CN105260824A - 一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法，属于配电网能量优化研究领域；现有技术中电能交易采用日前市场和实时市场分开交易的模式，这种交易模型割裂了日前市场和实时市场之前的联系，不能获取最优的电能交易方案；本发明提供的优化调度方法，建立基于统一市场的虚拟电厂优化调度模型，保证蓄电池深度放电后能够及时进行充电，减少蓄电池的运行损耗。而且可以在统一电力市场下优化电能交易，提高了虚拟电厂的收益。

Description

一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法

技术领域

本发明属于配电网能量优化研究领域，更具体地涉及一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法。

背景技术

虚拟电厂是将分布式电源(DG)、可控负荷和蓄电池(ESS)有机结合，通过配套的调控技术、通信技术实现对各类分布式资源进行整合调控的载体，多点接入电网。虚拟电厂通过与电网能量交换和内部能量协调流动两种形式实现能量的最优分配和电力供应主体的利润最大化。对于虚拟电厂的市场报价策略已经有一些研究，主要根据电力价格，零售价格以及负荷波动，虚拟电厂与电力市场进行合理的电力贸易。但是目前的电能交易采用日前市场和实时市场分开交易的模式，日前交易按照预测负荷采购电能，实时交易则根据实际需求与预测负荷之间差额部分购买平衡电能。这种交易模型割裂了日前市场和实时市场之前的联系，不能获取最优的电能交易方案。

此外蓄电池储存电量和释放电量必须处于合理的范围内，保证蓄电池避免过冲和放电过量，通常采用荷电量建立约束条件。但是蓄电池在使用过程，电池容量会逐渐损失且难以恢复，使用寿命受到限制。模型中只考虑蓄电池的荷电量，忽略对蓄电池容量损失的分析，以及在深度放电后，如得不到及时再充，将造成蓄电池容量损失且难以恢复。为了确保蓄电池容量在最大范围内恢复，在深度放电后的再充时，使蓄电池处于微量的过充状态，且在该过程未完成前禁止放电。对蓄电池建立详细的约束模型，并研究基于统一电力市场下的虚拟电厂优化调度方法具有重要理论意义与现实意义。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本申请提供的是一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法，其中通过对同一电力市场的购买和出售电能模型的设置方式进行研究和涉及，实现在统一电力市场下优化电能交易，提高了虚拟电厂的收益，同时保证蓄电池深度放电后能够及时进行充电，减少蓄电池的运行损耗等优点，因而尤其适用于虚拟电厂的应用场合。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)输入电力市场价格、虚拟电厂中负荷需求以及分布式电源、蓄电池相关参数；

(2)建立蓄电池循环寿命模型和运行费用模型；

(3)建立蓄电池的充放电约束以及深度放电约束；

(4)基于蓄电池的充放电约束以及深度放电约束，将预测负荷拟合为正态分布；

(5)基于预测负荷的正态分布，将实时市场购买的电能拟合为正态分布，并建立基于同一电力市场的购买电能模型；将实时市场出售的电能拟合为正态分布，并建立同一电力市场下的出售电能模型；

(6)基于蓄电池循环寿命模型、运行费用模型、同一电力市场的购买和出售电能模型，建立基于同一市场的虚拟电厂优化调度模型。

优选地，所述分布式电源的相关参数为分布式电源的约束参数、开机费用、关机费用以及运行费用系数。

优选地，所述蓄电池的相关参数为额定容量、深度放电约束参数、运行费用系数。

总体而言，按照本发明的上述技术构思与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：

1、本发明在日前市场不必根据预测负荷进行采购和售卖电能，将日前交易电量作为需要优化确定的量，协调日前市场和实时市场，建立基于统一电力市场的交易模型，提高了虚拟电厂的收益；

