【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于虚拟电厂控制，具体涉及一种虚拟电厂分布式能源聚合协调控制方法。
技术介绍
1、由于化石燃料的大量使用，环境问题和能源危机日益严峻,构建以可再生能源为主体的新型电力系统迫在眉睫。所谓新型电力系统，是传统电力系统的升级，是要在原有的基础上实现清洁化、智能化、低碳化，其架构如图1所示；与此同时，随着大规模化电动汽车的接入，需求侧负荷由传统的刚性、消费性向柔性、生产与消费兼具型转变，其灵活性大大提高。
2、电动汽车作为一种绿色、清洁、零排放的新型交通工具，规模化的渗透入交通网络和电力网络，不能再将其单纯看作一个个独立的交通工具，而是一群能将交通和能源沟通起来的桥梁，每一辆电动汽车都可以成为一个虚拟的能源载体。与此同时，随着规模化电动汽车普及后，其对电力系统的影响力也日益增大，若不对其行为加以控制，那么将会给电力系统安全性、经济性带来巨大的不利影响。特别是电动汽车充电负荷与电网负荷相叠加会进一步加重电网的峰谷差从而导致配电网线路潮流越限与变压器过载等严重问题。
3、规模化接入的电动汽车的无序充电特性将会造成系统电压和频率的不平衡，影响电能质量的同时进一步增加了运行成本。对电动汽车无序充电行为进行预测和引导，使得电动汽车尽可能在电网低谷负荷时进行接入充电，减小电网的峰谷差，合理科学的对电动汽车的充电行为进行控制，可以极大地减小电网波动。电动汽车具有其他负荷类型所不具备的灵活性和可调度性，部分电动汽车具有电池电量回馈电网的能力，即该类电动汽车具有负荷储能双重身份，将电动汽车作为储能装置能够很好弥补风光发电
4、针对电动汽车有序充电优化，提出了通过虚拟电厂整合配电网分布式能源并制定合理的售电策略来引导电动汽车的有序入网以实现多种能源间的协调互补与整体优化。虚拟电厂将规模化可再生能源和柔性负荷整合，通过先进的采集、通信、控制等技术将供给侧和需求侧聚合在一起，并通过高层面的数据分析、智能算法等实现多主体之间的协调优化运行，从而实现能源优化配置并为经济调度提供灵活支撑。同时，虚拟电厂需求侧管理平抑可再生能源发电波动性，借助于配电网中数量庞大的电动汽车，利用电动汽车与电网连接时能量双向流动的特点，实现虚拟电厂中分布式发电机组的经济调度，同时减少虚拟电厂运行产生的污染，充分发挥资源配置效应，平抑可再生能源发电的间歇性，实现分布式发电单元的协调优化调度。
5、虚拟电厂作为一种特殊的电厂，通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式发电、储能系统、可控负荷、电动汽车等的协调优化，以此参与电力市场和电网运行的电源协调管理。从技术层面讲，含规模化充电桩的虚拟电厂通过先进的控制、计量、通信等技术聚合分布式电源、可控柔性负荷、储能系统、电动汽车等不同类型的分布式电源，并通过更高层面的软件构架实现多个分布式能源的协调优化运行，使其能够参与电力市场和辅助服务市场运营，充分挖掘分布式能源为电网和用户所带来的价值和效益。
6、现有技术一“段翩，朱建全，刘明波.基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度[j].电工技术学报,2016,31(09):58-67，利用模糊参数描述分布式新能源发电和负荷的不确定性”通过双层模糊机会约束规划对虚拟电厂进行优化调度，并对碳排放成本、电动汽车的充放电成本、电网与虚拟电厂的供需不平衡成本等进行详细分析。
7、现有技术二“娄为,翟海保,许凌,等.风电-储能-电动汽车联合调频控制策略研究[j].可再生能源,2021,39(12):1648-1654”提出一种风电-储能-电动汽车联合调频的控制策略，利用储能系统弥补风电调频不足，提出计及电动汽车集群响应的调频策略。
8、现有技术三“檀勤良,代美,梅书凡.考虑电动汽车碳配额及需求响应的电力系统调度研究[j].电网与清洁能源,2021,37(07):79-86.”以电动汽车无序充电场景为基础，探究了碳配额和需求响应协同作用对电动汽车用能成本和系统发电调度的影响。针对含规模化的虚拟电厂这样运行灵活性较高的系统的电能平衡管理研究较为匮乏。因此，建立含规模化充电桩的虚拟电厂的聚合高效电能平衡管理模型，引入碳排放成本作为边界条件，研究风机、光伏、燃气轮机、储能系统和电动汽车的出力平衡，以控制不同能源系统设备出力，进而达到削峰填谷、平抑负荷波动的目的，最终实现虚拟电厂电能平衡管理兼顾经济效益和环境效益。
技术实现思路
1、为了解决技术问题，即虚拟电厂的不同能源系统设备出力，达到削峰填谷、平抑负荷波动的目的。本专利技术提供如下技术方案：
2、一种虚拟电厂分布式能源聚合协调控制方法,包括：
