【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚拟电厂中储能参与削峰响应的可调度潜力评估与调度，尤其涉及一种虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法和系统。
技术介绍
1、分布式电源具有高能效、低排放、发电灵活、靠近负荷中心等优势，但随着大量分布式电源接入电网，新能源出力的随机性和不确定性给电力系统供需平衡带来了更大的不确定性挑战，进而制约可再生能源有效综合利用。另外，随着用电负荷的不断攀升，电力系统运行的实时供需平衡调节更加困难，传统的运行调度方式所遵循的“发电跟踪负荷”的思路不符合“源荷双侧调度”的新型电力系统及未来电网的发展要求。
2、随着大规模可调节负荷、分布式电源、储能等灵活性柔性资源在配电侧、用电侧的兴起，通过虚拟电厂技术对其实现聚合管理和优化调控，可以使它们具备参与电网调控的能力。虚拟电厂基于聚合、通信、控制、计算机等技术，将分散、独立的灵活性可调节负荷资源、分布式发电资源、分布式储能资源等聚合在一起统一参与电力市场，参与削峰响应、参与调频等辅助服务，为电网运营提供容量和辅助服务。而传统的虚拟电厂中储能的可调度潜力评估技术未将个体特性与聚合特性进行统一结合，未考虑各个储能个体的差异性和储能资源个体响应优劣类别，也未考虑削峰填谷的响应时段的紧迫性，普遍未考虑到储能可调度潜力与电网需求响应时段的紧密关系，尤其缺乏响应时序对整体可调度聚合潜力进行资源调度安排的有效手段。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决
技术介绍
中的至少一个技术问题，提供一种虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，包括：
3、采集虚拟电厂储能资源信息；
4、评估资源信息中各类个体资源的可调度潜力；
5、评估资源信息中由各类个体资源聚合的各类聚合资源的可调度潜力；
6、评估虚拟电厂中储能参与削峰响应时由各类聚合资源可调度潜力组成的整体可调度聚合潜力；
7、根据整体可调度聚合潜力，按照虚拟电厂中储能参与削峰响应时的个体资源的响应时序对整体可调度聚合潜力进行资源调度安排；
8、输出资源调度安排结果。
9、根据本专利技术的一个方面，所述虚拟电厂储能资源信息包括：可参与削峰响应的储能离并网状态、可参与削峰响应的储能资源总数、个体资源的放电功率上下限、个体资源的荷电状态上下限、个体资源的额定容量、个体资源参与削峰响应的初始时刻荷电状态、削峰时段、削峰时段时长数据信息。
10、根据本专利技术的一个方面，所述个体资源包括a类个体资源、b类个体资源和c类个体资源；
11、所述评估资源信息中各类个体资源的可调度潜力，包括：
12、(1)评估a类个体资源可调度潜力：
13、所述a类个体资源的判断模型的表达式为：
14、
15、式中：c为个体资源的储能容量；socmax、socmin分别为个体资源荷电状态上限、下限；tdr为储能参与削峰响应的削峰时段时长；pmax为个体资源放电功率上限；
16、所述a类个体资源可调度潜力评估模型表达式为：
17、
18、式中：为a类个体资源中第i个个体资源的可调节潜力；为a类个体资源中第i个个体资源放电上限；
19、评估a类个体资源可调度潜力时，先计算每个个体资源按额定功率放电，判断是否可以放满整个削峰时段时长，若可以则该个体资源的设备的可削减功率为其额定功率，该设备标记为最大放电设备，a类个体资源的可调节潜力为个体资源放电上限；
20、(2)评估b类个体资源可调度潜力：
21、所述b类个体资源判断模型的表达式为：
22、
23、式中：pmin为个体资源放电功率下限；
24、所述b类个体资源可调度潜力评估模型表达式如为：
25、
26、式中：为b类个体资源中第j个个体资源的可调节潜力；为b类资源中第j个个体资源覆盖整个削峰时段的平均放电功率；
27、评估b类个体资源可调度潜力时，若额定功率放电不能放满整个削峰时段，计算其覆盖整个削峰时段的平均放电功率，并且平均放电功率高于个体资源的放电功率值下限，则将其标记为可调度潜力设备，b类个体资源可调度潜力为计算出来的平均放电功率；
28、(3)评估c类个体资源可调度潜力：
29、所述c类个体资源判断模型的表达式为：
30、
31、所述c类个体资源可调度潜力评估模型表达式为：
32、
33、式中：为c类个体资源中第k个个体资源的可调节潜力；为c类个体资源中第k个个体资源放电功率下限；
34、评估所述c类个体资源可调度潜力时，若平均放电功率低于个体资源的放电功率下限，说明该个体资源不能在整个响应时长放电，则标记为待再次计算设备，b类个体资源可调度潜力为暂时计算为放电功率值下限。