2、本发明建立电池循环寿命和充放电深度的数学模型，约束蓄电池的充放电周期和深度放电后的充电间隔，可以减少电池寿命损耗。

附图说明

图1是本发明实施例的一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法的有效性的实现流程示意图；

图2是本发明实施例的虚拟电厂网络拓扑结构示意图；

图3是本发明实施例的虚拟电厂中蓄电池容量结果图；

图4是本发明实施例的虚拟电厂中蓄电池运行费用结果图；

图5是本发明实施例的基于统一市场虚拟电厂电能交易结果图；

图6是本发明实施例的基于统一市场和独立市场虚拟电厂收益结果图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

如图1所示，本发明实施例的基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法包括如下步骤：

S1:输入预测负荷需求；实时市场售电价格、实时市场购电价格、日前市场电力价格；虚拟电厂中分布式电源的约束参数、开机费用、关机费用以及运行费用系数。虚拟电厂中蓄电池的额定容量、深度放电约束参数、运行费用系数。

S2:根据放电深度建立蓄电池的循环寿命模型和运行费用模型

放电深度决定电池的循环寿命，采用荷电量表示电池的放电深度，建立电池循环寿命和放电深度之间的数学模型

$\left\{\begin{array}{c}cl={\mathrm{\β}}_0{\left(\frac{D_R}{D}\right)}^{{\mathrm{\β}}_1}\exp \left({\mathrm{\β}}_2\left(1-\frac{D_R}{D}\right)\right)\\ D=1-SOC\end{array}\right.$

式中cl是蓄电池寿命；D表示放电深度；D_R表示电池的额定放电深度；SOC表示荷电量；β₀,β₁,β₂为常数；

蓄电池的运行费用为由电池老化造成的更换费用：

${\mathrm{OC}}_{ESS}=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{ESS}{\Σ}}\frac{rc}{{\mathrm{cl}}_{i,t}}{d}_{i,t}$

式中rc表示单块电池的更换费用；表示每次放电造成的老化损耗；d_i,t为布尔量，决定电池是否放电。

S3：建立蓄电池的充放电约束以及深度放电约束电池的SOC必须被限制一个合理范围内以避免过冲和深放电。

${\mathrm{SOC}}_i^{min}\≤{\mathrm{SOC}}_i\≤{\mathrm{SOC}}_i^{max}$

式中和表示电池i的SOC的上下限.

蓄电池在深度放电后，如得不到及时再充，将造成蓄电池容量损失且难以恢复。因此当电池接近深度放电水平时,必须立刻进行充电，并且在充满前不允许放电操作，深度放电后再次充电时间满足约束

$\left\{\begin{array}{c}{T}_{ESS}^{i,t}\left(c_{i,t+1}-d_{i,t}\right)\≤T_{ESS}^{i,\min }\exp \left(\left(\frac{T_i^{SOC}}{{\mathrm{\τ}}_{SOC}}\right)-1\right)\\ T_i^{SOC}=\frac{1-{\mathrm{SOC}}_i}{1-{\mathrm{SOC}}_i^{\min }}\end{array}\right.$

${\mathrm{SOC}}_i^{min}\≤{\mathrm{SOC}}_i\≤0.35$

式中表示深度放电和下次充电之间的最小时间间隔；表示标准化后的荷电量；τ_SOC表示荷电量的时间常数

S4:利用统计学中直方图、经验分布等数据处理方法将预测负荷拟合为如下的正态分布。

$D_L^t~N(S_L^t,{\mathrm{\σ}}_t)$

式中为负荷需求；为电力负荷的预测值；σ_t为预测值的方差N表示正态分布函数。

S5:日前市场购买电能可以不等于预测负荷，综合考虑虚拟电厂中分布式电源出力和蓄电池充放电，实时市场购买的电能服从正态分布，其表达式为

$\left\{\begin{array}{c}{B}_{RT}^t=S_L^t-B_{DA}^t-P_{DG}^t-E_{ESS}^t~N({\mathrm{\μ}}_b^t,{\mathrm{\σ}}_t)\\ {\mathrm{\μ}}_b^t=S_L^t-\underset{i=1}{\overset{G}{\Σ}}{u}_G^{i,t}{P}_{DG}^{i,t}-\underset{m=1}{\overset{ESS}{\Σ}}{u}_{ESS}^{m,t}{E}_{ESS}^{m,t}-B_{DA}^t\end{array}\right.$