3、s1、构建含充电桩的多分布式能源的虚拟电厂系统，选取所述虚拟电厂系统中的各能源子系统设备的多组运行状态数据及充电负荷为样本；
4、s2、基于改进kohonen神经网络对多组运行状态数据的控制类别进行划分，所述改进kohonen神经网络为在kohonen神经网络结构基础上增加输出层，kohonen神经网络结构包括输入层和竞争层；
5、s3、基于模拟退火免疫控制算法网络控制不同控制类别下的负荷出力，所述模拟退火免疫控制算法是将模拟退火算法与免疫控制算法结合构成的一种控制算法。
6、进一步，所述虚拟电厂系统包括风机、光伏、燃气轮机、储能系统、充电桩以及电动汽车的多种分布式能源子系统。
7、进一步，步骤s2的具体方法为：
8、s21、对样本中输入的多组运行状态数据进行归一化聚类处理为xi＝(x1,x2,..,xn)，所述输入的运行状态数据特征包括系统时间、电动汽车充电数量、储能系统及换电电池剩余电量，n为输入数据样本总数，i为输入数据归一化聚类后的输入层节点序号；
9、s22、将连接输入层与竞争层权值ωij初始化，i为输入层节点序号，j为竞争层节点序号，ωij位于输入数据的中间区域，令时间计数t＝0，确定初始学习率ξ1、ξ2；
10、s23、计算xi与初始化后ωij的欧氏距离dj,
11、n＝1,2,3....，n为输入数据样本总数；
12、s24、选择欧氏距离最小的竞争层神经元作为获胜神经元替代原有最小的神经元；
13、s25、调节输入层所述输入数据与竞争层之间的权值ωij，调节竞争层与不同控制类别输出层之间的权值ωjk，ωjk为连接竞争层第j个节点和输出层第k个节点的权值，k为输出层节点序号；
14、s26、根据权值ωij、ωjk，不同类别数据向对应的不同区域靠近，完成对输入数据所属类别的聚类；
15、s27、若还存在输入数据样本，则t＝t+1，返回步骤s23，继续执行，直至算法结束。
16、进一步，步骤s25的具体计算方法为：
17、ωij(t+1)＝ωij(t)+ξ1(xi-ωij) 公式二
18、ωjk(t+1)＝ωjk(t)+ξ2(yk-ω本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种虚拟电厂分布式能源聚合协调控制方法,其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟电厂系统包括风机、光伏、燃气轮机、储能系统、充电桩以及电动汽车的多种分布式能源子系统。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S2的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S25的具体计算方法为：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S26数据聚类为4类。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S3包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S33中所述亲和度的计算方法为公式四：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤S36的接收新负荷数据的依据为，时刻退火温度满足公式五:
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，按照公式六执行退温操作，
【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂分布式能源聚合协调控制方法,其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟电厂系统包括风机、光伏、燃气轮机、储能系统、充电桩以及电动汽车的多种分布式能源子系统。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s2的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s25的具体计算方法为：
5.根据权利要求3所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：康晓华，高敬更，徐宏雷，李浒，王琨，梁琛，保承家，牛炜，安亮亮，袁晖，戴媛媛，肖如真，杨博然，陈仕彬，韩凯莉，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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