CN110061524B - 一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法及系统 - Google Patents

一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法及系统 Download PDF

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CN110061524B CN201910370922.4A CN201910370922A CN110061524B CN 110061524 B CN110061524 B CN 110061524B CN 201910370922 A CN201910370922 A CN 201910370922A CN 110061524 B CN110061524 B CN 110061524B
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Abstract

本发明涉及一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法及系统，包括：以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，建立虚拟电厂内部优化调度模型；通过均匀分布概率模型随机生成电价曲线，调用虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率曲线和最小总运行成本，形成虚拟电厂仿真运行数据集；采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型；对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若精度不满足要求则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足精度要求的模型。本发明实现了对虚拟电厂有功调度等值模型的建立，为虚拟电厂参与电网有功调度奠定了基础。

Description

一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值 聚合方法及系统
技术领域
本发明涉及一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值建模方法及系统，属于虚拟电厂技术技术领域。
背景技术
近年来，分布式光伏、风电等分布式电源取得了快速的发展，给地区配电网的安全稳定运行和调度管理带来了新的挑战，为了提高配电网控制调节能力，电网侧分布式储能也获得了越来越广泛的应用，但是如何合理有效地协调调度可调控的分布式电源和储能，从而保证分布式电源和地区电网的安全稳定运行，成为地区电网调控管理中心迫切需要解决的问题。
目前，一种可行的方法是把多种类型的分布式电源和储能聚合成为虚拟电厂，从而作为一个整体参与外部电网的有功调度，同时虚拟电厂也可有效协调优化各个分布式电源的运行，其中分布式电源虚拟电厂如何参与外部电网的有功优化调度则是首先要解决的问题。针对该问题，目前主要有两种方案：一是基于物理模型的集中优化调度；二是基于报价曲线的集中竞价调度。
针对以上第一种方案，由于主体不一致，虚拟电厂与调控中心之间存在信息不对称问题，传统的基于完全物理模型进行全局优化调度模式不再适用，同时全局优化调度也往往由于决策变量和约束条件过多需要大量求解时间，甚至不可求解。
针对以上第二种方案，传统电力市场中基于报价曲线进行出清计算的集中竞价调度模式往往不能使得各市场主体利益最大化，特别是对于虚拟电厂有功调度特性具有突出的时变性的情况下，报价容易互相冲突而导致利益受损，甚至得不到满足安全约束的出清结果，危及系统安全稳定运行。
发明内容
本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法及系统，实现了数据驱动的虚拟电厂有功调度等值模型的建立，解决了市场竞价模式不能取得全局最优解的问题，为虚拟电厂参与电网有功调度奠定了基础，有助于整合分布式电源，实现多分布式电源聚合为虚拟电厂并参与电网统一调度运行，避免基于共享物理模型信息进行大量分布式电源集中优化调度造成的调度负担，甚至无法安全运行的情况，对服务分布式电源有序发展具有重要的理论和现实意义。
本发明技术解决方案：一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法，包括以下步骤：
(1)以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，建立虚拟电厂内部优化调度模型；
(2)通过均匀分布概率模型随机生成电价曲线，调用虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率曲线和最小总运行成本，形成虚拟电厂仿真运行数据集；
(3)采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型；
(4)对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若虚拟电厂有功调度等值模型精度不满足要求，则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足指定精度要求的虚拟电厂有功调度等值模型，实现多分布式电源聚合为虚拟电厂并参与电网统一调度运行，避免大量分布式电源分散调度造成的调度负担，甚至无法安全运行的情况。
所述步骤(1)中，建立虚拟电厂内部优化调度模型为：以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，考虑虚拟电厂内包含的分布式电源运行约束，建立虚拟电厂内部优化调度模型，具体包括以下步骤：
