CN108734396A - 一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，包括预测次日的负荷，并估算响应容量和成本，根据预测和估算的结果参与电力市场竞价；根据竞价所得负荷备用或削减计划，向用户发布削负荷时刻和待削减量；用户基于自身失负荷成本，进行需求侧的竞价；求解基于DSB和多能互补的优化决策模型，得到用户的削负荷量和CCHP的出力增发量，并向用户和CCHP下发调度指令。本发明基于需求侧竞价和多能互补的VPP互动调度机制，通过灵活调度FL和多能出力实现特定的削负荷目标，能够显著降低综合调度成本，实现多方共赢。
Description
技术领域
本发明涉及虚拟电厂互动调度技术领域,具体地说是一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法。
背景技术
近年来，随着智能配用电和需求响应(DR,Demand Response)技术的发展，虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)相关技术与商业模式日趋成熟。VPP通过先进的测量、通讯技术和调度控制算法，能够超越物理拓扑结构的限制，将各类分布式资源(DistributedEnergy Re-sources,DERs)聚合为一个发电联合体。
与此同时，多能互补技术及能源转换技术(如CCHP、热泵、电转气等)的发展，使用户冷、热、电等多能源需求之间的相关性、耦合性更加密切，为基于多能互补的广义需求响应提供了广阔的发展空间。VPP的可控资源也将不再仅限于常规的可中断负荷、电动汽车等，也可包括利用用户的多能需求互补特性进行优化调度，实现综合用能优化。
目前国内外对于VPP的研究主要集中在优化调度与竞价策略上。其中前者主要是针对技术型VPP(Technical VPP，T-VPP)，根据其中DER的出力特性，以运行成本最小化等为目标的优化调度问题；而后者是针对商业型VPP(Commercial VPP,C-VPP)参与市场竞价的策略研究，多是考虑VPP为价格接收者的理想情况。
上述对VPP调度的优化方案均从单一的约束因素进行建模，以获取调度策略，且没有考虑到多能源需求的相关性和耦合性对调度策略的影响，因此得到的调度策略具有片面性，调度成本高。
发明内容
本发明实施例中提供了一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，以解决现有技术中采用的调度策略成本高、考虑的调度影响因素不全面的问题。
为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：
一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，包括以下步骤：
预测次日的负荷，并估算响应容量和成本，根据预测和估算的结果参与电力市场竞价；
根据电力市场竞价所得负荷备用或削减计划，向用户发布削负荷时刻和待削减量；
用户基于自身失负荷成本，进行需求侧的竞价；
求解基于需求侧竞价和多能互补的优化决策模型，得到用户的削负荷量和CCHP的出力增发量，并向用户和CCHP下发调度指令。
进一步地，所述优化决策模型以对CCHP和用户总调度费用最小为优化目标，最小调度费用的表达式为：
式中n为用户数量，ΔLi,t为用户申报的削峰量，λb为用户报价，xi,t为状态变量，nh和nq分别为以热定电和以冷定电的CCHP数量，λH和λQ分别为热补偿价格和冷补偿价格，ΔHi,t和ΔQi,t分别为热出力变化量和冷出力变化量。
进一步地，所述最小调度费用满足用户需求侧竞价约束、CCHP产能约束、削峰指标约束、CCHP净削减电负荷约束、多能平衡负荷约束和用户削负荷约束。
进一步地，所述用户需求侧竞价约束通过需求侧竞价模型获得，所述需求侧竞价模型的构建过程为：
