【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统优化调度，尤其涉及一种考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法及装置。
技术介绍
1、随着当前电力系统对新能源渗透率的要求不断增加，以风电为代表的分布式电源接入电力系统的容量和范围逐年增大，因此将风电出力不确定性考虑在电网的优化调度中是必不可少的。风电出力不确定性对电网调度有一定的影响，在含有风电并网的电力系统中，为了保证对负荷的供应，火电机组等其他机组需要考虑风电出力的不确定性，针对风速大小的波动需要及时调度其他区域的电能或者调控自身机组的备用用量。
2、若要风电出力能够得到较为精准的预测，则调度方案就需要根据风电出力以及负荷特性曲线进行综合制定，使得机组运行开停方案能进行更合理经济的制定，优化各机组的调度运行方案，降低电力系统整体的调度成本。当前的调度方案采取的是较为保守的情况，其调度方案的调度成本较高。
3、随着新能源发电量在电网总发电量中的占比逐渐增加，电力系统的运行方式及结构等需要对其进行调整和适应，为了解决相应的问题，产生了虚拟电厂(vi rtual power plant，vpp)的构想和概念。对虚拟电厂的组成成分内的风力发电等可再生发电机组，火电和水电机组、用户的负荷以及储能设备进行统一调度规划，能有效的整合分布式电源的能源，以虚拟电厂的整体对电力系统进行调度和电力市场的交易。但是现有虚拟电厂的调度技术还不完善。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法及装置，以解决现有虚拟电厂的调度技术不完善
2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，包括：
3、获取风速变化的历史数据，根据所述历史数据计算得到风速的变化范围，继而根据风速的变化范围得到风电出力的变化范围：
4、根据风电出力的变化范围，以日前调度阶段和恶劣场景调度阶段的总调度成本最小为目标，构建考虑风电不确定性的虚拟电厂调度模型；并基于风电出力的变化范围构建所述虚拟电厂调度模型的日前调度阶段约束以及恶劣场景调度阶段约束；
5、在所述日前调度阶段约束以及所述恶劣场景调度阶段约束的约束下，对所述虚拟电厂调度模型进行求解，生成日前调度阶段和恶劣场景调度阶段的总调度成本最小时，火电机组的出力，水电机组的出力，可中断负荷的中断情况、储能装置的使用情况、火电机组的出力调控量以及水电机组的出力调控量；
6、根据火电机组的出力，水电机组的出力，可中断负荷的中断情况、储能装置的使用情况、火电机组的出力调控量以及水电机组的出力调控量进行虚拟电厂调度。
7、作为优选方案，所述根据风速的变化范围得到风电出力的变化范围，包括：
8、根据风速的变化范围得到风电出力的初始变化范围；
9、将一可调鲁棒参数作为风电出力不确定性的可调参数，根据所述可调参数和所述初始变化范围，得到风电出力的变化范围；
10、其中，风速的变化范围为：
11、v∈[vpre-vflu,vpre+vflu]；
12、其中，vpre为预测风速，vflu为风速波动量；
13、风电出力的初始变化范围为：
14、
15、其中，vcut.in和vcut.out分别为风机切入风速和风机切出风速；vn为额定风速，为风电机组装机容量；pwg为风电机组出力，出力变化范围上下限分别为pmin(v)和pmax(v)；
16、风电出力的变化范围为：
17、
18、其中，γ为可调鲁棒参数，pwg.t为风电机组出力实际值，pwg.flu.t为风电机组出力的波动值，可以根据调度方案的保守程度进行设置，pwg.pre.t为风电机组出力的预测值，为根据以往的风电出力数据预测得出的数值。
19、作为优选方案，所述虚拟电厂调度模型，包括：日前经济调度模型和恶劣场景调度模型；
20、所述日前经济调度模型为：
21、min{ctg+chg+ccut+ces}；
22、
23、其中，a和b为火电机组运行成本系数，ptg.t为火电机组t时刻的出力；c和d为水电机组运行成本系数，phg.t为水电机组t时刻的出力；ccut.fix为可中断负荷固定费用，scut.t为可中断负荷的中断标志，pcut.t为可中断负荷t时刻的中断量；kes为储能设备运行成本系数，pes.t为储能设备t时刻的输入输出量；
24、所述恶劣场景调度模型为：
25、
26、其中，kdtg为火电机组调控成本系数，pdtg.t为火电机组t时刻的调控量；kdhg为水电机组调控成本系数，pdhg.t为水电机组t时刻的调控量。
27、作为优选方案，所述日前调度阶段约束包括：火电机组约束、水电机组约束、可中断负荷约束、储能设备约束以及功率平衡约束；
28、所述火电机组约束为：
29、
30、其中，stg.t为火电机组运行标志，ptg.t为t时刻火电机组的出力；ptg.max为火电机组出力的上限，ptg.min为火电机组出力下限，ptg.up和ptg.down为火电机组向上及向下爬坡功率限值；