(11)确定虚拟电厂内部优化调度模型的目标函数：
Figure GDA0002595981130000023
其中T为一日包含的时段个数，以15分钟为时段分辨率时，其值即为96；CHP(t)表示t时段水电机组的运行费用，单位：元；CES(t)表示t时段储能系统的运行费用，单位：元；CWT(t)表示t时段风电机组的运行费用，单位：元；CPV(t)表示t时段光伏机组的运行费用，单位：元；CGrid(t)表示从外部电网购电的费用(值为正表示购电，负则为售电)，单位：元。各部分费用的计算公式如下。
Figure GDA0002595981130000021
水电机组的运行费用
Figure GDA0002595981130000022
其中NHP表示水电机组的机组数量；CHP,m表示机组m的单位功率成本，单位：元/kWh；PHP,m(t)表示机组m在t时段的功率，单位：kW；δt是一个时段的时长，单位：小时；Csu,m表示机组m的启动费用，单位：元；usu,m(t)表示机组m在t时段的启动变量，启动时取1，不启动时取0。
Figure GDA0002595981130000031
储能的运行费用
Figure GDA0002595981130000032
其中NES表示储能机组个数，CES,e表示机组e放电时的度电成本，单位：元/kWh；
Figure GDA0002595981130000033
表示机组e的放电功率大小，单位：kW；。
由于储能充电功率
Figure GDA0002595981130000034
来源于其它电源，其电能费用已计入其它电源生产费用中，因此这里不再计储能充电费用。储能净放电功率PES,e(t)可表示为(值为正表示放电，值为负表示充电)：
Figure GDA0002595981130000035
Figure GDA00025959811300000314
外部市场购电费用
Figure GDA0002595981130000036
其中NGrid表示外部市场购电计量点的个数；PGrid,g(t)表示从计量点g购入的功率，值为正表示购电，值为负表示售电，单位：kW。
另外，风电和光伏发电机组作为清洁性电源，且边际发电成本为零，应优先消纳，所以其运行费用为零，不在目标函数中体现。
(12)确定虚拟电厂内部优化调度模型的约束调节：
Figure GDA0002595981130000037
水电机组约束
①功率上下限约束
Figure GDA0002595981130000038
Figure GDA0002595981130000039
其中
Figure GDA00025959811300000310
分别表示机组m的最大出力和最小出力，单位：kW；uHP,m(t)为运行变量，运行为1，否则为0；β为安全裕度系数。
②爬坡率约束
Figure GDA00025959811300000311
Figure GDA00025959811300000312
其中
Figure GDA00025959811300000313
分别表示机组m的上调爬坡速率限值和下调爬坡速率限值，单位kW/min。
③最小停机时间约束
Figure GDA0002595981130000041
其中
Figure GDA0002595981130000042
为机组m的最小停机时间，单位：时段；usd,m(t)为停机变量，停机为1，否则为0。
④持续运行时间约束
最小持续运行时间约束：
Figure GDA0002595981130000043
其中
Figure GDA0002595981130000044
为机组m的最小持续运行时间，单位：时段。
Figure GDA0002595981130000045
储能约束
①充放电约束
Figure GDA0002595981130000046
其中
Figure GDA0002595981130000047
分别表示机组e的最大放电功率和最大充电功率，
Figure GDA0002595981130000048
分别表示机组e的最小放电功率和最小充电功率，单位：kW；
Figure GDA0002595981130000049
分别表示放电状态、充电状态，取值为1时分别表示放电/充电，取值为0时分别表示不放电/不充电，两者满足互斥性，即满足以下约束：
Figure GDA00025959811300000410
②SOC约束
Figure GDA00025959811300000411
其中SOCe(t)表示机组e在t时段的SOC；SOCemax(t)、SOCemin(t)分别表示SOC的最大允许值和最小允许值；SOCe(0)表示SOC的初始容量；SOCe(T)表示最后时段的SOC容量。
Figure GDA00025959811300000412
外部市场购电功率约束
Figure GDA00025959811300000413
其中
Figure GDA00025959811300000414
分别表示外部电网计量点g的最大售电功率和最大购电功率，单位：kW。
Figure GDA00025959811300000415
功率平衡约束
Figure GDA00025959811300000416
其中，NPV是光伏机组的个数；NWT是风电机组的个数；PLoad(t)是负荷总功率，单位：kW。
目标函数中包含了水电、储能、光伏和风电机组的运行费用，约束条件包括了机组的运行特性约束，可准确表征虚拟电厂在机组运行约束下的运行费用；并通过线性化建模，目标函数和约束条件均为线性模型，可采用混合整数线性规划方法进行求解，避免非线性求解，提高求解效率，为虚拟电厂仿真运行数据集的快速生成奠定基础，最终实现虚拟电厂有功调度等值聚合，提高市场竞价模式的准确性和虚拟电厂优化效益。
