虚拟电厂运行调度方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种虚拟电厂运行调度方法及装置

【技术实现步骤摘要】
虚拟电厂运行调度方法及装置、终端、存储介质


[0001]本申请涉及电力
，尤其涉及一种虚拟电厂运行调度方法及装置
、
终端
、
存储介质
。

技术介绍

[0002]为解决化石能源紧缺和化石燃料燃烧带来的环境污染问题，清洁可再生能源得到了越来越广泛的应用
。
虚拟电厂通过调度方案控制各可控负荷的调度，实现资源分配
。
目前，基于虚拟电厂庞大的运行数据，确定虚拟电厂调度方案的方法普遍存在调度方案求解计算量大，计算不准确的问题，影响节能减排的效果，因此，亟需一种能够减少计算量
、
提高节能减排效果的方法
。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种虚拟电厂运行调度方法及装置
、
终端
、
存储介质，以解决现有技术中确定虚拟电厂运行时的调度方案计算量较大
、
节能减排的效果较差的问题
。
[0004]第一方面，本申请实施例提供了一种虚拟电厂运行调度方法，包括：
[0005]根据虚拟电厂的历史数据，确定预测日对应的相似日；
[0006]获取虚拟电厂各设备的单位发电成本和单位碳排放量以及预先建立的虚拟电厂运行调度模型；其中，所述虚拟电厂运行调度模型用于根据其输入参数确定虚拟电厂各可控负荷的调度方案；
[0007]获取虚拟电厂运行调度模型在相似日的解，将所述在相似日的解作为虚拟电厂运行调度模型在预测日的初始解；
[0008]基于所述初始解对所述虚拟电厂运行调度模型进行寻优，得到预测日内虚拟电厂各可控负荷的调度方案
。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述基于所述初始解对所述虚拟电厂运行调度模型进行寻优，得到预测日内虚拟电厂各可控负荷的调度方案，包括：
[0010]S1
：对所述初始解进行微调得到种群数量为
N
‑1的种群
R
t
，将种群
R
t
和初始解进行合并得到种群数量为
N
的父代种群
P
t
；
[0011]S2
：初始化迭代次数：
t
＝1；
[0012]S3
：根据映射关系构建适应度函数，预先设置适应度阈值；
[0013]S4
：计算父代种群个体的适应度，将父代种群的个体按照适应度大小进行排序；
[0014]S5
：判断父代种群中是否至少存在一个个体的适应度大于预设的适应度阈值，若父代种群中至少存在一个个体的适应度大于预设的适应度阈值，则输出最优解，所述最优解为适应度最大值对应的虚拟电厂各可控负荷的调度方案；
[0015]若父代种群中个体的适应度都不大于预设的适应度阈值，则迭代次数加1；判断迭代次数是否大于预设的迭代次数，若迭代次数大于预设的迭代次数，则将父代种群中适应度最大的个体作为最优解输出，若迭代次数不大于预设的迭代次数，则执行
S6
；
[0016]S6
：对父代种群进行选择
、
交叉
、
变异得到新的数量为
N
的子代种群，计算子代种群个体的适应度并排序，将子代种群中适应度大的个体替换父代种群中适应度小的个体，将替换后新生成的种群作为父代种群，重复执行
S4
‑
S6。
[0017]在一种可能的实现方式中，所述虚拟电厂运行调度模型的建立方法，包括：
[0018]获取目标区域内虚拟电厂的碳排放配额；
[0019]以运行成本最低为目标，构建第一目标函数；
[0020]以碳排放量最小为目标，构建第二目标函数；
[0021]基于所述目标区域内虚拟电厂的碳排放配额
、
所述虚拟电厂各设备的单位发电成本和单位碳排放量，确定所述虚拟电厂运行调度模型的约束条件；
[0022]基于所述第一目标函数
、
所述第二目标函数和所述约束条件，建立所述虚拟电厂运行调度模型
。
[0023]在一种可能的实现方式中，所述第一目标函数为：
[0024]f1＝
a
×
f
1a
+b
×
f
1b
+c
×
f
1c
+d
×
f
1d
[0025]其中，
f1为运行成本，
a
为发电机组的发电量，
f
1a
为发电机组的单位发电成本，
b
为储能设备的放电量，
f
1b
为储能设备的单位放电成本，
c
为用电设备的用电量，
f
1c
为用电设备的单位用电成本，
d
为主网的购电量，
f
1d
为主网的实时电价；
[0026]所述第二目标函数为：
[0027]f2＝
a
×
f
2a
+b
×
f
2b
+c
×
f
2c
[0028]其中，
f2为碳排放量，
a
为发电机组的发电量，
f
2a
为发电机组的单位碳排放量，
b
为储能设备的放电量，
f
2b
为储能设备的单位碳排放量，
c
为用电设备的用电量，
f
2c