31、所述水电机组约束为：
32、phg.min≤phg.t≤phg.max；
33、其中，hg.max和phg.min为水电机组出力上下限，phg.t为t时刻水电机组出力；
34、所述可中断负荷约束为：
35、
36、其中，scut.t为可中断负荷中断标志，scut.min和scut.max分别为可中断负荷切除功率下限和上限，pcut.sum.max为一个调度周期内可中断负荷允许切除的总的有功功率之和；
37、所述储能设备约束为：
38、
39、其中，pes.in.min和pes.out.min分别为储能设备输入功率下限值以及储能设备输出功率上限值，pes.t为t时刻储能设备功率的输入输出量；
40、所述功率平衡约束为：
41、pl.t-pcut.t＝ptg,t+phg.t+pwg.pre.t+pes.t；
42、其中，pl.t为t时刻的负荷量。
43、作为优选方案，所述恶劣场景调度阶段约束包括：火电机组调控约束、火电机组调控约束以及功率平衡约束；
44、所述火电机组调控约束为：
45、
46、其中，pdtg,t为t时刻火电机组出力的调控量；
47、所述火电机组调控约束为：
48、phg.min≤phg.t+pdhg.t≤phg.max；
49、其中，pdhg,t为t时刻水电机组出力的调控量；
50、所述功率平衡约束为：
51、pl.t-pcut.t＝ptg,t+pdtg.t+pdhg.t+phg.本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述根据风速的变化范围得到风电出力的变化范围，包括：
3.如权利要求2所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂调度模型，包括：日前经济调度模型和恶劣场景调度模型；
4.如权利要求3所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述日前调度阶段约束包括：火电机组约束、水电机组约束、可中断负荷约束、储能设备约束以及功率平衡约束；
5.如权利要求4所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述恶劣场景调度阶段约束包括：火电机组调控约束、火电机组调控约束以及功率平衡约束；
6.如权利要求5所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述在所述日前调度阶段约束以及所述恶劣场景调度阶段约束的约束下，对所述虚拟电厂调度模型进行求解，包括：
7.一种考虑风电不确定性的虚拟电厂调度装置，其特征在于，包括：变化范围计算模块、模型及约束条件构建
8.如权利要求7所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度装置，其特征在于，所述虚拟电厂调度模型，包括：日前经济调度模型和恶劣场景调度模型；
9.如权利要求8所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度装置，其特征在于，所述日前调度阶段约束包括：火电机组约束、水电机组约束、可中断负荷约束、储能设备约束以及功率平衡约束；
10.如权利要求9所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度装置，其特征在于，所述恶劣场景调度阶段约束包括：火电机组调控约束、火电机组调控约束以及功率平衡约束；
...【技术特征摘要】
1.一种考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述根据风速的变化范围得到风电出力的变化范围，包括：
3.如权利要求2所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂调度模型，包括：日前经济调度模型和恶劣场景调度模型；
4.如权利要求3所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述日前调度阶段约束包括：火电机组约束、水电机组约束、可中断负荷约束、储能设备约束以及功率平衡约束；
5.如权利要求4所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述恶劣场景调度阶段约束包括：火电机组调控约束、火电机组调控约束以及功率平衡约束；
6.如权利要求5所述的考虑风电不确定性的虚拟电厂调度方...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄子桐，沈开程，陈鹏，吕鸿，汪进锋，邰彬，黄杨珏，姚瑶，王志华，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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