电量满足如下约束：
‑
P
FL,i,max
≤P
FL,e,t
+P
FL,p,t
‑
P
FL,vf,t
≤P
FL,i,max
式中
P
FL,p,t
为柔性负荷参与调峰的电量；
24
个时段内的总调整电量之和为0的约束：所有柔性负荷在同一时段的调整状态相同的约束：
P
FL,e,i,t
P
FL,e,j,t
＝0式中
i
＝
1,
…
,N
FL
，
j
＝
1,
…
,N
FL
，
N
FL
为柔性负荷的总数量；建立分布式电源优化模型：采用如下算式作为分布式电源优化模型的目标函数：式中
F
CDG
为分布式电源的收益；
λ
CDG,t
为
t
时段虚拟电厂发送给分布式电源的购电价格；
P
CDG,t
为分布式电源与虚拟电厂的交易电量；
a
为分布式电源的第一成本系数；
b
为分布式电源的第二成本系数；
c
为分布式电源的第三成本系数；采用如下算式作为分布式电源优化模型的约束条件：分布式电源的发电功率的约束条件：
P
CDG,min
≤P
CDG,t
≤P
CDG,max
式中
P
CDG,min
为分布式电源的最小发电功率；
P
CDG,max
为分布式电源的最大发电功率
。5.
根据权利要求4所述的针对虚拟电厂的双层优化方法，其特征在于步骤
S5
所述的根据步骤
S4
得到的数据信息，虚拟电厂构建自身的优化模型，具体包括如下步骤：采用如下算式作为虚拟电厂优化模型的目标函数：
maxF
VPP,operator
＝
B
f
+B
energy
‑
C
VPP
式中
F
VPP,operator
为虚拟电厂总收益；
B
f
为虚拟电厂参与调峰市场的收益且
ρ
vf,t
为虚拟电厂预测参与填谷调峰的价格，
ρ
pf,t
为虚拟电厂预测参与削峰调峰的价格，
P
vfb,t
为虚拟电厂参与填谷调峰的竞标电量且
P
vfb,t
＝
P
ES,vf,t
+P
FL,vf,t
，
P
ES,vf,t
为储能参与填谷调峰的竞标电量，
P
FL,vf,t
为柔性负荷参与填谷调峰的竞标电量，
P
pfb,t
为虚拟电厂参与削峰调峰的竞标电量且
P
pfb,t
＝
P
ES,pf,t
+P
FL,pf,t
，
P
ES,pf,t
为储能参
与削峰调峰的竞标电量，
P
FL,pf,t
为柔性负荷参与削峰调峰的竞标电量；
B
energy
为虚拟电厂参与电能量市场的费用且
ρ
s,t
为预测的售电价格，
ρ
b,t
为预测的购电价格，
P
s,t
为售电量，
P
b,t
为购电量，
B
energy
为正时表示虚拟电厂的收益，
B
...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵仕超，李杨，周挺，徐彬焜，廖菁，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司经济技术研究院国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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