CN110416998A - 一种基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了属于调度控制管理技术领域的一种基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系统。针对配电网中的结构日趋复杂化，分散分布电源数量急剧增加，容量/电量占比日益提高，地区配网复杂多变，使配网调度控制日趋复杂的问题，开发了基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系统，该系统主要包括在地区一级配网调度中心构建不同类型虚拟发电厂和一个大数据云计算平台。通过开发地区电网的调度控制管理系统，可使复杂配网以虚拟电厂的形式接入，统一进行协调优化管理，是一种新型的复杂配网管理模式。地区复杂配网调度控制管理系统可以推广应用于分布式新能源富集地区，对发展虚拟发电厂，开发可再生绿色能源，实现能源转型具有现实意义。

Description

一种基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系统

技术领域

本发明属于调度控制管理技术领域，特别涉及一种基于虚拟发电厂地区复杂 配网的调度控制管理系统，更具体的说是涉及对复杂配网中对虚拟发电厂协调调 度和实时运行的调度控制管理系统。

背景技术

随着智能电网技术的发展，以及分布式新能源发电、电动汽车的规模化应用， 配网侧不断涌现出分布式电源、电动汽车充电站、微网系统、分散储能电站、可 控负荷、综合能源系统等新兴事物。再加上用户侧电力市场的落地发展，配网中 售电公司成立，使配网日常调度管理难度不断增加，原有的常规SCADA(数据采 集与监控系统)+DA(配网自动化系统)+GIS(地理信息系统)配网管理模式难 以适应这种日新月异的变化，亟需研究新型的配网调控管理模式和新型的调度控 制管理系统。

具体而言，针对我国大规模新能源消纳的难题，采用分布式新能源发电并网 方式是解决可再生能源接入电网、避免远距离传输实现就地消纳的重要手段，必 然将会得到大力发展。然而，其结果是配网中的分散分布电源数量急剧增加，容 量/电量占比日益提高，并且未来还有加速发展的趋势。大规模新能源的分散接 入将更加难以进行功率预测，其总体容量大却难以直接调度，容量/电量占比的 提高影响了省级电网发电计划编制的有效性。同时，由于分布式新能源电站的出 力波动性较大，当接入地区电网的分布式新能源总容量足够大，超出了地区电网 的接纳能力时，调度部门就要限制新能源的出力，造成弃风、弃光等问题的出现。

目前，由于辅助服务市场不够健全，往往造成地区电网中辅助调峰调频资源 的浪费。一些有调节能力的水电站、储能电站和可调节负荷等并没有意愿和动力 去调节分布式新能源出力的波动性。通过需求侧管理可使一部分负荷做到可调 节，进而参与电网调节。此外，据统计数据，电动汽车90％的时间处于停驶状态， 如果将大量闲置的电动汽车通过充电桩接入参与电网调度，则对电网而言将增加 很多储能容量，同时相比于电池储能更有成本优势。

综合上述，尽管配网结构日趋复杂，但实际上存在着大量冗余分散的资源待 统一管理和开发利用。事实上，如果将有调节能力的水电厂、可调节负荷和储能 电站，连同某些分布式新能源电站，电动汽车有序充放电管理平台，甚至为本地 区提供热力负荷的热电厂等等，统一纳入到一个虚拟发电厂中，则在这个虚拟发 电厂的框架内，就可以实现虚拟电厂内部的统一协调调度，更有利于对电网运行 进行指令计划的安全校核，从而实现内部多能互补，平抑内部新能源波动，以期 达到配电网的安全、平稳、经济运行的目的。这种基于虚拟电厂统筹管理的新型 配网管理模式，在提升了系统的新能源接纳能力的同时，充分挖掘了配网中的闲 置资源，大大优化了配网侧的资源配置，是一种一举多得的新型配网管理模式。

基于上述目标，需要在地区复杂配网中构建一套基于虚拟发电厂的调度控制 管理系统，以虚拟电厂为管理对象，对其内部资源实现协调优化管理，对外可作 为电厂主体参与省级调度。同时应当注意到的是，针对如此数量众多且分散分布 的虚拟电厂组成成员，若直接采用传统的一对一的通讯管理模式，将会使配网的 调度管理成本急剧增加且效率低下。实际上，配网中出现的分布式新能源电站、 分布式储能、电动汽车等都有一个共同的特点就是数量众多，且分散分布。大数 据云计算平台提供了针对这一问题的有效解决途径。因此，在配网调度控制日趋 复杂的新形势下，非常有必要开展基于虚拟电厂和云计算平台管理架构的复杂配 网调控管理系统的相关研究工作。

当前，国内外对虚拟电厂技术的研究主要集中在对内部各类型综合能源资源 的优化调度和对外部的竞价交易两个方面，针对具体实际应用过程中的相关研究 还较少。对云计算平台开发的相关研究也集中在借助云平台进行电力数据存储 上，尚未有针对实时运行的系统开发的相关研究。近年来，虚拟电厂技术趋于成 熟，德国VATTENFALL VPP工程项目建成投运；“大规模源网荷友好互动系统”在 江苏建成投运，各类虚拟电厂不断遍地开花。在未来，电网运行调度日趋复杂， 为适应未来虚拟电厂技术的发展和迎合市场需求，亟需开发相应的VPP管理系统 对虚拟电厂进行管理，摸索出复杂配网管理的新模式。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系 统，其特征在于，针对配电网中的结构日趋复杂化，分散分布电源数量急剧增加， 容量/电量占比日益提高，分布式新能源电站、电动汽车充电站、微网系统、分 布式储能电站、可控负荷、综合能源系统形成地区配网复杂多变；使配网调度控 制日趋复杂，因此，需要构建一个基于虚拟发电厂(Virtual Power Plant，VPP) 的地区复杂配网调度控制管理系统，该调度控制管理系统主要包括在地区一级配 网调度中心构建不同类型虚拟发电厂和一个大数据云计算平台；具体涉及虚拟发 电厂参与上级调度中心的协调调度控制、虚拟发电厂对复杂配网的协调调度和实 时运行的自动控制系统；