所述步骤(2)中，虚拟电厂仿真运行数据集生成方法，包括以下步骤：
(21)设定数据集大小Nsample，随机生成Nsample个包含T个时段的电价曲线数据集Xλ：
Figure GDA0002595981130000051
Figure GDA0002595981130000052
为第l个样本的电价曲线，即：
Figure GDA0002595981130000053
为了使得生成的电价曲线覆盖所有可能情况，
Figure GDA0002595981130000054
通过均匀分布的随机数生成，即：
Figure GDA0002595981130000055
其中
Figure GDA0002595981130000056
为区间
Figure GDA0002595981130000057
上的均匀分布律，
Figure GDA0002595981130000058
则分别是电价允许最小值和最大值。
(22)对于任意给定的电价曲线
Figure GDA0002595981130000059
通过虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率
Figure GDA00025959811300000510
和最小总运行成本
Figure GDA00025959811300000511
即：
Figure GDA00025959811300000512
Figure GDA00025959811300000513
其中C如公式(1)所示；λGrid即公式(5)所示该虚拟电厂与外部电网计量点的电价。
从而得到交换功率曲线数据集YP和最小总运行成本数据集YC：
Figure GDA00025959811300000514
Figure GDA00025959811300000515
通过所述虚拟电厂仿真运行数据集生成方法，可生成电价取值范围内的任意可能的电价曲线，覆盖全部电价情况，从而利用生成的数据集训练得到的模型具有精确的表征能力，达到能够表征任意可能电价情况下的最优解的目的，最终提高市场竞价模式的准确性和虚拟电厂优化效益。
所述步骤(3)中，采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型，包括以下步骤：
(31)针对生成的电价曲线数据集Xλ及对应的交换功率曲线数据集YP和最小总运行成本数据集YC，首先将数据集分割为训练集和测试集，即：
Xλ＝[Xλtrain Xλtest] (24)
YP＝[YPtrain YPtest] (25)
YC＝[YCtrain YCtest] (26)
其中Xλtrain、YPtrain、YCtrain为训练集，用于模型训练，Xλtest、YPtest、YCtest为测试集，用于模型测试。
(32)由于电价曲线与交换功率之间的映射关系和电价曲线与最小总运行成本之间的映射关系区别较大，为了便于模型训练，这里将其分为两个模型，分别训练，即{Xλtrain,YPtrain}用于训练电价曲线与交换功率之间的映射关系，称为功率等值模型netP，{Xλtrain,YPtrain}用于该模型的测试；{Xλtest,YCtest}用于训练电价曲线与最小总运行成本之间的映射关系，称为成本等值模型netC，{Xλtest,YCtest}用于该模型的测试。
(33)采用深度神经网络模型进行训练，其中神经网络层数、每层节点数、激活函数、优化求解器等的选取通过试验确定。训练完毕后得到的深度神经网络模型为：
Figure GDA0002595981130000061
Figure GDA0002595981130000062
其中
Figure GDA0002595981130000063
为给定电价曲线
Figure GDA0002595981130000064
时用公式(27)所示功率等值模型计算得到的交换功率估计值；
Figure GDA0002595981130000065
为给定电价曲线
Figure GDA0002595981130000066
时用公式(28)所示成本等值模型计算得到的最小总运行成本估计值。
深度神经网络模型具有理论上能够拟合任意非线性连续函数的能力，利用该模型，采用生成的数据集，可训练得到准确的功率等值模型和成本等值模型，取得与模型驱动的全局最优解相同的结果，最终提高市场竞价模式的准确性和虚拟电厂优化效益。
所述步骤(4)中，对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若精度不满足要求则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足精度要求的模型，包括以下步骤：
(41)通过测试集{Xλtest,YPtest}对公式(27)所示功率等值模型进行测试，通过测试集{Xλtest,YCtest}对公式(28)所示成本等值模型进行测试，测试指标包括：最大绝对值误差、平均误差、均方根误差。
(42)当误差不满足要求时，按照步骤(2)生成更多数据集，按照步骤(3)重新进行训练，直到得到满足精度要求的模型。
数据集越大，训练精度越高，但是数据集生成时间越长，模型训练时间也越长。通过模型测试，在误差不满足要求时，再补充数据集的步骤，则可以发现实际需要的数据集规模，提高数据集生成和模型训练的效率，避免陷入基于共享模型信息而求解困难的局面，最终提高市场竞价模式的准确性和虚拟电厂优化效益。
本发明的基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合系统，包括：组成模块：虚拟电厂内部优化调度模块、虚拟电厂仿真运行数据集生成模块、深度神经网络模型训练模块和测试模块。
虚拟电厂内部优化调度模块，以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，建立虚拟电厂内部优化调度模型；