35、根据本专利技术的一个方面，所述聚合资源包括a类聚合资源、b类聚合资源和c类聚合资源；
36、所述评估资源信息中由各类个体资源聚合的各类聚合资源的可调度潜力，包括：
37、(1)评估a类聚合资源的可调度潜力：
38、将a类聚合资源的各个个体资源可调度潜力进行相加，得到a类聚合资源的聚合可调度潜力，a类聚合资源的聚合可调度潜力评估模型为：
39、
40、式中：为a类聚合资源的聚合可调度潜力；为a类聚合资源中第i个个体资源的可调节潜力；ωa为a类聚合资源中所有个体资源集合；
41、(2)评估b类聚合资源的初步可调度潜力：
42、将b类聚合资源的各个个体资源可调度潜力进行相加，得到b类聚合资源的初步聚合可调度潜力，b类聚合资源的聚合可调度潜力评估模型具体表达式如下：
43、
44、式中：为b类聚合资源的初步聚合可调度潜力；为b类聚合资源中第j个个体资源的可调节潜力；为b类聚合资源中第j个个体资源覆盖整个削峰时段的平均放电功率；ωb为b类聚合资源中所有个体资源集合；
45、(3)评估c类聚合资源的可调度潜力：
46、第一步骤，计算c类聚合资源中各个个体资源的最短可响应时间、最长可响应时间，其计算模型的表达式为：
47、
48、式中：tmin为个体资源的最短可响应时间；tmax为个体资源的最长可响应时间；
49、第二步骤，判断c类聚合资源能否在削峰时段全程参与，其判断模型的表达式为：
50、
51、式中：分别为编号为k1的个体资源的最长可响应时间、编号为knc的个体资源的最长可响应时间；
52、在所述第二步骤中，若c类聚合资源中的各个个体资源的最长可响应时间相加小于削峰时段，则c类聚合资源不可在削峰时段全程参与；此时将c类聚合资源放入备用潜力池待用，此时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述虚拟电厂储能资源信息包括：可参与削峰响应的储能离并网状态、可参与削峰响应的储能资源总数、个体资源的放电功率上下限、个体资源的荷电状态上下限、个体资源的额定容量、个体资源参与削峰响应的初始时刻荷电状态、削峰时段、削峰时段时长数据信息。
3.根据权利要求2所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述个体资源包括A类个体资源、B类个体资源和C类个体资源；
4.根据权利要求3所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述聚合资源包括A类聚合资源、B类聚合资源和C类聚合资源；
5.根据权利要求4所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，还包括：评估所述备用潜力池的资源可调度潜力；
6.根据权利要求5所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述评估虚拟电厂中储能参与削峰响应时由各类聚合资源
7.根据权利要求6所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述根据整体可调度聚合潜力，按照虚拟电厂中储能参与削峰响应时的个体资源的响应时序对整体可调度聚合潜力进行资源调度安排，包括：
8.根据权利要求1-7中任一项所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述输出资源调度安排结果，包括：
9.虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述虚拟电厂储能资源信息包括：可参与削峰响应的储能离并网状态、可参与削峰响应的储能资源总数、个体资源的放电功率上下限、个体资源的荷电状态上下限、个体资源的额定容量、个体资源参与削峰响应的初始时刻荷电状态、削峰时段、削峰时段时长数据信息。
3.根据权利要求2所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述个体资源包括a类个体资源、b类个体资源和c类个体资源；
4.根据权利要求3所述的虚拟电厂储能参与削峰响应的可调度潜力评估方法，其特征在于，所述聚合资源包括a类聚合资源、b类聚合资源和c类聚合资源；
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟永洁，纪陵，蒋衍君，李靖霞，
申请(专利权)人：南京国电南自电网自动化有限公司，
类型：发明
国别省市：
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