虚拟发电厂技术采用先进的网络通信、计量和实时检测的技术手段，实现不 同分布式电源、储能和可控负荷这些分布式资源的聚合；通过统一的协调优化， 实现资源最大化利用；虚拟发电厂作为一个整体,类似于传统电厂，与传统电厂 一样参与上一级电网调度中心的多时间尺度协调调度，因此虚拟发电厂并没有改 变分布式电源并网的方式，而是采用多源互补和协调优化的方法，实现分布式电 源向大电网的平稳供电。

所述在地区一级调度中心建立的虚拟发电厂的整体运行特点可概括为“内 外特性”，具体表现为以下两点：

(1)虚拟发电厂“外特性”表现为虚拟发电厂在电力系统中等同于常规的 发电厂，作为一个整体参与上一级电网调度中心的多时间尺度协调调度并能够响 应上级调度中心下发的调度计划或AGC(Automatic Generation Control,AGC, 自动发电控制)指令并进行安全校验，同时能将其整体运行信息实时上传，以便 上级调度中心及时了解其运行状况；

(2)虚拟发电厂“内特性”表现为虚拟发电厂能够将上级调度中心下发的 计划通过算法优化后实时下发给其管辖的所有分布式电源单元、储能单元和负荷 单元，并能实时监控其管辖的各个单元的出力，使得虚拟发电厂能够实时安全稳 定运行，且能实时跟踪上级调度中心下发的计划或AGC指令；同时，当虚拟发电 厂内部不可控电源、负荷的出力发生波动时，能够调整虚拟发电厂内部可控的储 能电站或AGC机组出力，以平抑内部出力波动；

所述基于虚拟电厂的地区复杂配网调度管理系统包括在地区配电网调度中 心对多种不同类型的虚拟发电厂VPP进行创建、修改、删除和监视控制，实现对 不同虚拟发电厂的统一管理和控制指令的安全校核，并实现VPP与上级控制中心 系统之间的交互，从整体上实现不同能源的统一灵活调度；通过组建虚拟发电厂 统一参与上级调度中心多时间尺度协调调度可以解决不可控的分布式电源、储能 电站、可调节负荷、电动汽车充放电平台接入电网后的调度问题；虚拟发电厂参 与上级调度中心的多时间尺度协调调度方式沿用传统有功发电调度的分级控制 原则，从时间尺度上来讲，主要包括年度、季度、月度机组发电计划、日前调度 计划、日内滚动调度计划、日内实时调度计划和AGC自动发电控制的多时间尺度 的协调调度。

所述多种类型虚拟发电厂与上级调度中心多时间尺度的配合主要指虚拟发 电厂在大电网中扮演的角色不同，首先，在地区复杂配网调度管理系统中所建立 的虚拟发电厂是多种多样的，不止一种类型，是各种可控和不可控分布式电源、 储能、可控负荷、一般负荷的多种组合方式，而不同类型的虚拟发电厂在大电网 中承担的作用并不完全相同，即使是同一种类型，其内部单元配置不同，也承担 不同的作用，在风电、光伏、燃气轮机所构成的虚拟发电厂中，燃气轮机作为可 控的分布式电源，为风电、光伏提供备用，平抑风电、光伏出力波动；当燃气轮 机数量相对少时，由风电、光伏、燃气轮机所构成的虚拟发电厂只能作为计划发 电机组，承担上级调度中心下发的日前和滚动计划，并按照计划进行安排发电， 而没有多余的备用承担电网的实时调度和AGC指令；当燃气轮机数量足够多时， 该虚拟发电厂自身备用充足，并且还有多余的备用时，则作为实时平衡机组或AGC 机组，参与电力系统调节，改善电力系统电能质量；因此，虚拟发电厂在大电网 中所扮演的角色，与其内部各单元的属性及容量配置有关，不同的虚拟发电厂在 大电网中所扮演的角色不同，对于内部机组备用不充足的虚拟发电厂，在大电网 中作为计划发电机组，只承担上级调度中心下发的日前和滚动计划；对于内部机 组备用充足，但爬坡速率无法满足AGC要求的虚拟发电厂，则作为实时平衡机组； 对于内部机组备用充足，且机组性能很好，能够满足AGC对爬坡速率、响应速度 要求的虚拟发电厂，则作为AGC机组。

所述不同类型虚拟电厂作为主体参与上一级调度中心多时间尺度协调调度 的多级协调、逐级细化；虚拟电厂作为复杂配网中不同分布式资源的聚合体，类 似于传统电厂参与上一级调度中心的调度管理，但其本身只是通过信息技术由分 布式电源、储能、可控负荷形成的虚拟聚合体，因此，为有效参与上一级调度中 心的调度管理，虚拟电厂需要根据其内部单元的实时运行状态，通过VPP内部的 降维计算，不断聚合出等同于传统电厂的各种技术和经济参数，上报至上一级调 度中心,而上一级调度中心下发至虚拟电厂的不同时间尺度的调度计划和实时控 制指令，也需要根据构成虚拟电厂的分布式电源、储能、可控负荷这些分布式资 源的调节能力，按照VPP内部的优化调度计算分解到各个组成单元，从而实现多 级协调，逐级细化,而地区配网一级的虚拟电厂此时相当于一个微型控制中心， 它与构成该虚拟电厂的各种分布式资源之间通过大数据云平台进行数据通讯；

