【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，属于电力系统调度。
技术介绍
1、针对虚拟电厂(virtual power plant，vpp)运行中存在的安全问题，当前一些研究针对虚拟电厂的不确定性风险进行分析计算，如虚拟电厂内可再生能源出力的随机性，用能端负荷的波动性等，进而通过应用需求响应手段，精确地根据市场变化和需求快速调整策略，通过对需求侧响应资源进行优化配置，可实现资源聚合、减少弃电、低碳减排等目标。但其研究多基于虚拟电厂内部多维度的不确定性，鲜有在台风等一些极端天气导致的电网线路受灾场景下，对虚拟电厂调度运行产生的影响进行分析，使虚拟电厂内的可再生能源异地消纳受到了制约，难以发挥其清洁能源参与市场的积极性；此外，电力行业对于低碳转型的诉求日渐强烈，对电网的低碳运行带来了新的挑战，在电网层面协调多虚拟电厂进行低碳调度的问题亟须解决。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，能够为改善多虚拟电厂不同场景下的低碳性提供有效支持。
2、本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
3、一种考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，包括如下步骤：
4、步骤s1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模，构建考虑电-碳交易的多虚拟电厂低碳调度双层模型，引导多虚拟电厂构成合作博弈联盟；
5、步骤s2，以台风作为极端天气的代表，模拟极端天气作用下输电
6、步骤s3，基于步骤s1和步骤s2，建立考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度模型，基于karush-kuhn-tucker条件和强对偶原理将双层模型转换成混合整数线性规划问题并进行求解，进而获得合作博弈形式下的各虚拟电厂调度方案。
7、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的可中断负荷模型表达式如下：
8、
9、
10、式中，分别为t时刻节点i上的虚拟电厂对节点j上的虚拟电厂的购、售电状态；分别为t时刻节点i上的虚拟电厂同输电网之间的购、售电状态。
11、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的功率平衡约束表达式如下：
12、
13、
14、
15、
16、
17、
18、
19、式中，为虚拟电厂内的常规负荷，分别为t时刻节点i上的虚拟电厂内部的可再生能源的出力、弃电量，分别为虚拟电厂与输电网间的购、售电量，分别为节点i上的虚拟电厂与节点j上的虚拟电厂之间的购、售电量，分别为储能的充、放电量，为虚拟电厂中可中断负荷的响应量，为虚拟电厂中燃料电池的发电量，分别为虚拟电厂与输电网间购、售电的最大功率，分别为虚拟电厂与其他虚拟电厂间购、售电的最大功率，分别为燃料电池出力的上、下限。
20、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的储能模型表达式如下：
21、xi,t+yi,t＝1
22、
23、
24、
25、
26、
27、
28、
29、
30、
31、
32、式中，xi,t、yi,t均为t时刻节点i上虚拟电厂的储能运行状态变量，xi,t＝1表示储能处于充电状态，yi,t＝1表示储能处于放电状态；分别为储能的充、放电功率，分别为储能的额定充、放电功率，分别为储能充、放电效率，δt＝1h为间隔时间，分别为储能在t时段的最大充、放电量，和ri分别为储能的自放电电量和自放电率，和分别为初始时刻和t时刻储能中储存的电量，为t-1时刻储能中储存的电量，分别为1时刻储能中储存的电量、储能的自放电电量、储能的充电量、放电量，soci,max、soci,min分别为储能的最大、最小荷电状态。
33、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s1中考虑电-碳交易的多虚拟电厂低碳调度双层模型具体为：
34、上层目标函数从虚拟电厂的角度出发，多虚拟电厂交易模型的目标函数为：
35、
36、式中，t、n分别表示日调度时间、虚拟电厂数量，πi,t为t时刻节点i的边际电价，cb、cs分别为虚拟电厂与输电网交易时的购、售电价，β为虚拟电厂为可中断负荷用户提供的电力中断补偿合约电价，γ、μ分别为虚拟电厂中储能的充、放电电价，cdg为燃料电池的单位发电成本，ce为碳市场交易价格系数；
37、为t时刻节点i上的虚拟电厂参与碳市场交易的碳排放量，表达式如下：
38、
39、
40、
41、
42、式中，为t时刻节点i上的虚拟电厂参与碳市场交易的碳排放量，和分别表示实际碳排放量、初始碳排放配额和风光核证减排量，分别为风电、光伏出力，χc为单位出力的碳排放强度，χm为单位电量碳排放初始分配系数，χg为风光核证减排量计算系数；
43、下层目标函数要求输电网购买电力的总成本最低：
44、
45、式中，和分别为t时刻节点i上的虚拟电厂中的可中断负荷、储能和电网中传统火力发电机组的竞价，为传统火电机组的出力；
46、输电网的功率平衡约束如下：
47、
48、
49、式中，li,t为t时刻节点i上的负荷，λt是与t时刻功率平衡相关的对偶变量，分别为虚拟电厂中可中断负荷出力的最大、最小限值，分别为虚拟电厂中储能放电的最大、最小限值，分别为虚拟电厂中传统发电机出力的最大、最小限值，和为对偶变量，和为对偶变量，和为对偶变量；
50、输电线路潮流约束如下：
51、
52、式中，liml表示线路l的传输容量限值，和是t时段与线路l传输容量约束相关的对偶变量，gsfl,i为功率转移分布因子。
53、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s1中，多虚拟电厂的合作博弈遵循就近组合、风光互补的原则，即虚拟电厂优先考虑与地理位置相近的其他虚拟电厂组成联盟，同时要求每个联盟内都必须同时存在以风力发电和光伏发电作为分布式可再生能源的虚拟电厂。
54、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s2以台风作为极端天气的代表中，台风路径各点的风速与风向如下：
55、
56、式中，v为台风风速，r为输电线路距台风中心的距离，rmax为气旋中心到最强烈风带之间的距离，为气旋中心的风速。
57、作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤s2模拟极端天气作用下输电网发生断线故障的场景中，输电网线路上承载的风载荷计算如下：
58、<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤S1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的可中断负荷模型表达式如下：
3.根据权利要求1所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤S1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的功率平衡约束表达式如下：
4.根据权利要求3所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤S1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的储能模型表达式如下：
5.根据权利要求4所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤S1中考虑电-碳交易的多虚拟电厂低碳调度双层模型具体为：
6.根据权利要求1所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤S1中，多虚拟电厂的合作博弈遵循就近组合、风光互补的原则，即虚拟电厂
7.根据权利要求1所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤S2以台风作为极端天气的代表中，台风路径各点的风速与风向如下：
8.根据权利要求1所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤S2模拟极端天气作用下输电网发生断线故障的场景中，输电网线路上承载的风载荷计算如下：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器，以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤s1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的可中断负荷模型表达式如下：
3.根据权利要求1所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤s1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的功率平衡约束表达式如下：
4.根据权利要求3所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤s1，对虚拟电厂聚合单元进行精细化建模中，虚拟电厂内部的储能模型表达式如下：
5.根据权利要求4所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤s1中考虑电-碳交易的多虚拟电厂低碳调度双层模型具体为：
6.根据权利要求1所述的考虑故障风险下基于合作博弈的多虚拟电厂低碳调度方法，其特征在于，所述步骤s1中，多虚拟电厂的合作博弈遵循就近组合、风光互补...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩海腾，魏恬恬，曹阳，拾天辰，臧海祥，孙国强，陈胜，周亦洲，卫志农，朱瑛，黄蔓云，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。