虚拟电厂仿真运行数据集生成模块，通过均匀分布概率模型随机生成电价曲线，调用虚拟电厂内部优化调度模块，计算得到对应的交换功率曲线和最小总运行成本，形成虚拟电厂仿真运行数据集；
深度神经网络模型训练模块，采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型；
测试模块，对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若虚拟电厂有功调度等值模型精度不满足要求，则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足指定精度要求的虚拟电厂有功调度等值模型，实现多分布式电源聚合为虚拟电厂并参与电网统一调度运行。
本发明与现有技术相比的优点在于：
针对分布式电源虚拟电厂如何参与外部电网的有功优化调度的问题。由于主体不一致，虚拟电厂与调控中心之间存在信息不对称问题，传统的基于完全物理模型进行全局优化调度模式不再适用，同时全局优化调度也往往由于决策变量和约束条件过多需要大量求解时间，甚至不可求解。传统电力市场中基于报价曲线进行出清计算的集中竞价调度模式往往不能使得各市场主体利益最大化，特别是对于虚拟电厂有功调度特性具有突出的时变性的情况下，报价容易互相冲突而导致利益受损，甚至得不到满足安全约束的出清结果，危及系统安全稳定运行。本发明提供一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法，实现了数据驱动的虚拟电厂有功调度等值模型的建立，解决了市场竞价模式不能取得全局最优解的问题，为虚拟电厂参与电网有功调度奠定了基础，有助于整合分布式电源，实现多分布式电源聚合为虚拟电厂并参与电网统一调度运行，避免面向大量分布式电源集中优化求解造成的求解维数过高、求解速度较慢的问题，甚至无法得到有效解的情况。
附图说明
图1为本发明方法实现流程图；
图2为本发明系统的模块方框图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法，包括：以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，建立虚拟电厂内部优化调度模型；通过均匀分布概率模型随机生成电价曲线，调用虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率曲线和最小总运行成本，形成虚拟电厂仿真运行数据集；采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型；对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若精度不满足要求则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足精度要求的模型。本发明实现了对虚拟电厂有功调度等值模型的建立，为虚拟电厂参与电网有功调度奠定了基础，有助于整合分布式电源，实现分布式电源的优化互补利用，有助于提升电网调度运行水平，对服务分布式电源有序发展具有重要的理论和现实意义。
一方面，建立虚拟电厂内部优化调度模型的技术原理是：以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，考虑虚拟电厂内包含的分布式电源运行约束，建立虚拟电厂内部优化调度模型。
具体包括以下步骤：
(1)确定虚拟电厂内部优化调度模型的目标函数：
Figure GDA0002595981130000081
其中T为一日包含的时段个数，以15分钟为时段分辨率时，其值即为96；CHP(t)表示t时段水电机组的运行费用，单位：元；CES(t)表示t时段储能系统的运行费用，单位：元；CWT(t)表示t时段风电机组的运行费用，单位：元；CPV(t)表示t时段光伏机组的运行费用，单位：元；CGrid(t)表示从外部电网购电的费用(值为正表示购电，负则为售电)，单位：元。各部分费用的计算公式如下。
Figure GDA0002595981130000082
水电机组的运行费用
Figure GDA0002595981130000083
其中NHP表示水电机组的机组数量；CHP,m表示机组m的单位功率成本，单位：元/kWh；PHP,m(t)表示机组m在t时段的功率，单位：kW；δt是一个时段的时长，单位：小时；Csu,m表示机组m的启动费用，单位：元；usu,m(t)表示机组m在t时段的启动变量，启动时取1，不启动时取0。
Figure GDA0002595981130000091
储能的运行费用
Figure GDA0002595981130000092
其中NES表示储能机组个数，CES,e表示机组e放电时的度电成本，单位：元/kWh；
Figure GDA0002595981130000093
表示机组e的放电功率大小，单位：kW；。
由于储能充电功率
Figure GDA0002595981130000094
来源于其它电源，其电能费用已计入其它电源生产费用中，因此这里不再计储能充电费用。储能净放电功率PES,e(t)可表示为(值为正表示放电，值为负表示充电)：
Figure GDA0002595981130000095
Figure GDA0002595981130000096
外部市场购电费用
Figure GDA0002595981130000097
其中NGrid表示外部市场购电计量点的个数；PGrid,g(t)表示从计量点g购入的功率，值为正表示购电，值为负表示售电，单位：kW。
另外，风电和光伏发电机组作为清洁性电源，且边际发电成本为零，应优先消纳，所以其运行费用为零，不在目标函数中体现。
(2)确定虚拟电厂内部优化调度模型的约束调节：
Figure GDA0002595981130000098