综合上述内容，则所设计的地区复杂电网调度控制管理系统总体结构主要是 由系统管理、VPP计算和云计算平台三部分所构成。

所述系统管理功能主要包括VPP创建、VPP删改、VPP运行监视以及计划或 指令安全校核功能，这几个功能模块具体介绍如下：

(1)VPP创建：地区电网可能存在风电、光电、水电的分布式电源、电动汽 车集控站、储能电站、可控负荷各分布式资源，将它们虚拟成一个具有设定功能 的虚拟发电厂；从而对这个虚拟发电厂进行统一管理调度；

(2)VPP删改：该模块提供了虚拟发电厂构成的分布式资源的删除和改动功 能，如前所述，虚拟发电厂内部的分布式电源、储能、可控负荷这些分布式资源 通过调度控制管理系统平台加入到该虚拟发电厂中；当这些分布式资源的某一项 需要从虚拟发电厂中退出时，通过控制系统平台从该虚拟发电厂中删除该项；当 有别的资源需要加入虚拟发电厂时，也通过调度控制管理系统将其转入新的虚拟 发电厂，从而实现对分布式资源在虚拟发电厂间的灵活调度；

(3)VPP运行监视：该模块可实现对虚拟发电厂内部各分布式资源的运行情 况进行实时监控，实时查看各虚拟发电厂的实时运行出力及虚拟发电厂的实时备 用情况；

(4)计划或指令安全校核：VPP在实时运行时，需要响应上级调度中心下发 的计划或AGC指令，将VPP总计划或指令进行分配后下发其内部各个分布式资源， 此时可能会产生电网潮流越限问题，因此需要进行静态安全校核，由调度控制系 统进行统一的全网静态安全校核，能使VPP下发的计划或指令满足电网安全运行 约束。

所述VPP计算功能主要包括VPP日前调度优化、VPP滚动调度优化、VPP实 时调度优化和VPP实时AGC调节功能，这几个功能模块具体介绍如下：

(1)VPP供电量分析：虚拟发电厂作为一个整体参与日前的调度计划，首先 需要对次日的内部负荷和各个分布式电源出力进行预测，虚拟发电厂协调内部各 个分布式电源、储能、负荷各单元，以其整体出力最大化为目标进行优化计算分 析，从而得出虚拟发电厂次日各个时段能够提供的电量；

(2)VPP日前调度优化：虚拟发电厂签订电量合同后，需要从云计算平台中 调取内部各单元参数，包括日前分布式电源和负荷预测信息以及内部各个单元基 本参数信息，然后将其进行整合，得到虚拟发电厂整体等效运行参数，将该参数 上传至上级调度中心，上级调度中心会据此制定该虚拟发电厂的日前发电计划。 虚拟发电厂接收来自上级调度中心的发电计划后，以日前分布式电源和负荷预测 为基础，通过优化调度算法实现虚拟发电厂内部各组成单元的出力优化，得到分 布式电源出力计划、储能充放电功率计划以及可控负荷的切除计划，再将优化后 的日前调度计划通过云平台下发至各个组成单元；

(3)VPP滚动调度优化：日内滚动优化调度的整个流程与日前优化调度的流 程类似，每隔一个小时，虚拟发电厂从云计算平台中调取内部各个单元信息，具 体包括：分布式电源和负荷的历史运行信息、当前运行信息以及各个单元日前调 度计划和出力、状态、成本的基本参数信息，然后利用分布式电源和负荷的历史 运行信息及当前运行信息进行扩展短期分布式电源和负荷预测，将预测结果与内 部各单元基本参数信息进行分析整合，得到虚拟发电厂的整体等效运行参数，将 其上传至上级调度中心，上级调度中心根据本虚拟发电厂各种信息，结合电量合 同和日前调度计划制定滚动发电计划，虚拟发电厂接收到来自上级调度中心的滚 动优化调度计划后，根据当前扩展短期预测以及日前调度计划结果，执行滚动优 化调度算法，以调整成本最小为目标函数，修正未来四小时分布式电源、可控负 荷、储能的计划值；

(4)VPP实时调度优化：同滚动优化调度模块类似，虚拟发电厂需要从云计 算平台中调取内部各个单元信息，具体包括：分布式电源和负荷的历史运行信息、 当前运行信息以及各个单元滚动调度计划和出力、状态、成本的基本参数信息， 然后利用分布式电源和负荷的历史运行信息和当前运行信息，进行超短期分布式 电源出力预测和负荷预测。当虚拟发电厂承担实时调度任务时，需要利用超短期 预测结果，结合内部各单元基本参数信息，对虚拟发电厂内部信息进行分析整合， 得到下个时段虚拟发电厂整体等效运行参数，将其上传至上级调度中心；若不承 担实时调度任务，则该步骤无需进行；当虚拟发电厂承担实时调度任务时，需要 接收来自上级调度中心的实时调度计划，否则该步骤无需进行；以超短期分布式 电源和负荷预测为基础，结合参与实时调度的分布式电源、储能、负荷的出力信 息、成本信息、状态信息的基本参数信息，建立实时优化调度模型并求解，得到 参与实时调度的虚拟电厂内部各个组成单元实时调度计划，最后通过云平台将实 时计划下发；

