【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统优化，尤其是指一种用于电力系统的分散性资源聚合优化方法和系统。
技术介绍
1、为了协调电力系统与分布式电源之间的矛盾，解决分散性新能源发电和负荷不确定性给电力系统带来的诸多挑战，学者们提出了分散性资源聚合的概念。分散性资源聚合体是未来能源互联网的重要形式之一，它利用先进的信息通信技术，实现分布式能源、储能系统、可控负荷、电动汽车等的聚合协调优化，并积极参与主电网电力市场的电力交换，形成利润流，同时带来一定的效益。从个体理性的角度来看，各实体参与资源聚合运营的前提是能够获得超额利润。加强聚合体内部各参与主体的协同调度是实现超额利润的主要途径。此外，超额利润的合理分配也是激发各参与主体积极性的有利途径。因此，如何实现聚合体的优化调度是其有效运行的关键。
2、国内外学者对分布式电源、储能系统、可控负荷等分布式能源参与电网运行进行了深入研究，并取得了实际进展。但在聚合形式、模型构建等方面仍存在不足之处，具体体现在：
3、第一，一些学者将分散性资源纳入虚拟电厂的范畴考虑，研究分散性资源聚合的最优调度问题。然而，与虚拟电厂聚合主体不同的是，分散性资源具有位置分布散、体量小、通讯难、规模大的问题，传统的虚拟电厂多是针对位置集中、通信便捷、具有一定规模的发用电主体，现有的运营和调度模式难以准确调度和快速响应。
4、第二，目前对分散性资源聚合体优化调度的研究多以经济效益最大化或成本最小化为目标函数，很少有与环境效益相关的文献。
5、第三，在模型构建方面，现有学者从分散性资源特征
6、综上所述，现有对分散性资源聚合体的研究不够准确、深入，目前也没有相关技术从聚合体多层级博弈聚合的角度建立模型实现对分散性资源聚合体的深度探讨。
技术实现思路
1、为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中对分散性资源聚合体的研究不够准确、深入，并且没有从聚合体多层级博弈聚合的角度建立模型实现对分散性资源聚合体深度研究的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，包括：
3、步骤s1：构建用户-分散性资源聚合体联盟与设备-分散性资源聚合体联盟，其中，所述分散性资源聚合体表示对多个分布式能源进行聚合，所述用户位于需求侧，所述设备位于供给侧；
4、步骤s2：根据所述用户-分散性资源聚合体联盟与设备-分散性资源聚合体联盟，构建用户-分散性资源聚合体-设备联盟；
5、步骤s3：构建所述用户-分散性资源聚合体-设备联盟合作博弈的日前最优调度模型和日内最优调度模型；
6、步骤s4：根据所述日前最优调度模型和日内最优调度模型实现对分散性资源聚合体的优化调度。
7、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s1中构建用户-分散性资源聚合体联盟，方法包括：
8、建立用户-分散性资源聚合体联盟在非合作博弈下的运行模式，公式为：
9、
10、
11、式中，pl,t是t时刻用户侧的电力需求；ρs,t，ρb,t是内部售电价格和购电价格；δt表示时间；maxfdemand表示用户最大化售电收入，maxfvpp1表示聚合体最大化利润；
12、建立用户-分散性资源聚合体联盟在合作博弈下的运行模式，公式为：
13、maxfvpp-de＝fvpp1+fdemand (3)
14、式中，maxfvpp-de表示联盟最大收益。
15、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s1中构建设备-分散性资源聚合体联盟，方法包括：
16、建立设备-分散性资源聚合体联盟在非合作博弈下的运营模式，公式为：
17、
18、式中，maxfeq表示设备最大收益，fgsell,t是电力销售收入；cg,t是机组发电的成本，δt表示时间；
19、
20、式中，maxfvpp2表示聚合体最大收益，fsell,t，cbuy,t，cpv,t，cbes,t分别为售电收入、购电成本、光伏发电成本和储能系统使用成本；
21、建立设备-分散性资源聚合体联盟在合作博弈下的运营模式，公式为：
22、maxfvpp-eq＝fvpp2+feq (6)
23、式中，maxfvpp-eq表示联盟最大收益。
24、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s3中构建所述用户-分散性资源聚合体-设备联盟的日前最优调度模型，方法包括构建日前最优调度模型的优化目标：
25、基于分散性资源聚合体的最佳经济效益构建第一目标函数，公式为：
26、
27、式中，为分散性资源聚合体的经济效益；
28、rvpp为分散性资源聚合体系统运行的收益且满足公式(8)：
29、
