【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种虚拟电厂优化调度方法，属于虚拟电厂优化调度。
技术介绍
1、传统能源紧缺和环境污染问题的日益加剧，推动了以分布式能源形式利用风、光、水等可再生能源发电在能源结构中的地位越来越重要。虚拟电厂(virtual power plant，vpp)通过精细的控制方式和能源管理集成地域分散的分布式电源、储能系统、可控负荷等，实现分布式电源的有效聚合和管理。然而虚拟电厂中风光资源等可再生能源出力及负荷需求的不确定性会导致其收益具有一定的风险性，当前虚拟电厂优化调度研究更多的是不计风光出力之间的相关性影响；同时，虚拟电厂优化是一个包含多变量、多目标的复杂非线性优化问题，传统的数学优化算法已不足以应对此类优化问题，但目前使用的包括遗传算法、粒子群算法等智能优化算法存在收敛速度慢、算法后期种群多样性下降及易陷入局部最优解等缺点。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种虚拟电厂优化调度方法，解决了现有虚拟电厂优化调度未考虑风光出力之间的相关性影响及风光资源等可再生能源出力及负荷需求的不确定性导致其收益具有一定风险性的问题，且提出改进算法提高模型求解精度。
2、本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
3、一种虚拟电厂优化调度方法，包括如下步骤：
4、步骤1，确定虚拟电厂的基本组成结构，对虚拟电厂各组成结构进行建模；
5、步骤2，基于步骤1建立风光出力联合分布函数，生成风光出力相关场景集，采用后向缩减法对风光出
6、步骤3，引入条件风险价值，构建以虚拟电厂运行净收益期望值最大化为优化目标的优化调度模型；
7、步骤4，利用改进人工蜂群搜索算法对所述优化调度模型进行求解，得到虚拟电厂最优运行方案。
8、本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
9、本专利技术考虑风光出力相关性影响和风光资源不确定性给虚拟电厂系统带来的运行收益风险，构建虚拟电厂优化调度模型，并采用改进人工蜂群算法进行求解，解决了不确定性环境下虚拟电厂优化调度问题。
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1.一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，步骤1所述虚拟电厂的基本组成结构，包括：风力发电系统、光伏发电系统、燃气轮机、储能系统和需求响应。
3.根据权利要求2所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，步骤3所述优化调度模型的目标函数为：
5.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤4中，采用融合混沌反向学习和自适应精英引导的改进人工蜂群搜索算法对所述优化调度模型进行求解，具体如下：
【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，步骤1所述虚拟电厂的基本组成结构，包括：风力发电系统、光伏发电系统、燃气轮机、储能系统和需求响应。
3.根据权利要求2所述的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤2...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄保乐，李云，赵竟，张盼，张庭玉，高波，冷程浩，赵拼，
申请(专利权)人：南京南自华盾数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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