(5)VPP实时AGC调节：虚拟发电厂实时采集内部所有单元的出力信息、状 态信息、储能容量信息、负荷切除量信息；通过对各个单元当前采集信息进行分 析整合，得到虚拟发电厂当前整体运行信息，具体包括出力信息，备用信息和运 行状态信息，然后将其上传至上级调度中心；实时运行时，虚拟电厂接收上级调 度中心下发的AGC指令，在每个虚拟发电厂内部采用闭环控制模式，以上级调度 中心下发的指令为目标功率，通过调节虚拟发电厂内储能或AGC机组出力使得虚 拟发电厂总出力与上级调度中心下发AGC出力一致。

所述云计算平台采用Spark+Hadoop的方式，主要提供通讯接口、数据存储 和数据处理的功能，这三个功能模块具体介绍如下：

(1)通讯接口：通讯接口实现了系统数据采集和虚拟发电厂内部指令分配 的功能，采用Hadoop内部的RPC通信框架可实现虚拟发电厂和其内部各个分布 式电源的分布式通信，同时具有高并发性；

(2)数据存储：Hadoop提供了海量数据的分布式存储的方案，对于实时性 要求不高的数据可用Hadoop的分布式文件系统HDFS存储，而对于实时性要求较 高的数据则用HBase数据库存储；

(3)数据处理：对时限要求低的数据分析任务，采用MapReduce技术完成， 直接处理磁盘数据；对实时性要求高的任务，首先将数据转换为RDD弹性数据集， 然后利用基于内存的Spark框架进行计算。

本发明的有益效果是通过开发地区电网的调度控制管理系统，可使复杂配网 以不同类型虚拟电厂的形式接入，统一进行协调优化管理，是一种新型的复杂配 网管理模式。本发明所开发的地区复杂电网调度控制管理系统可以推广应用于分 布式新能源富集地区，对发展虚拟电厂，开发可再生绿色能源，实现能源转型具 有现实意义。具有如下特点：

(1)通过充分挖掘利用电网的剩余调节容量，如一些可调节的小水电站， 闲置的电动汽车，分布式储能，可调节负荷，售电公司购得的交易电量等，以协 调调度的方式实现各方利益最大化，充分调动发电商和用户参与电网调压调频的 积极性，分享新能源发电利益，进而实现新能源发电友好并网。

(2)非常适用于海量分散数据的采集和统一管理，有利于不同种类的虚拟 发电厂接入，以便统一接收上级控制中心的控制指令并在全网范围内进行指令的 安全校核，可以有效解决不同利益主体之间分散协调调度问题。

(3)对虚拟电厂内部单元的统筹管理采用传统有功发电调度的分级控制原 则，设计了多时间尺度协调调度机制和功能模块。首先，虚拟电厂通过电量申报 和调度计划获得日前发电量，并通过系统对每个虚拟发电厂日前调度计划进行算 法优化，可以有效提升各分布式电源的发电效益，实现风电、光伏、水电资源的 合理利用；对实时AGC控制采用实时闭环控制方式，风电、光伏新能源出力波动 由水电机组、储能和其他AGC机组承担，使得虚拟发电厂内部出力平稳；通过上 述方式保证了电网的安全稳定经济运行；

(4)对于不同类型的虚拟电厂，所开发的调度控制管理系统能够实现“个 性化”控制，可为不同种虚拟发电厂的接入和管理提供了平台。

附图说明

图1是基于Microsoft SQL Server的商用库设计图。

图2是自动发电控制系统的实时库图。

图3是虚拟发电厂通信关系图。

图4是虚拟发电厂与其内部各单元的分布式通信流程图。

图5是地区复杂配网自动发电控制系统的整体架构图。

图6是地区复杂配网AGC控制系统功能结构图。

图7是虚拟发电厂日前优化调度框架图。

图8是虚拟发电厂日前优化调度流程图。

图9是虚拟发电厂日前优化调度算法流程图。

图10是虚拟发电厂日内滚动优化调度流程图。

图11是虚拟发电厂日内滚动优化调度实现流程图。

图12是虚拟发电厂日内实时优化调度框架图。

图13是虚拟发电厂日内实时优化调度流程图。

图14是虚拟发电厂日内实时优化调度实现流程图。

图15是虚拟发电厂AGC框架图。

图16是虚拟发电厂AGC闭环控制结构图。

具体实施方式

本发明提出了一种基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系统，针对 配电网中的结构日趋复杂化，分散分布电源数量急剧增加，容量/电量占比日益 提高，分布式新能源电站、电动汽车充电站、微网系统、分布式储能电站、可控 负荷、综合能源系统形成地区配网复杂多变；使配网调度控制日趋复杂，因此， 需要构建一个基于虚拟发电厂(Virtual Power Plant，VPP)的地区复杂配网调度 控制管理系统，该调度控制管理系统主要包括在地区一级配网调度中心构建不同 类型虚拟发电厂和一个大数据云计算平台；具体涉及虚拟发电厂参与上级调度中 心的协调调度控制、虚拟发电厂对复杂配网的协调调度和实时运行的自动控制系 统；所述虚拟发电厂技术采用先进的网络通信、计量和实时检测的技术手段，实 现不同分布式电源、储能和可控负荷这些分布式资源的聚合；通过统一的协调优 化，实现资源最大化利用；虚拟发电厂作为一个整体,类似于传统电厂，与传统电厂一样参与上一级电网调度中心的多时间尺度协调调度，因此虚拟发电厂并没 有改变分布式电源并网的方式，而是采用多源互补和协调优化的方法，实现分布 式电源向大电网的平稳供电。下面结合附图对本发明予以进一步说明。

本发明所包含的各个功能模块：

1.VPP计算功能模块的作用类似于VPP控制中心，需要特别指出的是，VPP 的类型不同，其计算功能中所包含的各个算法模块是不同的，因此，本发明所开 发的调度控制管理系统能够实现不同种类虚拟发电厂的“个性化”控制，可为不 同种虚拟发电厂的接入和管理提供平台。