水电机组约束
①功率上下限约束
Figure GDA0002595981130000099
Figure GDA00025959811300000910
其中
Figure GDA00025959811300000911
分别表示机组m的最大出力和最小出力，单位：kW；uHP,m(t)为运行变量，运行为1，否则为0；β为安全裕度系数。
②爬坡率约束
Figure GDA00025959811300000912
Figure GDA00025959811300000913
其中
Figure GDA00025959811300000914
分别表示机组m的上调爬坡速率限值和下调爬坡速率限值，单位kW/min。
③最小停机时间约束
Figure GDA0002595981130000101
其中
Figure GDA0002595981130000102
为机组m的最小停机时间，单位：时段；usd,m(t)为停机变量，停机为1，否则为0。
④持续运行时间约束
最小持续运行时间约束：
Figure GDA0002595981130000103
其中
Figure GDA0002595981130000104
为机组m的最小持续运行时间，单位：时段。
Figure GDA0002595981130000105
储能约束
①充放电约束
Figure GDA0002595981130000106
其中
Figure GDA0002595981130000107
分别表示机组e的最大放电功率和最大充电功率，
Figure GDA0002595981130000108
分别表示机组e的最小放电功率和最小充电功率，单位：kW；
Figure GDA0002595981130000109
分别表示放电状态、充电状态，取值为1时分别表示放电/充电，取值为0时分别表示不放电/不充电，两者满足互斥性，即满足以下约束：
Figure GDA00025959811300001010
②SOC约束
Figure GDA00025959811300001011
其中SOCe(t)表示机组e在t时段的SOC；SOCemax(t)、SOCemin(t)分别表示SOC的最大允许值和最小允许值；SOCe(0)表示SOC的初始容量；SOCe(T)表示最后时段的SOC容量。
Figure GDA00025959811300001012
外部市场购电功率约束
Figure GDA00025959811300001013
其中
Figure GDA00025959811300001014
分别表示外部电网计量点g的最大售电功率和最大购电功率，单位：kW。
Figure GDA00025959811300001015
功率平衡约束
Figure GDA0002595981130000111
其中，NPV是光伏机组的个数；NWT是风电机组的个数；PLoad(t)是负荷总功率，单位：kW。
另一方面，虚拟电厂仿真运行数据集生成方法，具体包括以下步骤：
(1)设定数据集大小Nsample，随机生成Nsample个包含T个时段的电价曲线数据集Xλ：
Figure GDA0002595981130000112
Figure GDA0002595981130000113
为第l个样本的电价曲线，即：
Figure GDA0002595981130000114
为了使得生成的电价曲线覆盖所有可能情况，
Figure GDA0002595981130000115
通过均匀分布的随机数生成，即：
Figure GDA0002595981130000116
其中
Figure GDA0002595981130000117
为区间
Figure GDA0002595981130000118
上的均匀分布律，
Figure GDA0002595981130000119
则分别是电价允许最小值和最大值。
(2)对于任意给定的电价曲线
Figure GDA00025959811300001110
通过虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率
Figure GDA00025959811300001111
和最小总运行成本
Figure GDA00025959811300001112
即：
Figure GDA00025959811300001113
Figure GDA00025959811300001114
其中C如公式(1)所示；λGrid即公式(5)所示该虚拟电厂与外部电网计量点的电价。
从而得到交换功率曲线数据集YP和最小总运行成本数据集YC：
Figure GDA00025959811300001115
Figure GDA00025959811300001116
再一方面，采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型，具体包括以下步骤：
(1)针对生成的电价曲线数据集Xλ及对应的交换功率曲线数据集YP和最小总运行成本数据集YC，首先将数据集分割为训练集和测试集，即：
Xλ＝[Xλtrain Xλtest] (24)
YP＝[YPtrain YPtest] (25)
YC＝[YCtrain YCtest] (26)
其中Xλtrain、YPtrain、YCtrain为训练集，用于模型训练，Xλtest、YPtest、YCtest为测试集，用于模型测试。
(2)由于电价曲线与交换功率之间的映射关系和电价曲线与最小总运行成本之间的映射关系区别较大，为了便于模型训练，这里将其分为两个模型，分别训练，即{Xλtrain,YPtrain}用于训练电价曲线与交换功率之间的映射关系，称为功率等值模型netP，{Xλtrain,YPtrain}用于该模型的测试；{Xλtest,YCtest}用于训练电价曲线与最小总运行成本之间的映射关系，称为成本等值模型netC，{Xλtest,YCtest}用于该模型的测试。