根据Q-Learning强化学习算法模拟用户的报价行为，获得报价策略；
根据Boltzmannε-greedy探索策略进行报价策略的选择，得到最优策略。
进一步地，所述根据Q-Learning强化学习算法模拟用户的报价行为，获得报价策略的具体过程为：
构建环境-可行域空间，将待削减总量N等分，边际电价M等分，S空间得到N*M种状态；
基于失负荷成本进行报价，得到可行域空间A和可选策略的数量na。
进一步地，所述根据Boltzmannε-greedy探索策略进行报价策略的选择，得到最优策略的具体过程为：
根据Boltzmann策略选择策略ar，并根据greedy策略选择策略ap；
生成随机数ε，若满足则选取策略ap，否则选取策略ar；
利用用户获得的即时回报更新Qt(s,a)，并对Qt(s,a)仿真计算，在Qt(s,a)以概率1收敛于均衡状态时，对应的策略为最优策略。
进一步地，所述CCHP产能约束满足CCHP机组出力等于计划原产量与出力改变量的和，以及机组最小开停时间约束条件。
进一步地，所述削峰指标约束为ΔLt≥Lt,0-Lt，式中Lt,0为t时刻削减前的电负荷，Lt为t时刻削减后的电负荷，ΔLt为t时刻计划削负荷量。
进一步地，所述CCHP净削减电负荷约束为ΔPi,t-μHΔHi,t-μQΔQi,t≥0,t＝1...T，式中ΔPi,t、ΔHi,t和ΔQi,t分别为机组i在t时刻发电量的改变量、热出力的改变量和冷出力的改变量，μH、μQ分别表示热耦合系统、冷耦合系统。
进一步地，所述用户削负荷约束为用户实际削负荷量不小于其申报的最小可中断量ΔLi,min，不大于最大可削减容量ΔLi,max，以及用户的负荷持续中断时间不能超过最大可中断时间。
发明内容中提供的效果仅仅是实施例的效果，而不是发明所有的全部效果，上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：
1、基于需求侧竞价和多能互补的VPP互动调度机制，通过灵活调度FL和多能出力实现特定的削负荷目标，能够显著降低综合调度成本，实现多方共赢。
2、通过引入DSB，鼓励用户间竞争，能够有效降低VPP的可中断补偿成本。同时多能需求响应能够对用户报价起到抑制作用，防止用户报价虚高。
3、通过刺激用户冷、热需求，改变CCHP出力，实现了多能需求响应，最终实现整体电负荷的削减，从而为系统提供备用或调频服务。
4、通过Q-Learning算法对用户的竞价行为进行了模拟，并以VPP收益最大化为目标，建立了基于DSB和多能互补的VPP优化决策模型，在考虑了多种约束条件的情况下，得到最优调度策略，提高最优调度策略的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明所述方法的流程示意图；
图2是CCHP机组的热电出力特征图。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
如图1所示，VPP基于DSB(Demand Side Bidding，需求侧竞价)和多能互补的调度优化方法包括以下步骤：
S1，VPP预测次日的负荷，并根据用户终端手机的电、冷、热用能数据，对响应容量和成本进行估算，根据预测和估算的结果在日前能量或辅助服务市场中进行竞价；
S2,市场出清后，VPP根据竞价所得负荷备用或削减计划，向用户发布削负荷时刻和待削减量；
S3,用户基于自身失负荷成本，进行需求侧的竞价；
S4,VPP求解基于DSB和多能互补的优化决策模型，得到各时刻用户的削负荷量和CCHP的出力增发量，并向用户和CCHP下发调度指令。日内，用户和CCHO按照指令进行负荷削减或出力增发。当日计划完成后，VPP对用户和CCHP的响应情况进行结算。
C-VPP其以盈利为根本目的。在参与电力市场时，C-VPP基于负荷预测、可控资源等信息，在批发市场中进行竞价，获得一定的出力或削减计划，以及相应的收益。其类似于中间代理商，通过综合调度各类DERs来满足规定的出力或削减计划，并在内部进行收益的分配。