2.区别于其他单一的虚拟电厂管理系统，本发明在地区复杂配网中建立虚拟 电厂对配网中各类新兴的事物进行统一管理，并通过大数据平台进行海量数据的 通讯管理，从而实现对复杂配网的资源优化和协调调度。

3.对系统的功能设计除了对虚拟电厂进行多时间尺度协调调度之外，还包括 了对上级调度指令计划的安全校验模块。复杂配网中各类分布式电源出力以及电 动汽车充放电等存在不确定性，对调度指令的响应可能存在实时偏差，造成电网 潮流越限，运行不稳等问题。因此，对上级调度下发的计划和指令进行电网安全 运行约束检验非常有必要。特别是采用组成虚拟电厂的方式进行统一管理的好处 是便于易于实现对电网的安全运行进行校核。

以风电、水电聚合的虚拟发电厂对地区复杂配网调度控制管理系统的管理和 计算流程进行说明。该虚拟发电厂中风电为不可控的分布式电源，而水电作为可 控的分布式电源，具备一定的备用容量。虚拟电厂可通过水电平抑风电出力波动， 达到整体出力按照上级调度中心计划出力执行的目标。下面详细说明了系统数据 库的构建和使用，通信模块的设计管理，具体包括：

1.系统数据库的设计

本发明所设计的原型系统的数据管理主要由两个部分组成，一是自主设计的 基于Microsoft SQL Server的商用库，为方便研究，商用库用于存储电网模型 数据；二是采用实验室的smart实时数据库，用于存储程序在运行中实时处理的 数据，以及后续算法所需要的数据。具体包括：

1.1商用库设计

本发明所采用的商用库是基于Microsoft SQL Server设计的，为方便研究， 将电网模型数据以及虚拟发电厂与实际电网的关系数据保存在Microsoft SQL Server数据库中；以风电、水电聚合的虚拟发电厂为例，系统采用“关系”模型 设计了电厂、电厂控制器PLC、机组、水库四个表，如图1所示。

如前所述，当某个电厂中一些或所有机组与其他分布式电源、储能、可控负 荷等通过经济合约签订为一个利益共同体时，便可将这些有着共同利益的主体设 定为一个虚拟发电厂，电厂表中可以显示出参与虚拟发电厂调度的所有电厂，这 些电厂可以是风电场、水电厂等。电厂控制器PLC表展示了从属于本控制系统管 理的所有电厂控制器，电厂控制器PLC为地区电网AGC辅助控制系统计算和发布 控制命令的对象，它可以是一台机组，也可以是多台机组的集合。机组表展示了 所有参与虚拟发电厂调度的机组，本例只列出了一些常规机组属性，对于储能、 可控负荷等则需要另建表。水库表则是针对具备可调节容量的水电厂建立的表， 该表包含水库的一些基本参数，如保证出力、装机容量、库容信息、水位信息和 水头信息等，用于后期优化调度。

1.2实时库设计

系统的实时库采用“层次+关系”模型建立，如图2所示。虚拟发电厂下的 电厂控制器和实际的发电厂下的电厂控制器虽为同一个控制器，但其在实时库中 的编号却不相同，因此为了便于查询和管理，将这两者编号建立映射关系。

2.系统通信设计

虚拟发电厂在运行时，需要实时与上级调度中心和虚拟发电厂内部各单元进 行通信，传输数据。本发明在设计时采用两种通信方式完成，虚拟发电厂与上级 调度中心和电力交易中心之间通信采用TCP/IP协议实现，虚拟发电厂与内部各 单元之间通信采用分布式通信机制实现，具体如图3所示。

2.1VPP与电力交易中心和上级调度中心通信

本发明采用Qt设计实现TCP/IP通信协议，从而实现虚拟发电厂与电力交易 中心和上级调度中心之间的数据传输；Qt的QTcpServer类和QTcpSocket类分 别为实现服务端和客户端提供了多种接口，本发明采用的主要接口函数如表1所 示。

表1服务端和客户端通信接口

TCP/IP通信设计时，服务端可以接收来自多个不同客户端的数据，因此，服 务端为电力交易中心和上级调度中心，客户端为虚拟发电厂，电力交易中心和上 级调度中心可以接收来自多个虚拟发电厂的数据，进行数据分析后，再下发到各 个虚拟发电厂。在进行通讯时，服务器端首先对端口进行监听，之后客户端打开 相应端口与服务器端建立连接，连接成功后，客户端读取数据进行发送，服务器 端接收数据后，通过相应处理分析，将处理后的数据发送给客户端。

本例在原型系统实现时虚拟发电厂仅参与日前调度计划，虚拟发电厂采用多 时间尺度协调调度方式，与上级调度中心的数据交换一直存在，只是在不同时间 尺度调度时，上传和下发的数据是不同的，因此与上级调度中心的通讯一直存在。

2.2VPP内部各单元通信

在系统实时运行时，虚拟发电厂需要实时采集来自其内部各单元的信息，同 时将发电计划及AGC指令下发承担该任务的相应机组，因此需要设计上传和下发 信息的分布式函数，服务端为虚拟发电厂，客户端为虚拟发电厂内部各单元。在 实现分布式函数时，首先编写分布式对象接口定义文件(.idl文件)，然后利用 编译工具idl2cpp.exe编译接口定义文件生成C++头文件，头文件中包含两种接 口类，一种供服务端使用，一种供客户端使用，该类中包含了分布式函数调用接 口。为了使得各个虚拟发电厂内部各单元调用分布式函数完成信息上传和下发， 本例采用了事件服务，在分布式编程框架中提供了对发布者-订阅者 (Publisher-Subscriber)模式的支持，通过消息广播的机制，所有订阅该事件 的客户端均会收到该事件并进行处理；虚拟发电厂与其内部各单元的分布式通信 程序实现流程如图4所示。