30、式中，pe-grid(t)、pt-grid(t)分别为聚合体系统与电网、热网的交换功率；ps-e、ps-t是电力和热能价格；为中断负荷的基准经济补偿；pi-load(t)为可中断负荷容量；
31、cvpp为系统的运行成本且满足公式(9)：
32、
33、式中，cfuel是天然气发电的运行成本；是天然气价格；lhvng是天然气的低热值；pchp_n(t)为热电联产系统的额定功率；pgb(t)为gb制的额定功率；为系统中供能单元的单位运行维护费用；pi(t)为系统供电单元的额定功率；pen(t)为系统中污染源的输出功率；为单位输出功率产生的污染物量；为单位质量污染物j的基本排放成本；是单位质量污染物的惩罚成本；
34、基于分散性资源聚合体的最佳社会效益构建第二目标函数，公式为：
35、
36、式中，为社会效益；为全天i类可中断负荷、ii类可中断负荷和可转移负荷与总负荷的比值；ω1,k(t)，ω2,k(t)，ptl,k(t)是i类可中断负荷、ii类可中断负荷和可转移负荷的调用状态函数；πmax,1,k，πmax,2,k和分别为i类、ii类和可转移负荷在单个调度周期内的最大呼叫数。
37、在本专利技术的一个实施例中，所述步骤s3中构建所述用户-分散性资源聚合体-设备联盟的日前最优调度模型，方法还包括构建日前最优调度模型的约束条件：
38、所述约束条件包括能量功率平衡约束、储能运行约束和传输约束；
39、所述能量功率平衡约束公式为：
40、pe-load(t)+pees-char(t)＝pe-grid(t)+pchp(t)ηchp-e+pees-dis(t) (11)；
41、pt-load(t)+ptes_char(t)＝pt-grid(t)+pchp(t)ηc本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤S1中构建用户-分散性资源聚合体联盟，方法包括：
3.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤S1中构建设备-分散性资源聚合体联盟，方法包括：
4.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤S3中构建所述用户-分散性资源聚合体-设备联盟的日前最优调度模型，方法包括构建日前最优调度模型的优化目标：
5.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤S3中构建所述用户-分散性资源聚合体-设备联盟的日前最优调度模型，方法还包括构建日前最优调度模型的约束条件：
6.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤S3中构建所述用户-分散性资源聚合体-设备联盟的日内最优调度模型，方法包括构建日内最优调度模型的优化目标和约束条件：
7.根据权
8.一种用于电力系统的分散性资源聚合优化系统，其特征在于：包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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7中任一项所述用于电力系统的分散性资源聚合优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，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中任一项所述用于电力系统的分散性资源聚合优化方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤s1中构建用户-分散性资源聚合体联盟，方法包括：
3.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤s1中构建设备-分散性资源聚合体联盟，方法包括：
4.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤s3中构建所述用户-分散性资源聚合体-设备联盟的日前最优调度模型，方法包括构建日前最优调度模型的优化目标：
5.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述步骤s3中构建所述用户-分散性资源聚合体-设备联盟的日前最优调度模型，方法还包括构建日前最优调度模型的约束条件：
6.根据权利要求1所述的用于电力系统的分散性资源聚合优化方法，其特征在于：所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：马东娟，郭旻，景卫哲，郑惠萍，刘泽辉，程雪婷，刘珊，柴雯，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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