现有的竞价模式下，大多是将VPP看作价格接收者，其报价并不影响市场的价格水平，VPP在市场中报零价或较低的价格，以保证中标。这种模式可能导致VPP的收入不及成本。更合适的运营机制是VPP先预估成本，在市场中以高于成本的价格报价，中标后在内部按照响应成本分配收益，剩余为自身所得。
目前的VPP调度策略大多将用户可调负荷资源当作直接可控资源，忽略了用户的主观能动性和响应随机性。步骤S1中，采用需求侧竞价的方式，能通过用户间竞争降低DR支出成本；此外，用户根据自身意愿进行报价，避免了响应的不确定性。
另一方面，VPP通过给予用户热和冷的用能补贴，刺激用户冷热需求，可使原本以热(冷)定电而无法随意改变发电量的CCHP具备可控能力，并能降低综合用能成本。引入多能互补的DR后，VPP将进行需求侧竞价与多能互补的综合用能优化，进而确定最优调度计划。
VPP互动调度需要考虑包括用户侧FL(Flexible Load,柔性负荷)竞价模型、CCHP产能模型、ESS蓄放能模型的约束，下文先介绍各主体的模型，最后给出步骤S4中的VPP综合优化决策模型。
用户的多能负荷耦合模型是基于多能互补的需求响应的重要基础。尽管VPP的最终目标是削减电负荷，但通过多能互补的方式，使用户除了直接削减电负荷外，还可通过调节对冷、热的需求以间接削减电负荷。
考虑到用户电、热负荷的耦合性，用户的电负荷L可以表示为：
L＝LE+LH+LQ (1)
LH/H＝μH (2)
LQ/Q＝μQ (3)
其中，LE为无耦合部分；H和Q分别代表热、冷负荷；LH和LQ分别为与热和冷具有耦合关系的部分，即用户热负荷H或冷负荷Q的变化会引起该部分电负荷的变化，耦合关系分别用耦合系数μH和μQ表示。
当耦合系数为正时，随着用户热(冷)负荷的增加，用户的电负荷也相应增加；当耦合系数为负时，随着用户热(冷)负荷的增加，电负荷反而减少，即为热、冷与电的互补效应。
类似于用户对电负荷的需求弹性，用户对冷、热的需求也具有弹性。即总体上需求量与价格呈负相关，但具有最低需求和饱和值；在模型中可通过分段函数的形式来表示。
步骤S3中，进行需求侧竞价的具体过程如下：
在竞价模式下，用户的报价将直接影响其可中断负荷的收益，因此用户需要确定最佳的报价策略。考虑到用户的报价行为具有较大的不确定性和学习性，本实施例中，应用Q-Learning强化学习算法来模拟用户的报价行为，并采用改进的Boltzmannε-greedy探索策略进行报价策略的选择。
应用Q算法需构建环境-可行域(S-A)空间。将待削减总量ΔL∈[ΔLmin,ΔLmax]N等分，将边际电价ρ∈[0,ρmax]M等分，其中Lmin和Lmax分别为最小和最大待削减量，ρmax为市场价格帽子。将ΔL与ρ综合考虑，则S空间共有N*M种状态。
用户基于失负荷成本进行报价，其可行域空间A为可能的偏离成本的报价集合，设可选策略的数量为na，则第i个策略可表示为：
其中，Amin和Amax分别为策略系数的最小和最大限制；若Amin＝0，表示按成本报价。
设用户的失负荷成本为c，则对于某一确定的Ai，用户的最终报价λb＝Ai·c。
采用改进的Boltzmannε-greedy探索策略选择报价策略。首先按照Boltzmann策略和greedy策略各选择一个策略ar和ap，分别如式(5)、(6)。随后生成一个随机数ε，若ε满足式(7)则选取策略ap，反之选取策略ar。
其中，Qt(s,a)为第t轮竞价时对应各状态s和各策略a的Q值；st和at为第t轮竞价时所处状态和所选策略；p(a|st)为s状态下选择策略a的概率；T为退火系数，采用等比降温策略进行更新。
选取竞价后该用户获得的卖电收益作为即时回报r，用于更新Qt(s,a)，如式(8)。
其中，α是学习率；γ是未来收益的折扣系数。
随着仿真的不断进行，Qt(s,a)最终将以概率1收敛于均衡状态，代表该用户达到了最优策略。