3.系统功能的设计与实现

地区电网AGC辅助控制系统用来实现对虚拟发电厂的管理，包括其创建、修 改、删除等功能，也包括虚拟发电厂参与电量管理、日内能量优化调度和实时AGC 功率分配等功能，相当于在AGC辅助控制系统中建立了多个VPP控制中心，系统 整体架构设计图如图5所示。AGC辅助控制系统通过建立多个VPP控制中心实现 对VPP内部各个分布式电源、储能、负荷等的统一管理，虚拟发电厂运行时，需 要实时采集其内部各单元运行信息，将信息整合后上传至上级调度中心，上级调 度中心会下发出力计划或AGC指令，虚拟发电厂将上级调度中心下发的计划或 AGC指令优化处理后再分配给内部各个单元，在电力交易时，还需与电力交易中 心传输数据，因此AGC辅助控制系统与电力交易中心和上级调度中心之间信息流 为双向的，同时与虚拟发电厂内部各个单元的信息流也是双向的。

所述地区复杂配网调度控制管理系统整体包含系统管理功能、VPP计算功能 和云计算平台三部分。系统的管理功能主要是通过系统对数据库的增删查改实 现；云计算平台为系统存储和计算海量数据提供基础条件；系统的核心功能在于 VPP计算功能模块的实现方式，下面对其进行详细说明。本发明所设计的地区复 杂配网调度控制管理系统总体结构如图6所示。

3.1虚拟发电厂的电量管理实现

本例所构建的AGC辅助控制系统将虚拟发电厂作为一个整体参与电量申报和 调度计划，虚拟发电厂主要参与日前调度和实时调度。虚拟发电厂协调内部各个 分布式电源、储能、负荷等单元，并对其出力进行优化调度，从而达到整体利益 最大化。

本发明所设计的虚拟发电厂电量管理模式主要包含以下几个部分：

1)AGC辅助控制系统首先需要采集次日参与该虚拟发电厂调度的各个分布式 电源、储能以及负荷的出力、成本、状态等基本参数信息，基本参数信息在日内 一般不发生变化，因此每日采集一次，供后续的优化调度算法以及参数整合使用。 虚拟发电厂采集的基本参数信息如表2所示。

对于包含大量电动汽车的虚拟发电厂，还需采集电动汽车的相关数据，包括 电动汽车的电池额定容量、充电器和电池规格等信息，此外，还应考虑电动汽车 持有者的需求参数，包括在调度周期内其期望的SOC最大和最小值等。对于海量 的电动汽车，采集后的数据应通过云计算平台进行存储，同时，还需要利用云计 算平台提供的mapreduce操作进行数据的预处理后，转化为储能的出力、容量和 成本信息，供后续算法使用。

表2 VPP各组成单元上传的基本参数信息表

2)AGC辅助控制系统对各个单元的历史出力信息和当前出力信息进行分析， 实对不可控的分布式电源(如风电、光伏等)出力的日前预测，同时需要利用负 荷预测算法进行负荷日前预测，若存在海量电动汽车，则需要利用云计算平台实 现电动汽车的可调度容量进行预测。

3)在上述各个单元预测数据及采集的基本参数信息的基础上，利用优化调 度算法，整合各个单元出力，使得虚拟发电厂参与调度计划时整体利益最大化， 得到各个单元的最优出力计划。

4)在满足负荷需求的同时，调度中心会对潮流等电力系统安全约束条件进 行校核，并公布结果，对不满足电力系统安全约束条件的相关虚拟发电厂调整发 电计划。

5)当所有虚拟发电厂和其他发电公司的出力计划均满足电力系统安全约束 条件后，电力交易中心会与虚拟发电厂签订电量合同，同时调度中心会综合各个 虚拟发电厂和其他发电公司的出力信息、成本信息、状态信息等制定各个虚拟发 电厂和发电公司的整体出力计划并下发，此时虚拟发电厂需要按照上级调度中心 下发的出力计划，重新进行优化调度，安排次日各个发电单元出力，使得发电成 本最小。

3.2虚拟发电厂日前优化调度实现

发明所设计的虚拟发电厂日前优化调度框架如图7所示，虚拟发电厂日前优 化调度是在参与调度计划之后进行，通过对内部各个单元重新安排出力达到内部 运行成本最低。虚拟发电厂签订电量合同后，需要从云计算平台中调取内部各单 元参数，包括日前分布式电源和负荷预测(该预测在日前调度计划时已经完成) 信息以及表2所示的内部各个单元基本参数信息，然后将其进行整合，得到虚拟 发电厂整体等效运行参数，具体参数见表3，将该参数上传至上级调度中心，上 级调度中心会据此制定该虚拟发电厂的日前发电计划。

表3 VPP向上级调度中心上传的基本信息表

虚拟发电厂接收来自上级调度中心的发电计划后，以日前分布式电源和负荷 预测为基础，通过优化调度算法实现虚拟发电厂内部各组成单元的出力优化，得 到分布式电源出力计划、储能充放电功率计划以及可控负荷的切除计划，通过对 潮流进行安全校核后将优化后的日前调度计划下发，虚拟发电厂日前优化调度的 具体流程如图8所示。

