CN104809545B

CN104809545B - 一种虚拟电厂运行建模方法

Info

Publication number: CN104809545B
Application number: CN201510094719.0A
Authority: CN
Inventors: 孙国强; 袁智; 卫志农; 孙永辉; 余爽; 李逸驰
Original assignee: Hohai University HHU
Current assignee: Hohai University HHU
Priority date: 2015-03-03
Filing date: 2015-03-03
Publication date: 2018-04-20
Anticipated expiration: 2035-03-03
Also published as: CN104809545A

Abstract

本发明提供了一种虚拟电厂运行建模方法，包括以下步骤：1)建立以参与电力市场运行的虚拟电厂的利润最大为目标函数的鲁棒混合整数线性规划模型，在数学模型中采用鲁棒区间优化法处理电价的不确定性；2)以电价的上下限为边界建立鲁棒区间模型；3)设定迭代次数、迭代步长和鲁棒系数；4)使用IBM CPLEX软件求解得出参与市场运行的虚拟电厂最优竞标结果。与现有技术相比，本发明具有经济效益好、计算效率高等优点。

Description

一种虚拟电厂运行建模方法

技术领域

本发明涉及一种虚拟电厂运行建模方法，属于虚拟电厂运行领域。

背景技术

近年来，随着不断增长的能源需求和化石燃料日益紧缺，世界各国正在积极倡导高效环保的能源供应形式，许多具有挑战性的新型能源供应方式正在世界范围内兴起，其中常见的形式为聚合分布式的可再生能源参与大电网和电力市场运行。在不同种类的可再生能源中，风力发电是众多组织形式中最为可靠、稳定的一种。欧盟的风机容量由1990年的1.743GW迅速增长为2010年的194GW，同时，世界范围内约占12％的能源由风电提供。由于可再生自身存在的随机性与间歇性，可再生能源单独参与大电网和电力市场运行会对其造成极大的冲击，因此可以以可再生能源发电联合传统发电及储能形式，以虚拟电厂(virtualpower plant，VPP)的形式参与大电网和电力市场的运行，可有效克服上述缺点，提高可再生能源发电的利用率和整体的经济收益。但是在虚拟电厂运行过程中，传统发电机组的二次发电成本曲线的建模过程比较复杂，计算时间较长。

发明内容

发明目的：本发明提供了一种虚拟电厂运行建模方法，简化建模过程，减少计算时间。

发明内容：本发明采用的技术方案是一种虚拟电厂运行建模方法，包括以下步骤：

建立鲁棒混合整数线性规划模型；

建立电力系统运行满足的成本约束、出力约束、启停时间约束，其中传统能源发电的成本约束为：

c_t(p_t)＝a*u_t+b*p_1,t+c*p_2,t

p_t＝p_1,t+p_2,t

u_t∈{0,1}

式中：p_t为t时段虚拟电厂的出力，c_t为t时段的成本，a、b、c为t时段成本分段线性化系数，p_1,t、p_2,t为t时段分段1、分段2的出力，u_t表示发电机t时刻是否工作，若是则置1，否则置0；

设定迭代次数、迭代步长和鲁棒系数；

求解得出参与市场运行的虚拟电厂最优竞标结果。

优选地，所述的虚拟电厂由风电、燃气轮机组、抽水蓄能电站组成的传统能源与可再生能源联合的新型发电形式。

优选地，所述的虚拟电厂可参与大电网与电力市场的运行。通过求解一系列的鲁棒混合整数线性规划模型，可以得出虚拟电厂参与市场运行的时竞标曲线。同时在平衡市场中，当虚拟电厂实际出力小于合约时可购买电能以平衡不平衡功率或接受不平衡处罚。

优选地，所述的目标函数中，虚拟电厂参与市场运行的目标函数为：

式中：N_T为总时段数，λ_t为t时段的市场电价，p_t为t时段虚拟电厂的出力，c_t为t时段的成本函数，z₀和q_0t为鲁棒区间优化法中的对偶变量，Γ₀为鲁棒系数。

优选地，与采用电价的预测值作为模型的输入不同，而是通过确定电价的置信区间，利用鲁棒区间优化法处理电价的不确定性。

有益效果：本发明将传统发电机组的二次发电成本曲线等虚拟电厂运行中的相关约束分段线性化，建立了鲁棒混合整数线性规划模型，方便于采用CPLEX等优化软件直接建模求解，简化了建模过程，大大减少了计算时间。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为迭代计算的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

本发明提供的一种虚拟电厂运行建模方法，该方法的流程图如图1所示，包括：

步骤1)，建立以参与电力市场运行的虚拟电厂的利润最大为目标函数的鲁棒混合整数线性规划模型，在数学模型中采用鲁棒区间优化法处理电价的不确定性：

上式中：N_T为总时段数，λ_t为t时段的市场电价，p_t为t时段虚拟电厂的出力，c_t为t时段的成本，z₀和q_0t为鲁棒区间优化法中的对偶变量，Γ₀为鲁棒系数。

而约束条件包括：

(1)传统能源发电形式的成本约束：

c_t(p_t)＝a*u_t+b*p_1,t+c*p_2,t

p_t＝p_1,t+p_2,t

u_t∈{0,1}

式中：p_t为t时段虚拟电厂的出力，c_t为t时段的成本，a、b、c为t时段成本分段线性化系数，p_1,t、p_2,t为t时段分段1、分段2的出力，u_t表示发电机t时刻是否工作，若是则置1，否则置0。