(3)采用深度神经网络模型进行训练，其中神经网络层数、每层节点数、激活函数、优化求解器等的选取通过试验确定。训练完毕后得到的深度神经网络模型为：
Figure GDA0002595981130000121
Figure GDA0002595981130000122
其中
Figure GDA0002595981130000123
为给定电价曲线
Figure GDA0002595981130000124
时用公式(27)所示功率等值模型计算得到的交换功率估计值；
Figure GDA0002595981130000125
为给定电价曲线
Figure GDA0002595981130000126
时用公式(28)所示成本等值模型计算得到的最小总运行成本估计值。
再一方面，对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若精度不满足要求则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足精度要求的模型，具体包括以下步骤：
(1)通过测试集{Xλtest,YPtest}对公式(27)所示功率等值模型进行测试，通过测试集{Xλtest,YCtest}对公式(28)所示成本等值模型进行测试，测试指标包括：最大绝对值误差、平均误差、均方根误差。
(2)当误差不满足要求时，生成更多数据集，重新进行训练，直到得到满足精度要求的模型。
提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。

Claims (4)

1.一种基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，建立虚拟电厂内部优化调度模型；
(2)生成电价曲线，调用虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率曲线和最小总运行成本，形成虚拟电厂仿真运行数据集；
(3)采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型；
(4)对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若虚拟电厂有功调度等值模型精度不满足要求，则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足指定精度要求的虚拟电厂有功调度等值模型，实现多分布式电源聚合为虚拟电厂并参与电网统一调度运行；
所述步骤(1)建立虚拟电厂内部优化调度模型，以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，且满足分布式电源物理运行约束和系统功率平衡约束，具体包括以下步骤：
(11)确定虚拟电厂内部优化调度模型的目标函数：
Figure FDA0002624734210000011
其中T为一日包含的时段个数；CHP(t)表示t时段水电机组的运行费用；CES(t)表示t时段储能系统的运行费用；CWT(t)表示t时段风电机组的运行费用；CPV(t)表示t时段光伏机组的运行费用；CGrid(t)表示从外部电网购电的费用，值为正表示购电，负则为售电；
所述
Figure FDA0002624734210000012
其中NHP表示水电机组的机组数量；CHP,m表示机组m的单位功率成本，单位：元/kWh；PHP,m(t)表示机组m在t时段的功率；δt是一个时段的时长；Csu,m表示机组m的启动费用；usu,m(t)表示机组m在t时段的启动变量，启动时取1，不启动时取0；
所述
Figure FDA0002624734210000013
其中NES表示储能机组个数，CES,e表示机组e放电时的度电成本，单位：元/kWh；
Figure FDA0002624734210000014
表示机组e的放电功率大小，
Figure FDA0002624734210000015
表示机组e的充电功率大小，单位：kW；
所述PES,e(t)表示为：
Figure FDA0002624734210000021
PES,e(t)值为正表示放电，值为负表示充电；
所述CGrid(t)计算如下：
Figure FDA0002624734210000022
其中NGrid表示外部市场购电计量点的个数；λGrid(t)表示外部市场的购电价格，单位：元/kWh；PGrid,g(t)表示从计量点g购入的功率，值为正表示购电，值为负表示售电；
(12)确定虚拟电厂内部优化调度模型的约束调节：
Figure FDA0002624734210000023
水电机组约束
①功率上下限约束
Figure FDA0002624734210000024
Figure FDA0002624734210000025
其中
Figure FDA0002624734210000026
分别表示机组m的最大出力和最小出力；uHP,m(t)为运行变量，运行为1，否则为0；β为安全裕度系数；
②爬坡率约束
Figure FDA0002624734210000027
Figure FDA0002624734210000028
其中
Figure FDA0002624734210000029
分别表示机组m的上调爬坡速率限值和下调爬坡速率限值；
③最小停机时间约束
Figure FDA00026247342100000210
其中
Figure FDA00026247342100000211
为机组m的最小停机时间；usd,m(t)为停机变量，停机为1，否则为0；
④持续运行时间约束
最小持续运行时间约束：
Figure FDA00026247342100000212
其中
Figure FDA00026247342100000213