具体的，对于风水聚合的虚拟发电厂，在日前调度时首先需要利用分布式通 信采集内部水电和风电的运行成本信息、最大最小出力、爬坡率等，同时还需要 采集水电站的基本参数，如水库的水位信息、出力信息、库容信息等，用于建立 日前调度模型。虚拟发电厂将采集到的信息经过整合，再将虚拟发电厂整体最大 最小出力、爬坡率、运行成本信息利用TCP/IP通信上传至上级调度中心。信息 整合时，采用各个机组对应信息进行叠加得到，其中风电最大出力为其预测出力， 其爬坡率在不限风时只考虑向下调节速率。在上级调度中心做出日前计划后，虚 拟发电厂接收上级调度计划，以风电日前预测为基础，通过日前调度优化算法制 定本虚拟发电厂的风电和水电日前出力计划，然后再下发至每个机组。

由此可知，虚拟发电厂日前调度算法是虚拟发电厂日前调度的核心模块，本 例中采用简化的风水聚合虚拟发电厂模型，同时考虑水电站内部负荷经济分配， 采用粒子群和等微增率算法进行求解。

以虚拟发电厂总发电成本最小为目标函数，建立虚拟发电厂的日前优化调度 模型，风电发电成本为零，水电站的成本可认为与耗水量成正比，同时考虑弃风 弃水的惩罚成本，建立目标函数如下：

式中，T为调度周期，为水电站发电流量，和分别为弃风功率和弃 水流量，N_W和N_H分别为风电场和水电站数量，c_q为水电站发电成本系数，c_w和c_H分别为弃风弃水惩罚成本，ΔT表示单位时间。

约束条件如下：

(1)功率平衡约束：

其中，P_t ^L为负荷大小，和分别为风电场出力和水电站出力。

(2)风电场出力约束：

其中，为日前风电预测出力。

(3)水电站出力约束：

其中，和为水电站最小和最大出力。

(4)水量平衡约束：

其中，和为水电站库容，为水电站来水量，为水电站发电流量， 为水电站弃水流量。

(5)水电站发电流量约束：

其中，和为水电站最大最小发电引用流量。

(6)水库库容约束：

其中，和为水库最大最小库容，最小库容一般取死水位对应的库容， 最大库容一般取蓄水库容。

(7)水电站水头约束：

其中，和为水电站最大最小水头。

(8)水电站机组约束：

P_j,min≤P_j,t≤P_j,max

Q_j,min≤Q_j,t≤Q_j,max

其中，P_j,min和P_j,max为水电机组最小和最大出力值，Q_j,min和Q_j,max为水电机组发 电引用流量的最小和最大值。

除以上约束外，水电站还需满足机组动力特性曲线、水库水位库容曲线及尾 水位流量曲线等约束。

本例中采用粒子群算法和等微增率结合对上述模型进行求解，具体流程如图 9所示。具体步骤如下：

第一步：随机初始化各个粒子位置，每个粒子代表各个电站各时段出力，选 取40个粒子，每个粒子初始化各个电站各时段出力。

第二步：修正各个粒子中各个电站出力，使得总出力与负荷相平衡，当初始 化后的总出力大于负荷时，优先减少水电出力，当总出力小于负荷时，优先增加 风电出力，这样做是为了保证弃风量最小，同时使得粒子群算法尽快达到收敛。

第三步，对水电站采用水头迭代得到水电站水头、流量、水位等信息，在每 个水电站内部采用等微增率算法优化，使得水电站内每个机组优化出力后总水电 站发电引用流量最小，提高水电站经济性。

第四步，计算各粒子适应度值，即求得当前出力下目标函数值。

第五步，更新粒子速度和位置。

第六步，判断是否达到最大迭代次数或是否收敛，如果满足条件，则结束迭 代，输出最优解，否则返回第二步继续迭代计算。

3.3虚拟发电厂日内滚动优化调度实现

本发明所设计的虚拟电厂日内滚动优化调度的流程如图10所示，日内滚动 优化调度的框架与日前优化调度框架基本相同，只是将日前优化调度管理模块换 成日内滚动优化调度模块即可，但上传的数据为此时的参数数据，因此数据类型 虽一致，但数据却不完全相同。

日内滚动优化调度的整个流程与日前优化调度的流程类似，每隔一个小时， 虚拟发电厂从云计算平台中调取内部各个单元信息，具体包括：分布式电源和负 荷的历史运行信息、当前运行信息以及各个单元日前调度计划和表2所示的基本 参数信息，然后利用分布式电源和负荷的历史运行信息及当前运行信息进行扩展 短期分布式电源和负荷预测，将预测结果与表2所示的内部各单元基本参数信息 进行分析整合，得到虚拟发电厂的整体等效运行参数，具体参数类型见表3，将 其上传至上级调度中心，上级调度中心根据本虚拟发电厂各种信息，结合电量合 同和日前调度计划制定滚动发电计划，虚拟发电厂接收到来自上级调度中心的滚 动优化调度计划后，根据当前扩展短期预测以及日前调度计划结果，执行滚动优 化调度算法，以调整成本最小为目标函数，修正未来四小时分布式电源、可控负 荷、储能的计划值。

具体的，针对本实施例风水聚合的虚拟发电厂所设计的简化流程图如图11 右侧所示，其中左侧流程图表示通用的虚拟发电厂日内滚动优化调度流程图，而 右侧则是本例针对风电水电聚合的虚拟发电厂所设计的简化流程图，其对应关系 可在图中看出。对于不同类型的虚拟发电厂而言，其日内滚动优化调度算法是不 同的，本例只针对上述风电水电聚合的虚拟发电厂日内滚动优化调度做简单实 现，在原型系统开发时，利用简化算法模拟了整个虚拟发电厂日内滚动调度的流 程。