为用电设备的单位碳排放量
。
[0029]在一种可能的实现方式中，所述单位碳排放量的确定方法，包括：
[0030]获取虚拟电厂各设备的历史数据；
[0031]对各设备的历史数据进行分析，得到各类能源的发电机组的历史能源消耗量和历史发电量
、
各种储能设备的历史电量消耗量和历史放电量，以及各种用电设备的历史电量消耗量；
[0032]对各类能源的发电机组的历史能源消耗量进行碳含量核算，得到发电机组的历史碳排放量；基于发电机组的历史碳排放量和历史发电量，确定发电机组的单位碳排放量；
[0033]对各种储能设备的历史电量消耗量进行碳含量核算，得到储能设备的历史碳排放量；基于储能设备的历史碳排放量和历史放电量，确定储能设备的单位碳排放量；
[0034]对各种用电设备的历史电量消耗量进行碳含量核算，得到用电设备的历史碳排放量；基于用电设备的历史碳排放量和历史电量消耗量，确定用电设备的单位碳排放量
。
[0035]在一种可能的实现方式中，所述根据虚拟电厂的历史数据，确定预测日对应的相似日，包括：
[0036]获取历史日内用电量的各影响因素和各影响因素值；
[0037]根据所述各影响本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种虚拟电厂运行调度方法，其特征在于，包括：根据虚拟电厂的历史数据，确定预测日对应的相似日；获取虚拟电厂各设备的单位发电成本和单位碳排放量以及预先建立的虚拟电厂运行调度模型；其中，所述虚拟电厂运行调度模型用于根据其输入参数确定虚拟电厂各可控负荷的调度方案；获取虚拟电厂运行调度模型在相似日的解，将所述在相似日的解作为虚拟电厂运行调度模型在预测日的初始解；基于所述初始解对所述虚拟电厂运行调度模型进行寻优，得到预测日内虚拟电厂各可控负荷的调度方案
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始解对所述虚拟电厂运行调度模型进行寻优，得到预测日内虚拟电厂各可控负荷的调度方案，包括：
S1
：对所述初始解进行微调得到种群数量为
N
‑1的种群
R
t
，将种群
R
t
和初始解进行合并得到种群数量为
N
的父代种群
P
t
；
S2
：初始化迭代次数：
t
＝1；
S3
：根据映射关系构建适应度函数，预先设置适应度阈值；
S4
：计算父代种群个体的适应度，将父代种群的个体按照适应度大小进行排序；
S5
：判断父代种群中是否至少存在一个个体的适应度大于预设的适应度阈值，若父代种群中至少存在一个个体的适应度大于预设的适应度阈值，则输出最优解，所述最优解为适应度最大值对应的虚拟电厂各可控负荷的调度方案；若父代种群中个体的适应度都不大于预设的适应度阈值，则迭代次数加1；判断迭代次数是否大于预设的迭代次数，若迭代次数大于预设的迭代次数，则将父代种群中适应度最大的个体作为最优解输出，若迭代次数不大于预设的迭代次数，则执行
S6
；
S6
：对父代种群进行选择
、
交叉
、
变异得到新的数量为
N
的子代种群，计算子代种群个体的适应度并排序，将子代种群中适应度大的个体替换父代种群中适应度小的个体，将替换后新生成的种群作为父代种群，重复执行
S4
‑
S6。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟电厂运行调度模型的建立方法，包括：获取目标区域内虚拟电厂的碳排放配额；以运行成本最低为目标，构建第一目标函数；以碳排放量最小为目标，构建第二目标函数；基于所述目标区域内虚拟电厂的碳排放配额
、
所述虚拟电厂各设备的单位发电成本和单位碳排放量，确定所述虚拟电厂运行调度模型的约束条件；基于所述第一目标函数
、
所述第二目标函数和所述约束条件，建立所述虚拟电厂运行调度模型
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一目标函数为：
f1＝
a
×
f
1a
+b
×
f
1b
+c
×
f
1c
+d
×
f
1d
其中，
f1为运行成本，
a
为发电机组的发电量，
f
1a
为发电机组的单位发电成本，
b
为储能设备的放电量，
f
1b
为储能设备的单位放电成本，
c
为用电设备的用电量，
f
1c
为用电设备的单位用电成本，
d
为主网的购电量，
f
1d
为主网的实时电价；
所述第二目标函数为：
f2＝
a
×
f
2a
+b
×
f
2b
+c
×
f

【专利技术属性】
技术研发人员：李静，杨小龙，辛锐，王静，徐磊，高琳，刘甲林，姚陶，胡立章，栾士江，张冬亚，方蓬勃，马超，袁伟博，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：