(2)传统能源发电形式的最大/最小出力约束：

P^minu_t≤p_t≤P^max,t＝1,...,N_T

式中：P^max/P^min为虚拟电厂的最大/最小出力，为t时段的最大出力，N_T为总时段数。

(3)传统能源发电形式的爬坡率、启停时间约束：

p_t ^max≤p_t-1+R^upu_t-1+R^SU[u_t-u_t-1]+P^max[1-u_t],t＝1,...,N_T

p_t ^max≤P^maxu_t+1+R^SD[u_t-u_t-1],t＝1,...,N_T

p_t-1-p_t≤R^downu_t+R^SD[u_t-1-u_t],t＝1,...,N_T

其中：

式中：R^up/R^down为机组的向上/向下爬坡率，R^SU/R^SD为机组的启/停向上/向下爬坡率，为机组的最小启/停时间，为机组连续工作/停机时段数。

(4)鲁棒区间优化的辅助条件：

z₀+q_0t≥d_ty_t,t∈J₀

q_0t≥0,t＝1,...,N_T

y_t≥0,t＝1,...,N_T

z₀≥0

p_t≤y_t,t＝1,...,N_T

式中：z₀和q_0t为考虑电价确定性区间边界的对偶变量，y_t为是约束条件线性化的附加变量，d_t为电价预测值的偏差，J₀＝{j|d_j＞0}为考虑电价预测存在偏差的时间段集合。

步骤2)，以电价的上下限为边界建立鲁棒区间模型：

步骤3)，设定迭代次数、迭代步长和鲁棒系数，按下式取值：

k＝1

G^k＝0

Γ₀＝24

式中：k为迭代次数，G^k为在[0,1]区间取值的因子，λ_t为t时段的电价，λ_t ^max为t时段电价置信区间的上限值。

步骤4)如图2所示，使用IBM CPLEX软件求解得出参与市场运行的虚拟电厂最优竞标结果。

下面介绍本发明的一个实施例：

虚拟电厂中可再生能源发电形式选定为风电，传统能源发电形式选定为型号不同的三台燃气轮机，储能形式选定为抽水蓄能电站。将三台燃气轮机的成本曲线分两段线性化，其发电参数如表1。基于欧洲电能交易中心(European energy exchange，EEX)2014年5月24日前两周的电价历史数据，采用人工神经网络算法，预测得出2014年5月24日的电价数据。在获得电价预测值的基础上，采用置信区间处理电价的不确定性，同时将鲁棒区间优化法与置信区间相结合。基于新疆某小型风电场2013年5月24日前两周的风电历史数据，采用人工神经网络算法，预测2014年5月24日的风机出力数据。

表1燃气轮机的参数

采用IBM公司的优化软件CPLEX12.5在四核3.30GHzCPU和4GB内存的个人计算机上对上述鲁棒混合整数线性规划问题进行求解，得到虚拟电厂参与电力市场竞标计划和收益情况。

当选取电价预测值进行竞标时，相应的问题转化为确定性规划问题。对(1)确定性(2)采用鲁棒区间优化法处理电价不确定性，分别模拟虚拟电厂一周内五天的运行情况，得到下一交易日的实际利润和计算时间如表2所示,其中利润2为采用本发明得出的实际利润的期望值，利润1为转化为确定性规划问题得出的实际利润的期望值。

表2两种模型的利润比较

从仿真结果可以看出，本发明的方法具有计算效率高、经济效益好的优势，克服了确定性条件下规划结果经济效益差、计算时间长的缺点。

Claims

1.一种虚拟电厂运行建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)建立以参与电力市场运行的虚拟电厂的利润最大为目标函数的鲁棒混合整数线性规划模型，在数学模型中采用鲁棒区间优化法处理电价的不确定性：

<mrow> <mi>min</mi> <mo>-</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mi>T</mi> </msub> </munderover> <mo>&lsqb;</mo> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mi>t</mi> </msub> <msub> <mi>p</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>c</mi> <mi>t</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>p</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&rsqb;</mo> <mo>+</mo> <msub> <mi>z</mi> <mn>0</mn> </msub> <msub> <mi>&Gamma;</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>+</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mi>T</mi> </msub> </munderover> <msub> <mi>q</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mi>t</mi> </mrow> </msub> </mrow>

上式中：N_T为总时段数，λ_t为t时段的市场电价，p_t为t时段虚拟电厂的出力，c_t为t时段的成本，z₀和q_0t为鲁棒区间优化法中的对偶变量，Γ₀为鲁棒系数，min为时间分钟；

2)建立电力系统运行满足的成本约束、出力约束、启停时间约束，其中传统能源发电的成本约束为：

c_t(p_t)＝a*u_t+b*p_1,t+c*p_2,t

p_t＝p_1,t+p_2,t

u_t∈{0,1}

3)设定迭代次数、迭代步长和鲁棒系数；

4)求解得出参与市场运行的虚拟电厂最优竞标结果。

2.根据权利要求1所述的虚拟电厂运行建模方法，其特征在于，所述的虚拟电厂是由风电、燃气轮机组、抽水蓄能电站组成的传统能源与可再生能源联合的新型发电形式。

3.根据权利要求1所述的虚拟电厂运行建模方法，其特征在于，所述的虚拟电厂可参与大电网与电力市场的运行，通过求解鲁棒混合整数线性规划模型，可以得出虚拟电厂参与市场运行的时竞标曲线，同时在平衡市场中，当虚拟电厂实际出力小于合约时可购买电能以平衡不平衡功率或接受不平衡处罚。

4.根据权利要求1所述的虚拟电厂运行建模方法，其特征在于，与采用电价的预测值作为模型的输入不同，而是通过确定电价的置信区间，利用鲁棒区间优化法处理电价的不确定性。