为机组m的最小持续运行时间；
Figure FDA00026247342100000214
储能约束
①充放电约束
Figure FDA0002624734210000031
其中
Figure FDA0002624734210000032
分别表示机组e的最大放电功率和最大充电功率，
Figure FDA0002624734210000033
分别表示机组e的最小放电功率和最小充电功率；
Figure FDA0002624734210000034
分别表示放电状态、充电状态，取值为1时分别表示放电/充电，取值为0时分别表示不放电或不充电，两者满足互斥性，即满足以下约束：
Figure FDA0002624734210000035
②SOC约束
Figure FDA0002624734210000036
其中SOCe(t)表示机组e在t时段的SOC；SOCemax(t)、SOCemin(t)分别表示SOC的最大允许值和最小允许值；SOCe(0)表示SOC的初始容量；SOCe(T)表示最后时段的SOC容量；
Figure FDA0002624734210000037
外部市场购电功率约束
Figure FDA0002624734210000038
其中
Figure FDA0002624734210000039
分别表示外部电网计量点g的最大售电功率和最大购电功率，单位：kW；
Figure FDA00026247342100000310
功率平衡约束
Figure FDA00026247342100000311
其中，NPV是光伏机组的个数；NWT是风电机组的个数；PPV,p(t)是光伏机组p的功率；PWT,w(t)是风电机组w的功率；PLoad(t)是负荷总功率；
所述步骤(2)中，虚拟电厂仿真运行数据集生成方法，包括以下步骤：
(21)设定数据集大小Nsample，随机生成Nsample个包含T个时段的电价曲线数据集Xλ：
Figure FDA00026247342100000312
Figure FDA00026247342100000313
为第l个样本的电价曲线，即：
Figure FDA00026247342100000314
为了使得生成的电价曲线覆盖所有可能情况，
Figure FDA00026247342100000315
通过均匀分布的随机数生成，即：
Figure FDA00026247342100000316
其中
Figure FDA0002624734210000041
为区间
Figure FDA0002624734210000042
上的均匀分布律，
Figure FDA0002624734210000043
则分别是电价允许最小值和最大值；
(22)对于任意给定的电价曲线
Figure FDA0002624734210000044
通过虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率
Figure FDA0002624734210000045
和最小总运行成本
Figure FDA0002624734210000046
即：
Figure FDA0002624734210000047
Figure FDA0002624734210000048
其中C为虚拟电厂内部优化调度模型的目标函数；λGrid为虚拟电厂与外部电网计量点的电价；
从而得到交换功率曲线数据集YP和最小总运行成本数据集YC：
Figure FDA0002624734210000049
Figure FDA00026247342100000410
所述步骤(3)中，采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型，包括以下步骤：
(31)针对生成的电价曲线数据集Xλ及对应的交换功率曲线数据集YP和最小总运行成本数据集YC，首先将数据集分割为训练集和测试集，即：
Xλ＝[Xλtrain Xλtest] (24)
YP＝[YPtrain YPtest] (25)
YC＝[YCtrain YCtest] (26)
其中Xλtrain、YPtrain、YCtrain为训练集，用于模型训练，Xλtest、YPtest、YCtest为测试集，用于模型测试；
(32)利用{Xλtrain,YPtrain}训练电价曲线与交换功率之间的映射关系，称为功率等值模型netP，{Xλtest,YPtest}用于netP的测试；利用{Xλtrain,YCtrain}训练电价曲线与最小总运行成本之间的映射关系，称为成本等值模型netC，{Xλtest,YCtest}用于netC的测试；
(33)采用深度神经网络模型进行训练，其中神经网络层数、每层节点数、激活函数、优化求解器的选取通过试验确定，训练完毕后得到的深度神经网络模型为：
Figure FDA00026247342100000411
Figure FDA00026247342100000412
其中
Figure FDA00026247342100000413
为给定电价曲线
Figure FDA00026247342100000414
时用公式(27)所示功率等值模型计算得到的交换功率估计值；
Figure FDA0002624734210000051
为给定电价曲线
Figure FDA0002624734210000052
时用公式(28)所示成本等值模型计算得到的最小总运行成本估计值。
2.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括以下步骤：
(41)通过测试集{Xλtest,YPtest}对功率等值模型进行测试，通过测试集{Xλtest,YCtest}对成本等值模型进行测试，测试指标包括：最大绝对值误差、平均误差、均方根误差；
