【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于虚拟电厂优化调度领域，特别涉及一种虚拟电厂交互模型构建方法及相关装置。
技术介绍
1、新能源装机容量不断提高，然其出力的间歇性和波动性使配电网运行管理面临极大的挑战。虚拟电厂作为解决该问题的方式之一，通过有效聚合分布式电源、可控负荷、储能等作为虚拟整体，为其积极参与配电网调度和电力市场提供了有效途径。当前，在虚拟电厂参与配电网调度中，大多基于虚拟电厂内部各聚合单元的物理模型，构建以运行成本最低或者经济收益最大等为目标的优化调度模型。然而上诉基于物理模型的方法，使得虚拟电厂不得不向配电网调度中心提供其详细物理模型参数，而这一举措易造成虚拟电厂自身重要信息的泄露。同时，对于配电网调度中心而言，考虑到辖区内可能有多个虚拟电厂，若通过物理模型建立配电网优化调度模型，其将面临模型复杂，变量众多，求解困难等挑战。针对上诉问题，有学者提出双层优化方法。尽管双层优化调度方法一定程度上解决了虚拟电厂隐私泄露和变量众多的问题，但由于虚拟电厂组成成员的多元性，时序耦合性，约束条件多等原因，使得vpp的可调度边界不易解析刻画，难以向配电网调度中心提供较为准确的vpp可调度范围。且模型迭代求解中需依赖上下层的信息交互，势必造成求解耗时较长的问题，特别是对于日内实时优化调度模型的求解，其时效性难以满足要求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种虚拟电厂交互模型构建方法及相关装置，以解决虚拟电厂参与配电网调度中，存在的自身重要信息泄露、可调度边界不易解析刻画和难以满足配电网日内调度时效性
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种虚拟电厂交互模型构建方法，包括：
4、建立虚拟电厂与配电网的交互物理模型，虚拟电厂根据剩余可调节能力判别是否响应配电网下发的日内新调度指令；
5、通过均匀生成调度指令获取训练集和随机生成调度指令得到测试集；
6、对数据集进行归一化处理，对归一化处理后的数据集，建立调度指令可行性模型；
7、基于调度指令可行性模型构建基于核极限学习机-高斯过程回归kelm-gpr的虚拟电厂交互成本模型。
8、可选的，建立虚拟电厂与配电网的交互物理模型：
9、虚拟电厂富足电力资源采用余电上网策略，其与配电网的交互物理模型如下：
10、目标函数：
11、
12、
13、式中，f为虚拟电厂日内剩余时段运行成本，k为当前时段，若日前运行该交互模型，则k＝0；t为一天内时段数；fwt,t、fpv,t、fes,t、fmt,t、fcl,t、fq,t、fs,t分别表示t时段风电运行管理成本、光伏运行管理成本、储能电池运行管理成本、燃气轮机运行成本、需求响应运行成本、失负荷惩罚成本和余电上网成本；cwt、cpv、ces、amt、bmt、ccl、cq、csell分别为风电运行管理成本系数、光伏运行管理成本系数、储能电池运行管理成本系数、燃气轮机运行成本系数、需求响应补偿成本系数、失负荷惩罚系数取5倍分时电价，t时段余电上网电价；pwt,t、ppv,t、pes,t、pmt,t、pcl,t、pq,t、psell,t分别为t时段风电出力功率、光伏出力功率、储能电池出力功率、燃气轮机出力功率、可削减负荷出力功率、失负荷功率、余电上网功率；δt为一个时段持续时长；
14、约束条件：
15、虚拟电厂功率平衡约束
16、pes,t+pmt,t+pcl,t+pq,t-psell,t＝δpg,t+pg,t-(pwt,t+ppv,t) (3)
17、式中，δpg,t为日内未来一定时间内配电网下发的新调度指令，pg,t为已确定的配电网调度指令负荷。
18、储能电池运行约束
19、
20、式中，ptdis、ptchar分别为储能电池在t时段的放电功率和充电功率；为储能电池最大充放电功率；分别为储能电池的充放电状态，为0-1变量；ηchar、ηdis分别为储能电池的充放电效率；ebat为储能电池的额定容量；st为储能电池在t时段的荷电状态；smin、smax分别为储能电池的最小和最大容许荷电状态；sstart、send分别为储能电池一天内初始和结束时的荷电状态；
21、燃气轮机运行约束
22、
23、式中，ugt,t为0-1变量，表示燃气轮机的启停状态，由虚拟电厂日前调度确定；分别为燃气轮机出力的最小功率和最大功率；分别为燃气轮机的向下、向上爬坡速率。
24、可削减负荷运行约束
25、
26、式中，为在t时段可削减负荷最大出力功率。
27、售电约束
28、
29、式中，为虚拟电厂向电网售电功率的上限