式中i表示DG的编号；m为ESS的编号ESS；t表示时间T；表示日前市场购买的电能；表示实时市场购买的电能；表示DG总出力；表示DGi的出力；表示实时市场的预测购买电能.表示蓄电池系统的总充放电功率，正值表示充电，负值表示放电；表示ESSm的充放电功率；和都为布尔量，决定DG、ESS的操作状态。

S6基于市场清算机制，建立统一电力市场下购买电能模型

C_b＝C_DA+C_RT

$\left\{\begin{array}{c}{C}_{DA}=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{d.t}{B}_{DA.t}\\ C_{RT}={\mathrm{\ρ}}_{rb}^t\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{\∫}_0^{+\mathrm{\∞}}\[B_{RT}^t{f}_b^T\left(B_{RT}\right)\]{\mathrm{dB}}_{RT}+{\mathrm{\ρ}}_{rs}^t\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{\∫}_{-\mathrm{\∞}}^0\[B_{RT}^t{f}_b^T\left(B_{RT}\right)\]{\mathrm{dB}}_{RT}\end{array}\right.$

式中C_b为统一市场下的总购电费用；C_DA为日前市场的购电费用；C_RT为实时市场的购电费用；ρ_d.t为日前市场统一边际价格，f_t(B_RT)为B_RT.t的密度函数。ρ_rb.t为实时市场的购电价格，ρ_rs.t实时市场的售电价格：

S7:实时市场出售的电能服从正态分布，其表达式为

$\left\{\begin{array}{c}{S}_{RT}^t=P_{DG}^t+E_{ESS}^t-S_L^t-S_{DA}^t~N({\mathrm{\μ}}_s^t,{\mathrm{\σ}}_t)\\ {\mathrm{\μ}}_s^t=\underset{i=1}{\overset{G}{\Σ}}{u}_G^{i,t}{P}_G^{i,t}+\underset{m=1}{\overset{ESS}{\Σ}}{u}_{ESS}^{m,t}{E}_{ESS}^{m,t}-S_L^t-S_{DA}^t\end{array}\right.$

式中表示日前市场中出售的电能；表示实时市场中出售的电能；表示实时市场的预测出售电能。

S8:基于市场清算机制，建立统一电力市场下出售电能模型：

E_s＝E_DA+E_RT

$\left\{\begin{array}{c}{E}_{RT}={\mathrm{\ρ}}_{rs}^t{\mathrm{\ρ}}_{rb}^t\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{\∫}_0^{+\mathrm{\∞}}\[S_{RT}^t{f}_s^t\left(S_{RT}\right)\]{\mathrm{dB}}_{RT}+{\mathrm{\ρ}}_{rs}^t\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{\∫}_{-\mathrm{\∞}}^0\[S_{RT}^t{f}_s^t\left(S_{RT}\right)\]{\mathrm{dS}}_{RT}\\ E_{DA}=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_d^t{S}_{DA}^t\end{array}\right.$

式中E_s表示统一市场下出售电能的总收益；E_DA表示日前市场出售电能收益；E_RT表示实时市场出售电能收益；表示的概率密度函数；。

S10:建立基于统一市场的虚拟电厂优化调度模型

收益函数：

maxprofit＝E_s+E_l-C_b-SUC_DG-SDC_DG-OC_DG-OC_ESS

式中E_l为虚拟电厂向内部用户出售电力的收益；SUC_DG表示DG开机费用；SDC_DG表示DG关机费用；OC_DG表示DG运行费用；OC_ESS表示蓄电池系统运行维护费用；

功率平衡约束

$B_{DA}^t+B_{RT}^t+{\mathrm{SE}}_{-}^t+P_G^t=S_{DA}^t+S_{RT}^t+{\mathrm{SE}}_{+}^t+S_L^t---\left(17\right)$