(42)当误差不满足要求时，按照步骤(2)生成更多数据集，按照步骤(3)重新进行训练，从而形成分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法。
3.一种实现权利要求1或2所述的基于深度神经网络的分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法的系统，其特征在于，包括：虚拟电厂内部优化调度模块、虚拟电厂仿真运行数据集生成模块、深度神经网络模型训练模块和测试模块；
虚拟电厂内部优化调度模块，以虚拟电厂内部运行成本最小为目标，建立虚拟电厂内部优化调度模型；
虚拟电厂仿真运行数据集生成模块，通过均匀分布概率模型随机生成电价曲线，调用虚拟电厂内部优化调度模块，计算得到对应的交换功率曲线和最小总运行成本，形成虚拟电厂仿真运行数据集；
深度神经网络模型训练模块，采用深度神经网络模型，利用虚拟电厂仿真运行数据集，训练得到虚拟电厂有功调度等值模型；
测试模块，对训练得到的虚拟电厂有功调度等值模型进行测试，若虚拟电厂有功调度等值模型精度不满足要求，则生成更多数据集重新进行训练，直到得到满足指定精度要求的虚拟电厂有功调度等值模型，实现多分布式电源聚合为虚拟电厂并参与电网统一调度运行；
所述建立虚拟电厂内部优化调度模块实现如下：
(71)虚拟电厂内部优化调度模型的目标函数：
Figure FDA0002624734210000053
(72)虚拟电厂内部优化调度模型的约束调节：
Figure FDA0002624734210000054
水电机组约束
①功率上下限约束
Figure FDA0002624734210000055
Figure FDA0002624734210000056
②爬坡率约束
Figure FDA0002624734210000061
Figure FDA0002624734210000062
③最小停机时间约束
Figure FDA0002624734210000063
④持续运行时间约束
最小持续运行时间约束：
Figure FDA0002624734210000064
Figure FDA0002624734210000065
储能约束
①充放电约束
Figure FDA0002624734210000066
Figure FDA0002624734210000067
②SOC约束
Figure FDA0002624734210000068
Figure FDA0002624734210000069
外部市场购电功率约束
Figure FDA00026247342100000610
Figure FDA00026247342100000611
功率平衡约束
Figure FDA00026247342100000612
其中PPV,p(t)是光伏机组p的功率，PWT,w(t)是风电机组w的功率；
所述虚拟电厂仿真运行数据集生成模块实现如下：
(81)设定数据集大小Nsample，随机生成Nsample个包含T个时段的电价曲线数据集Xλ：
Figure FDA00026247342100000613
Figure FDA00026247342100000614
为第l个样本的电价曲线，即：
Figure FDA00026247342100000615
为了使得生成的电价曲线覆盖所有可能情况，
Figure FDA0002624734210000071
通过均匀分布的随机数生成，即：
Figure FDA0002624734210000072
(82)对于任意给定的电价曲线
Figure FDA0002624734210000073
通过虚拟电厂内部优化调度模型，计算得到对应的交换功率
Figure FDA0002624734210000074
和最小总运行成本
Figure FDA0002624734210000075
即：
Figure FDA0002624734210000076
Figure FDA0002624734210000077
从而得到交换功率曲线数据集YP和最小总运行成本数据集YC：
Figure FDA0002624734210000078
Figure FDA0002624734210000079
所述深度神经网络模型训练模块实现如下：
(91)针对生成的电价曲线数据集Xλ及对应的交换功率曲线数据集YP和最小总运行成本数据集YC，首先将数据集分割为训练集和测试集，即：
Xλ＝[Xλtrain Xλtest] (24)
YP＝[YPtrain YPtest] (25)
YC＝[YCtrain YCtest] (26)
(92)利用{Xλtrain,YPtrain}训练电价曲线与交换功率之间的映射关系，称为功率等值模型netP，{Xλtest,YPtest}用于netP的测试；利用{Xλtrain,YCtrain}训练电价曲线与最小总运行成本之间的映射关系，称为成本等值模型netC，{Xλtest,YCtest}用于netC的测试；
(93)采用深度神经网络模型进行训练，其中神经网络层数、每层节点数、激活函数、优化求解器的选取通过试验确定，训练完毕后得到的深度神经网络模型为：
Figure FDA00026247342100000710
Figure FDA00026247342100000711
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述测试模块实现如下：
(101)通过测试集{Xλtest,YPtest}对功率等值模型进行测试，通过测试集{Xλtest,YCtest}对成本等值模型进行测试，测试指标包括：最大绝对值误差、平均误差、均方根误差；
(102)当误差不满足要求时，生成更多数据集，重新进行训练，从而形成分布式电源虚拟电厂有功调度等值聚合方法。
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