【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力供应，具体涉及基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法。
技术介绍
1、新型电力系统建设对分布式灵活资源发展起到关键推动作用。全国统一电力市场体系建设过程中，虚拟电厂(virtual power plant,vpp)等分布式资源聚合主体的受关注度不断提升。目前，已逐步放开现货市场准入主体的资格，使独立储能、虚拟电厂等新型主体被允许参与市场交易。
2、在上述基础上，如何能协调各主体在新一代智能电网中协同作业成为了主要的研究方向，使其能最大程度上优化能源利用效率，保障社会利益，并实现减排等环保作用。具体地，研究虚拟电厂市场化交易策略变得极为迫切。
3、现有的虚拟电厂市场化交易优化模型产出的交易方法或策略存在一些问题。一方面，多数模型未充分反映虚拟电厂间的异质性特征。另一方面，在对风光、电动汽车等强随机性资源的不确定性建模时，精确性和计算效率方面有所不足。此外，面对风光出力偏差，目前缺乏通过集群合作协调分配合约电量以规避偏差考核风险的研究。在出力强不确定性和需求响应高灵活性并存的环境下，优化虚拟电厂交易策略以保障经济性与鲁棒性均衡显得至关重要。
4、综上，由于分布式资源聚合主体在新型电力系统和全国统一电力市场体系建设中具有重要地位，在面对包含分布式风光发电主体的多个虚拟电厂组成的集群供电网络中，进入市场交易前还需要建立一种优化的交易方法，能有效反映虚拟电厂间异质性，并解决强随机性资源不确定性建模的精确性和计算效率问题；进而，在当前复杂的环境下，实现经济性与鲁棒性的均衡，确保
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术存在的问题，提供了一种基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、本专利技术包括如下步骤：
4、构建具备异构性的虚拟电厂集群在市场环境下的群架构、运行框架和点对点分布式交易模型；
5、基于所述群架构和运行框架建立虚拟电厂集群的出力模型；
6、根据所述群架构、运行框架和所述出力模型，对所述虚拟电厂集群在现货市场进行出清仿真，以发电成本最小化为目标构建基于安全约束的调度模型；通过所述调度模型仿真计算所述虚拟电厂集群中各虚拟电厂的中标电量；
7、基于所述虚拟电厂集群中新能源电厂出力不确定性和偏差考核惩罚，建立以虚拟电厂总偏差损失最小为目标的虚拟电厂集群协同运行模型；所述虚拟电厂集群协同运行模型中引入有信息间隙鲁棒决策；
8、根据所述点对点分布式交易模型、中标电量和所述虚拟电厂集群协同运行模型，通过纳什议价获得各虚拟电厂之间的转让电量及单位交易成本；
9、基于所述中标电量、转让电量和所述单位交易成本输出交易计划，并根据所述交易计划进行虚拟电厂集群市场化交易。
10、可选的，虚拟电厂包括电源型虚拟电厂、负荷型虚拟电厂、混合型虚拟电厂；
11、所述电源型虚拟电厂聚合分布式风光并配置储能设备；
12、所述负荷型虚拟电厂聚合电动汽车用户；
13、所述混合型虚拟电厂聚合分布式光伏及需求响应用户。
14、可选的，所述虚拟电厂集群的出力模型包括风光出力模型、储能出力模型、负荷出力模型、分布式光伏出力模型。
15、可选的，所述负荷出力模型还包括电动汽车的充电负荷模型，构建方法步骤包括：
16、基于马尔可夫链模型，构造电动汽车空间状态特征，并基于所述电动汽车空间状态特征以空间转移数量构造所述充电负荷模型。
17、可选的，所述充电负荷模型中电动汽车数量的预测方法步骤包括：
18、对电动汽车用户出行数据进行筛选和处理，并获得统计数据；
19、根据所述统计数据，设定目标时间范围及测量点，并设定各区域的电动汽车初始数量；
20、基于所述目标时间范围、测量点、电动汽车初始数量计算各时点电动汽车的一次转移状态，并基于所述一次转移状态获得各时点的一次空间转移频数矩阵；
21、基于所述空间转移频数矩阵的频数计算各时点的位置转移概率矩阵；
22、通过所述一次空间转移频数矩阵和所述位置转移概率矩阵计算边界概率，并引入卡方检验方法验证所述边界概率及所述一次空间转移频数矩阵和所述位置转移概率矩阵的矩阵元素的马尔可夫属性；
23、当所述卡方检验方法通过后，基于所述一次空间转移频数矩阵和所述位置转移概率矩阵计算所述电动汽车数量。
24、可选的，所述调度模型的安全约束条件包括发电商最大出力限制、报价段出力限制、节点功率平衡及线路传输容量限制。
25、可选的，所述虚拟电厂集群协同运行模型中建立有基于信息间隙鲁棒决策的风光不确定性模型；
26、所述风光不确定性模型求解过程中还包括步骤：
27、构建确定性模型；
28、对所述确定性模型引入非确定变量，获得非确定性模型；
