基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法及系统，涉及风险评估领域，包括将可调度机组

【技术实现步骤摘要】
基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及风险评估领域，特别是基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着大规模随机和间歇性分布式电源的接入，以及在电网运行中的具有主动控制能力的柔性负载的增加，迫切需要在配电系统运行对这些资源进行协调整合
。
虚拟电厂
(VirtualPower Plant
，
VPP)
是一种新型的配电系统运行模式，在有效整合众多分布式能源资源
(Distributed EnergyResource
，
DER)
和柔性负载
(Flexible Load
，
FL)
方面显示出巨大的潜力
。
[0003]虚拟电厂中的不确定性处理是关注的热点之一
。
研究人员探讨了与可再生能源机组相关的不确定性；运行故障
、
负荷预测偏差等不确定性；以及线性和非线性问题本身不确定性
。
考虑以储能系统等灵活设备或需求响应主动控制手段应对不确定性
。
考虑用户的需求响应，提出
VPP
的能源管理策略，描述了电价和分布式电源的不确定性
。
这些基于场景的随机规划一定程度上减轻了不确定性，但没有考虑到在日前运行中仍可能发生的极端情况
。
作为
VPP
运营的核心，
VPP
中的能源资源管理
(Energy Resource Management
，
ERM)
必须具备可靠性和弹性两个关键属性：在发生概率高但影响小的事件
(
例如，在电力系统的不同故障下可靠，具有地区特色的用电行为如云南烤烟季等
)
的情况下按预期运行；有能力处理发生概率低但对结果有相当大影响的事件
。
[0004]为了减轻不良特性分布带来的风险，条件风险价值
(Conditional Value
‑
at
‑
risk,CVaR)
在能源领域被广泛应用，如源网规划
、
运行调度
、
发电机的战略报价
、
能源的定价和采购等方面
。CVaR
是风险价值
(Value
‑
at
‑
risk
，
VaR)
的扩展，能够在最不可能发生的情况下评估超过置信度
(
一般为
95
％
)
的风险
。
因此，
CVaR
提供了更高的安全水平，即使需要更高的成本来保护投资者免受极端情况的影响
。
文献对能源和储备市场中
VPP
交易的日前调度问题进行建模，但忽略了风险规避对利润可变性的影响
。
[0005]本文提出了一个考虑极端事件的虚拟电厂日前
ERM
模型
。
该模型纳入了可调度机组
、
可再生能源机组
、
储能设备和柔性负载，同时考虑了可再生能源机组不确定性对
VPP
运行的影响
。

技术实现思路

[0006]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例
。
在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分
、
说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围
。
[0007]鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术
。
[0008]因此，本专利技术所要解决的问题是：现有方法忽略了风险规避对利润可变性的影响，为此构建一种模型考虑风险对利润的影响
。
[0009]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法，其包括，将可调度机组
、
可再生能源机组
、
储能设备和柔性负载的数据载入至虚拟电厂中；构建
ERM
数学模型，根据载入数据求出总运营费用和收入；通过总运营费用和收入计算出不同约束下的风险水平，并对其进行优化
。
[0010]作为本专利技术所述基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法的一种优选方案，其中：所述
ERM
数学模型包括总运营费用计算公式总运营收入计算公式和约束条件；所述约束条件包括有功功率平衡约束
、
有功出力约束
、
外部电源有功出力约束
、
不可调度发电机出力约束
、
储能系统约束
、
电动汽车约束
、
需求响应约束和电力市场约束
。
[0011]作为本专利技术所述基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法的一种优选方案，其中：所述总运营费用计算公式表示为，
[0012][0013][0014][0015]其中，
N
表示相应设备的数量，
C
表示相应设备的成本，
P
表示相应设备的有功功率，
T
表示总时间，
ESS
表示储能单元，
EV
表示电动汽车，表示可调度
DG
机组集合，表示不可调度
DG
机组集合，
u
表示接入状态
0/1
变量，
DG
表示分布式发电，
ext
表示外部供应电源，
cost
表示成本，
Curt
表示需求响应负荷，
GCP
表示
DG
机组的超额电量，
ENS
表示非供应负荷，
C
表示充电，
D
表示放电；
min
表示最小值，
max
表示最大值，
t
表示时段，
e
表示储能单元索引，
i
表示
DG
索引，
k
表示外部电源，
l
表示负荷，
m
表示电力市场索引，
r
表示耗能机组索引，
s
表示场景，
v
表示电动汽车索引，和分别表示储能和电动汽车的有功量
。
[0016]作为本专利技术所述基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法的一种优选方案，其中：所述总运营收入计算公式表示为，
[0017][0018]其中，
P
Market
,MP
分别表示市场交易电量和电力市场价格
。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法，其特征在于：包括，将可调度机组
、
可再生能源机组
、
储能设备和柔性负载的数据载入至虚拟电厂中；构建
ERM
数学模型，根据载入数据求出总运营费用和收入；通过总运营费用和收入计算出不同约束下的风险水平，并对其进行优化
。2.
如权利要求1所述的基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法，其特征在于：所述
ERM
数学模型包括总运营费用计算公式总运营收入计算公式和约束条件；所述约束条件包括有功功率平衡约束
、
有功出力约束
、
外部电源有功出力约束
、
不可调度发电机出力约束
、
储能系统约束
、
电动汽车约束
、
需求响应约束和电力市场约束
。3.
如权利要求2所述的基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法，其特征在于：所述总运营费用计算公式表示为，所述总运营费用计算公式表示为，所述总运营费用计算公式表示为，其中，
N
表示相应设备的数量，
C
表示相应设备的成本，
P
表示相应设备的有功功率，
T
表示总时间，
ESS
表示储能单元，
EV
表示电动汽车，表示可调度
DG
机组集合，表示不可调度
DG
机组集合，
u
表示接入状态
0/1
变量，
DG
表示分布式发电，
ext
表示外部供应电源，
cost
表示成本，
Curt
表示需求响应负荷，
GCP
表示
DG
机组的超额电量，
ENS
表示非供应负荷，
C
表示充电，
D
表示放电；
min
表示最小值，
max
表示最大值，
t
表示时段，
e
表示储能单元索引，
i
表示
DG
索引，
k
表示外部电源，
l
表示负荷，
m
表示电力市场索引，
r
表示耗能机组索引，
s
表示场景，
v
表示电动汽车索引，和分别表示储能和电动汽车的有功量
。4.
如权利要求3所述的基于风险价值的虚拟电厂能源管理风险优化方法，其特征在于：所述总运营收入计算公式表示为，其中，
P
Market
,...

【专利技术属性】
技术研发人员：程军照，刘宝林，冯磊，段燕茹，黄炜，赵贯超，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司曲靖供电局，
类型：发明
国别省市：