CCHP产能模型以燃气轮机为电源的CCHP机组，其热、电出力特性见图2，机组以以热定电或以冷定电的方式运转，发电量由该工作状态下的热(冷)电比决定，热(冷)电比不是恒定值，随工作状态的不同而变化。根据图2所示的关系，可以写出CCHP热电出力关系如式(9-13)所示。
0≤Hi,t≤Hi,max (9)
-RE,D≤Pi，t+1-Pi,t≤RE,U (12)
-RH,D≤Hi，t+1-Hi,t≤RH,U (13)
其中，Hi,t为机组i在t时刻热出力；Hi,max为机组热出力最大值，Pi,max为机组最大发电量；RE,U、RE,D分别为发电量向上和向下爬坡率；RH,U、RH,D分别为产热量向上和向下爬坡率；等为系数，Pi,mid为热产量为0时的发电量。
调度前后，CCHP的原计划产量应与其出力改变量满足如下关系。
Hi,t＝H0,i,t+ΔHi,t (14)
Qi,t＝Q0,i,t+ΔQi,t (15)
Pi,t＝P0,i,t+ΔPi,t (16)
其中，H0,i,t、Q0,i,t、P0,i,t分别为原计划产热量、产冷量、发电量。
此外，机组还需满足最小开停机时间约束，如式(17-18)。
其中，分别为机组i在时刻t已经连续运行或停机的时段数， 为最小连续运行时间和停机时间，为状态变量，当机组运转时为1，停机时为0。
步骤S4中的优化决策模型具体如下：
由于VPP报价策略与其他市场成员的行为具有强相关性，是各方博弈的结果，难以定量研究，因此本方法将市场出清价格作为既定量。为追求收益的最大化，基于DSB和多能互补的VPP调度决策模型，是在满足硬性削负荷指标的基础上，以VPP对CCHP和用户的总调度费用最小为优化目标，如下式所示。
其中，n为用户数量；ΔLi,t为用户申报的削峰量，λb为其报价，xi,t为状态变量，中标时为1，反之为0；nh和nq分别为以热定电和以冷定电的CCHP数量。
VPP在优化调度时，除考虑前述用户、CCHP的运行约束外，还需考虑一定的系统约束条件，如削疯指标约束、CCHP净削减电负荷约束、多能负荷平衡约束和用户削负荷约束。
1)削峰指标约束：
VPP在能量或辅助服务市场中获得的削负荷计划，在规定的时刻削减规定量负荷，约束可表示为
ΔLt≥Lt,0-Lt (20)
其中，Lt,0和Lt为t时刻削减前后的电负荷，ΔLt为t时刻计划削负荷量。
2)CCHP净削减电负荷约束
由于电、热、冷耦合特性的存在，使得通过多能互补的方式削减的负荷量不严格等于CCHP出力的增发量，甚至反而可能导致电负荷增加，因此需满足：
ΔPi,t-μHΔHi,t-μQΔQi,t≥0,t＝1...T (21)
其中，ΔPi,t、ΔHi,t和ΔQi,t分别为机组i在t时刻发电量的改变量、热出力的改变量和冷出力的改变量，μH、μQ分别表示热耦合系统、冷耦合系统。
3)多能负荷平衡约束：
在VPP运行过程中，需保持电、热、冷多种能源供求的平衡，分别如式(22-24)。
其中，PG,t为t时刻VPP向外购电量，Pi,t为CCHP发电量。
其中，LH0,i,t和ΔLH,i,t为用户i在t时刻的原始热负荷量和变化量。
其中，LQ0,i,t和ΔLQ,i,t为用户i在t时刻的原始冷负荷量和变化量。
4)用户削负荷约束
VPP在优化时需要考虑用户报价的限制。用户实际削负荷量应不小于其申报的最小可中断量ΔLi,min，不大于其最大可削减容量ΔLi,max。
ΔLi,min≤ΔLi,t≤ΔLi,max (25)
用户的负荷持续中断时间不能超过最大可中断时间：
为用户i最大可中断时间；为其到t时刻为止已经持续中断的时间；为状态变量，当负荷中断时为1，反之为0。
公式(19)作为优化目标，在考虑系统约束条件和用户需求侧竞价、CCHP多能互补以及多能负荷耦合的情况下得到最优调度策略，实现多方共赢。
以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：包括以下步骤：
预测次日的负荷，并估算响应容量和成本，根据预测和估算的结果参与电力市场竞价；