29、对所述非确定性模型增加约束条件，获得风光不确定性模型；所述约束条件为系统决策者最低需求；
30、根据所述风光不确定性模型，在极端场景下寻找最优解。
31、可选的，所述转让电量的计算方法步骤包括：
32、将所述风光不确定性模型的解代入所述虚拟电厂集群协同运行模型中，并获得所述转让电量。
33、可选的，所述单位交易成本的计算方法步骤包括：
34、基于所述转让电量构建虚拟电厂效益测算模型；所述虚拟电厂效益测算模型基于纳什议价理论构建目标函数为：
35、
36、式中，为虚拟电厂合作运行时的交易收益，为虚拟电厂独立运行时的交易收益，a为所述虚拟电厂集群中虚拟电厂的集合，i为虚拟电厂序数；
37、所述目标函数引入辅助变量，并对所述目标函数解耦，获得所述单位交易成本。
38、可选的，虚拟电厂合作运行时的交易收益包括现货收入、偏差考核费用、点对点交易过网费、合约转让的卖出收入和合约转让的买入成本。
39、相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
40、本专利技术方法简单、执行成本低，通过构建虚拟电厂集群协同运行优化模型，经过纳什议价和信息间隙鲁棒决策融合后，得到的交易策略更加反映虚拟电厂间的异质性特征，并通过对强随机性资源精确性建模，弥补计算效率的不足，即便在执行期间存在风光波动，也能使整个集群依然稳定运行供电，降低整体发电成本。
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1.一种基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：虚拟电厂包括电源型虚拟电厂、负荷型虚拟电厂、混合型虚拟电厂；
3.根据权利要求1所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述虚拟电厂集群的出力模型包括风光出力模型、储能出力模型、负荷出力模型、分布式光伏出力模型。
4.根据权利要求3所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述负荷出力模型还包括电动汽车的充电负荷模型，构建方法步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述充电负荷模型中电动汽车数量的预测方法步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述调度模型的安全约束条件包括发电商最大出力限制、报价段出力限制、节点功率平衡及线路传输容量限制。
7.根据权利要求1所述的基于决策
8.根据权利要求7所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述转让电量的计算方法步骤包括：
9.根据权利要求8所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述单位交易成本的计算方法步骤包括：
10.根据权利要求9所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：虚拟电厂合作运行时的交易收益包括现货收入、偏差考核费用、点对点交易过网费、合约转让的卖出收入和合约转让的买入成本。
...【技术特征摘要】
1.一种基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：虚拟电厂包括电源型虚拟电厂、负荷型虚拟电厂、混合型虚拟电厂；
3.根据权利要求1所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述虚拟电厂集群的出力模型包括风光出力模型、储能出力模型、负荷出力模型、分布式光伏出力模型。
4.根据权利要求3所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述负荷出力模型还包括电动汽车的充电负荷模型，构建方法步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于决策融合的异构虚拟电厂集群市场化交易优化方法，其特征在于：所述充电负荷模型中电动汽车数量的预测方法步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于决策融合的异...
【专利技术属性】
技术研发人员：周云，林宏宇，李超英，郑瑞锦，陈好，李晴，
申请(专利权)人：中能智新科技产业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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