30、配电网根据日内调度需要，向虚拟电厂下发新的调度指令，包含调度起始时段ts、调度持续时段tc和调度功率δpg；虚拟电厂根据自身可调节能力进行判别并反馈该指令的可行性fm和对应的成本fc：首先虚拟电厂在没有新调度指令即δpg＝0的情况下，运行交互物理模型，得到虚拟电厂各单元预调度计划以及运行成本，记为f0；规定虚拟电厂接受配电网新调度指令时，在已有的失负荷功率和预售电计划下，不能增加失负荷和余电上网功率。即约束条件(7)修改为约束条件(8)所示；
31、
32、在此约束下，配电网下达新调度指令时，虚拟电厂运行交互物理模型，若模型有解，则在满足已有调度指令的基础上可响应该指令，即fm＝1，该调度指令对应成本为fc＝f-f0；若模型无解，则fm＝0,fc＝0。
33、可选的，虚拟电厂交互模型采用日前离线训练，日内在线修正的策略：
34、虚拟电厂根据自身运行状况，模拟未来一定时间内配电网可能下发的新调度指令，并通过交互物理模型求解得到有限数据样本集，最后经数据驱动技术对样本进行学习训练，以表征未来一定时间内虚拟电厂与配电网的交互特性；采用日前离线训练、日内在线修正的策略；具体为：日前离线训练阶段，虚拟电厂通过交互物理模型求解调度指令的可行性及交互成本，生成日内模拟数据，作为数据集；通过机器学习中的wknn和kelm-gpr对数据集进行学习训练，确定模型结构及超参数，包含wknn的邻点个数、kelm的正则化系数、核函数、数据集规模；日内在线修正阶段，虚拟电厂根据配电网调度中心的调度需求情况决定是否对数据驱动模型参数进行更新；配电网调度中心提前一个时段告知是否有调度需求，如k1时段需调用数据驱动模型，则在k1-1时段向虚拟电厂发出调度邀约，虚拟电厂在k1时段，基于日前训练已确定的数据驱动模型结构及超参数并结合风光出力超短期预测数据，通过虚拟电厂与配电网交互物理模型生成增量样本作为新数据集，对模型参数进行训练更新，提升模型预测精度，以供配电网调度中心使用；若没有调度需求，则虚拟电厂不对模型参数进行更新。
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【技术保护点】
1.一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，建立虚拟电厂与配电网的交互物理模型：
3.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，虚拟电厂交互模型采用日前离线训练，日内在线修正的策略：
4.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，通过均匀生成调度指令获取训练集和随机生成调度指令得到测试集：
5.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，对数据集进行归一化处理：
6.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，对归一化处理后的数据集，建立调度指令可行性模型：
7.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，构建基于核极限学习机-高斯过程回归KELM-GPR的虚拟电厂交互成本模型，具体为：
8.一种虚拟电厂交互模型构建系统，其特征在于，包括：
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可在所述处理器上
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7任一项所述一种虚拟电厂交互模型构建方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，建立虚拟电厂与配电网的交互物理模型：
3.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，虚拟电厂交互模型采用日前离线训练，日内在线修正的策略：
4.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，通过均匀生成调度指令获取训练集和随机生成调度指令得到测试集：
5.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，对数据集进行归一化处理：
6.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂交互模型构建方法，其特征在于，对归一化处理后的数据集，建立调...
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