【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚拟电厂优化调度决策的，尤其是涉及一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法。
技术介绍
1、
2、现有技术中，缺乏同时对不确定性和电碳交易的虚拟电厂(virtual powerplant,vpp)优化调度，只是侧重中不确定性或者电碳交易的一方面。例如，公开号为cn117040027a的中国专利公开了一种农村虚拟电厂的协调优化方法和装置，该方法实时调度优化模型用于平抑日前阶段的风光出力不确定性造成的偏差，并未涉及电碳交易。公开号为cn116720690a的中国专利公开了一种多虚拟电厂电-碳联合优化运行方法，该方法可通过在虚拟电厂联盟内部交易电能和碳配额，并未涉及风光不确定性输入。因此，本专利技术提供一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一方面，本专利技术公开了一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，包括以下步骤：
4、步骤s1、获取风光、用户侧电/热负荷的历史数据集，并对所述历史数据集进行预处理；
5、步骤s2、根据风光历史数据集，基于weibull分布和beta分布构建风光不确定性源出力表征模型，并生成风光出力历史数据集；
6、步骤s3、基于所述风光出力历史数据集，通过mo
7、步骤s4、建立虚拟电厂参与电碳交易的碳交易模型；
8、步骤s5、将所述风光不确定性源出力表征模型输入所述虚拟电厂参与电碳交易的碳交易模型，得到初步虚拟电厂调度模型，在所述初步虚拟电厂调度模型中引入碳惩罚成本；
9、步骤s6、将调度目标函数和约束条件引入所述初步虚拟电厂调度模型中，得到最终虚拟电厂调度模型；
10、步骤s7、将用户侧电/热负荷数据集和步骤s3得到典型场景下的风光出力输入到步骤s6所建立的最终虚拟电厂调度模型中，得到虚拟电厂参与电碳交易的调度结果。
11、进一步地，所述预处理包括以下步骤：
12、步骤s1.1、对所述历史数据集进行收集和清理；
13、步骤s1.2、将风光历史数据和用户侧电/热负荷历史数据时间同步。
14、进一步地，所述步骤s2中构建风光不确定性源出力表征模型包括根据风光出力概率密度函数构建风光不确定性源出力表征模型；其中，风光出力概率密度函数包括风速概率密度函数和辐照度概率密度函数，风速概率密度函数服从weibull分布，辐照度概率密度函数服从beta分布。
15、进一步地，所述步骤s3包括以下步骤：
16、步骤s3.1、基于所述风光出力历史数据集，采用monte carlo法生成m个等概率典型场景集；
17、步骤s3.2、采用manhattan距离法表示场景间距离，形成manhattan距离矩阵和概率距离矩阵；
18、步骤s3.3、基于所述概率距离矩阵对所述典型场景集进行场景削减，迭代直至达到目标典型场景数量。
19、进一步地，所述虚拟电厂参与电碳交易的碳交易模型采用无偿分配碳交易模式。
20、进一步地，所述无偿分配碳交易模式包括交易成本，所述交易成本采用如下公式表示：
21、rca,t＝kca(eac,t-ep,t)
22、其中，rcap,t为碳惩罚成本，kca为当日碳交易价格，ep,t为vpp在t时刻的无偿碳排放配额，eac,t为vpp在t时刻的实际碳排放量。
23、进一步地，所述碳惩罚成本采用如下公式表示：
24、
25、其中，rcap,t为碳惩罚成本，τp为碳排放惩罚因子，pgas,t为t时刻微型燃气轮机和燃气锅炉输出功率之和，a1、b1、c1为天然气供能碳排放系数，κtp为火电机组的碳排放系数；pbfg,t为t时刻vpp从主网购电功率。
26、进一步地，所述调度目标函数采用如下公式表示：
27、
28、其中，t为调度周期；πe,t、πh,t分别为t时刻向用户售电和供热收益，πstg,t为t时刻上网收益；rbfg,t为t时刻从主网购电成本，rgas,t为t时刻燃料成本，rd,t为t时刻设备运行维护成本，rcap,t为碳惩罚成本。
29、进一步地，所述约束条件包括chp约束、微型燃气轮机和燃气锅炉出力约束与爬坡约束、储能约束、与主网功率交换约束、电/热功率平衡约束。
30、第二方面，本专利技术公开了一种计算机设备，包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和网络接口用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述计算机设备执行上述所述的方法。
31、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
32、(1)适用范围广：本专利技术在建立虚拟电厂参与电-碳联合市场交易的同时，考虑风光出力不确定性，建立了无偿分配模式的碳交易机制，并引入碳惩罚因子，在提高系统整体收益的同时，降低碳排放量，可适用于不同类型的虚拟电厂。
33、(2)自适应能力强：本专利技术采用服从weibull分布和beta分布的风光出力描述处理其出力不确定性，并采用基于monte carlo和manhattan的场景法生成典型场景。因此，针对不同类型虚拟电厂的不同气象数据，可采用该方法生成典型风光出力场景，可有效降低不确定性对虚拟电厂优化调度决策带来的影响，提高决策精度和效率，为虚拟电厂参与电碳交易提供决策辅助。
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1.一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述预处理包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤S2中构建风光不确定性源出力表征模型包括根据风光出力概率密度函数构建风光不确定性源出力表征模型；其中，风光出力概率密度函数包括风速概率密度函数和辐照度概率密度函数，风速概率密度函数服从Weibull分布，辐照度概率密度函数服从Beta分布。
4.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂参与电碳交易的碳交易模型采用无偿分配碳交易模式。
6.根据权利要求5所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述无偿分配碳交易模式包括交易成
7.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述碳惩罚成本采用如下公式表示：
8.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述调度目标函数采用如下公式表示：
9.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述约束条件包括CHP约束、微型燃气轮机和燃气锅炉出力约束与爬坡约束、储能约束、与主网功率交换约束、电/热功率平衡约束。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和网络接口用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如权利要求1-9任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述预处理包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤s2中构建风光不确定性源出力表征模型包括根据风光出力概率密度函数构建风光不确定性源出力表征模型；其中，风光出力概率密度函数包括风速概率密度函数和辐照度概率密度函数，风速概率密度函数服从weibull分布，辐照度概率密度函数服从beta分布。
4.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于风光不确定性和电碳交易的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂参与电碳交易的碳交易模型采用无偿分配碳交易模式。
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：范钰波，彭道刚，杨哲，税纪钧，方炯，赵慧荣，许唐云，严石，田越，刘婧，刘家妤，罗玉伶，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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