式中表示蓄电池充放电；

分布式电源运行约束

$P_D^{\min }\≤P_{DG}\≤P_{DG}^{\max }$

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{DG,i,i+1}-P_{DG,i,t}\≤{\mathrm{RUP}}_{DG.i}\\ P_{DG,i,i-1}-P_{DG,i,t}\≤{\mathrm{RDN}}_{DG.i}\end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{c}\[T_{i,t-1}^{on}-{\mathrm{MUT}}_i\]\×\[u_G^{i,t-1}-u_G^{i,t}\]\≥0\\ \[T_{i,t-1}^{off}-{\mathrm{MUT}}_i\]\×\[u_G^{i,t-1}-u_G^{i,t}\]\≥0\end{array}\right.$

式中和表示DG出力的上下限值；和表示DG的出力坡度的上下限

S11采用优化算法进行模型求解，输出结果

为了验证本发明提出的一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法的有效性，以图2中的虚拟电厂作为算例，分析了虚拟电厂中蓄电池充放电、运行费用以及统一市场下电能交易情况和经济收益。

图3表示蓄电池的充放电功率曲线。在01:00-06:00和20:00-24:00，这时系统中负荷需求较低，并且电力市场价格较低，合理的运行方案是购买电量，向用户出售后储存起来，所以蓄电池进行充电并保持在满电量状态，同样在14：00-17:00时段，虚拟电厂低价购买电量囤积，等待出售的合理时机。

图4表示考虑蓄电池放电周期以及深度放电后充电间隔约束前后的电池运行费用。图中结果表明不采用本发明提出蓄电池模型，运行费用为786.1.本文基于放电深度和蓄电池循环寿命的数学关系式建立蓄电池的运行费用，同时要求蓄电池深度放电后及时充电，并约束时间间隔，电池运行总费用为663.4，降低了蓄电池运行费用。

图5表明了虚拟电厂在统一电力市场下交易情况，正值表示虚拟电厂作为消费者购买电力，负值表示虚拟电厂作为生产者出售电力。运行模型以日前市场购买电量作为优化量，购买或者出售电量以平衡预测负荷和实际负荷需求之间的差额。协调蓄电池和分布式电源，并在实时市场针对负荷预测偏差，及时进行电能交易维持功率平衡和保持较高收益，避免了只考虑日前市场的优化运行方案中较高的功率偏差降低经济效益的问题

图6为虚拟电厂在统一电力市场和独立市场下的收益数据。与本文提出的统一市场相反，独立市场按照预测负荷制定日前市场交易方案，实时市场购买平衡电能。虚拟电厂在统一电力市场和独立市场下总收益分别为11483.83和9857.29，结果说明采用本文的优化运行模型可以保证虚拟电厂获取较高的经济收益

研究分析表明，本发明提出基于统一电力市场的虚拟电厂优化运行模型，采用日前市场和实时市场结合的能量交易模式，统一电力市场下电能优化交易，提高了虚拟电厂的收益。约束蓄电池的充放电周期以及深度放电后充电间隔时间，实现深度放电后能够及时进行充电，减少蓄电池的运行损耗。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于统一电力市场含蓄电池的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)输入电力市场价格、虚拟电厂中负荷需求以及分布式电源、蓄电池相关参数；

(2)建立蓄电池循环寿命模型和运行费用模型；

(3)建立蓄电池的充放电约束以及深度放电约束；

(4)基于蓄电池的充放电约束以及深度放电约束，将预测负荷拟合为正态分布；

(5)基于预测负荷的正态分布，将实时市场购买的电能拟合为正态分布，并建立基于同一电力市场的购买电能模型；将实时市场出售的电能拟合为正态分布，并建立同一电力市场下的出售电能模型；

(6)基于蓄电池循环寿命模型、运行费用模型、同一电力市场的购买和出售电能模型，建立基于同一市场的虚拟电厂优化调度模型。

2.如权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述分布式电源的相关参数为分布式电源的约束参数、开机费用、关机费用以及运行费用系数。

3.如权利要求1所述的调度方法，其特征在于，所述蓄电池的相关参数为额定容量、深度放电约束参数、运行费用系数。