根据电力市场竞价所得负荷备用或削减计划，向用户发布削负荷时刻和待削减量；
用户基于自身失负荷成本，进行需求侧的竞价；
求解基于需求侧竞价和多能互补的优化决策模型，得到用户的削负荷量和CCHP的出力增发量，并向用户和CCHP下发调度指令。
2.根据权利要求1所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述优化决策模型以对CCHP和用户总调度费用最小为优化目标，最小调度费用的表达式为：
式中n为用户数量，ΔLi,t为用户申报的削峰量，λb为用户报价，xi,t为状态变量，nh和nq分别为以热定电和以冷定电的CCHP数量，λH和λQ分别为热补偿价格和冷补偿价格，ΔHi,t和ΔQi,t分别为热出力变化量和冷出力变化量。
3.根据权利要求2所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述最小调度费用满足用户需求侧竞价约束、CCHP产能约束、削峰指标约束、CCHP净削减电负荷约束、多能平衡负荷约束和用户削负荷约束。
4.根据权利要求3所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述用户需求侧竞价约束通过需求侧竞价模型获得，所述需求侧竞价模型的构建过程为：
根据Q-Learning强化学习算法模拟用户的报价行为，获得报价策略；
根据Boltzmannε-greedy探索策略进行报价策略的选择，得到最优策略。
5.根据权利要求4所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述根据Q-Learning强化学习算法模拟用户的报价行为，获得报价策略的具体过程为：
构建环境-可行域空间，将待削减总量N等分，边际电价M等分，S空间得到N*M种状态；
基于失负荷成本进行报价，得到可行域空间A和可选策略的数量na。
6.根据权利要求5所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述根据Boltzmannε-greedy探索策略进行报价策略的选择，得到最优策略的具体过程为：
根据Boltzmann策略选择策略ar，并根据greedy策略选择策略ap；
生成随机数ε，若满足则选取策略ap，否则选取策略ar；
利用用户获得的即时回报更新Qt(s,a)，并对Qt(s,a)仿真计算，在Qt(s,a)以概率1收敛于均衡状态时，对应的策略为最优策略。
7.根据权利要求3所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述CCHP产能约束满足CCHP机组出力等于计划原产量与出力改变量的和，以及机组最小开停时间约束条件。
8.根据权利要求3所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述削峰指标约束为ΔLt≥Lt,0-Lt，式中Lt,0为t时刻削减前的电负荷，Lt为t时刻削减后的电负荷，ΔLt为t时刻计划削负荷量。
9.根据权利要求3所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述CCHP净削减电负荷约束为ΔPi,t-μHΔHi,t-μQΔQi,t≥0,t＝1...T，式中ΔPi,t、ΔHi,t和ΔQi,t分别为机组i在t时刻发电量的改变量、热出力的改变量和冷出力的改变量，μH、μQ分别表示热耦合系统、冷耦合系统。
10.根据权利要求3所述的一种基于需求侧竞价和多能互补的虚拟电厂调度优化方法，其特征是：所述用户削负荷约束为用户实际削负荷量不小于其申报的最小可中断量ΔLi,min，不大于最大可削减容量ΔLi,max，以及用户的负荷持续中断时间不能超过最大可中断时间。
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