针对风水聚合的虚拟发电厂进行的日内滚动优化调度实现的具体步骤如下：

(1)风电扩展短期预测出力生成

采用随机模拟的方式生成风电扩展短期预测出力，在日前风电预测的基础 上，以±10％的偏差量随机生成风电扩展短期预测出力。

(2)信息整合上传

在风电扩展短期预测基础上，虚拟发电厂结合内部各个单元最大和最小出 力、爬坡率等，将这些信息进行整合后得到虚拟发电厂整体最大和最小出力、爬 坡率等运行参数，将其上报上级调度中心。

(3)上级调度中心滚动计划生成

上级调度中心以下发的虚拟发电厂的总日前发电计划为基础，在其基础上以 ±10％的偏差量随机生成滚动调度计划，AGC辅助控制系统通过TCP/IP通信接收 该滚动计划。

(4)日内滚动调度算法执行

本例所述的以风水聚合的虚拟发电厂中水电具备一定的备用容量，因此在进 行算法执行时，优先风电出力，水电进行相应的出力偏差补偿。

当虚拟发电厂的总滚动发电计划和风电出力已知时，据此可求得所有水电机组的总滚动发电计划，同时可以计算水电厂总滚动计划与日前发电计划的总偏差量 将总偏差量按照每个机组的可调容量比例进行分配，以为例，计算 方法如式(1)所示，即可得到每个机组应当承担的偏差量再由式

(2)可得每个水电机组的滚动发电计划的目标出力

其中，表示当前水电机组的最大出力，表示当前水电机组日前计划出 力，和表示第j号水电机组的最大出力和日前计划出力。

(4)虚拟发电厂滚动计划下发

虚拟发电厂利用分布式通信框架实现滚动计划下发。

3.4虚拟发电厂日内实时优化调度实现

发明所设计的虚拟发电厂日内实时优化调度框架如图12所示，虚拟发电厂 日内实时优化调度框架与前述的日前和滚动优化调度框架类似，但虚拟发电厂类 型不同，在大电网中承担的发电任务不同，当其作为实时平衡机组时，需承担相 应的日内实时发电计划，否则不承担电力系统的实时发电计划，当其不作为实时 平衡机组时，则不存在虚线部分表示的功能。

虚拟发电厂日内实时优化调度的具体流程如图13所示，对于不承担实时调 度的虚拟发电厂，不存在虚线部分的相应模块。具体步骤如下：

(1)同滚动优化调度模块类似，虚拟发电厂需要从云计算平台中调取内部 各个单元信息，具体包括：分布式电源和负荷的历史运行信息、当前运行信息以 及各个单元滚动调度计划和表2所示的基本参数信息，然后利用分布式电源和负 荷的历史运行信息和当前运行信息，进行超短期分布式电源和负荷预测。

(2)当虚拟发电厂承担实时调度任务时，需要利用超短期预测结果，结合 表2所示的内部各单元基本参数信息，对虚拟发电厂内部信息进行分析整合，得 到下个时段虚拟发电厂整体等效运行参数，具体参数见表3，将其上传至上级调 度中心；若不承担实时调度任务，则该步骤无需进行。

(3)当虚拟发电厂承担实时调度任务时，需要接收来自上级调度中心的实 时调度计划，否则该步骤无需进行。

(4)以超短期分布式电源和负荷预测为基础，结合参与实时调度的分布式 电源、储能、负荷的出力信息、成本信息、状态信息等基本参数信息，建立实时 优化调度模型，采用算法进行求解，得到参与实时调度的各个单元实时调度计划， 然后对内部潮流进行安全校核，最后将计划下发。

本实施例中以风水聚合的虚拟发电厂为例对日内实时优化调度进行实现，假 设该虚拟发电厂不参与电力系统实时调度，此时不存在信息整合上传和接收上级 调度中心实时发电计划模块。所设计虚拟发电厂日内实时优化调度实现与前述日 内实时优化调度的流程图基本一致，如图14所示，其中左侧流程图表示通用的 不参与实时调度的虚拟发电厂日内实时优化调度流程图，而右侧则是本例针对风 水聚合的虚拟发电厂所设计的简化流程图，其对应关系在可在图中看出。虚拟发 电厂日内实时优化调度的具体实现步骤与日内滚动优化调度的具体实现类似，只 是滚动调度是在日前调度计划的基础上进行的，而实时调度是在滚动调度的基础 上进行的，这是由于两者计算的时间尺度不同，两者的具体实现不同之处如下：

(1)实时调度只涉及虚拟发电厂内部参与实时调度的各个单元以及不可控 的分布式电源和负荷，其他单元则不参与。

(2)实时调度随机生成风电超短期出力时，是在扩展短期风电预测的基础 上，以±5％的偏差量随机生成风电短期预测出力。

(3)在进行实时调度算法时，风电机组的出力计划为风电短期预测出力， 不参与实时调度的水电机组则为滚动计划，从而得到参与实时调度的水电机组总 实时调度计划，计算出与其总滚动计划的偏差量，再将偏差量按照可调容量比例 分配后，与滚动计划叠加得到机组当前的实时调度计划。因此，实时调度是以滚 动调度计划为基础数据，弥补风电预测误差后得到的。

3.5虚拟发电厂AGC实现

虚拟发电厂调度的目标是使得内部各单元的总出力与上级调度中心下发计 划或指令一致，但在实时运行时，由于不可控分布式电源和负荷出力的不确定性， 虚拟发电厂总出力不可避免地会与上级调度中心下发出力存在功率差值，因此在 虚拟发电厂内部必须存在一些AGC机组，这些机组基本任务是承担虚拟发电厂在 实时运行时产生的功率不平衡量，此外，如果这些AGC机组能够提供的备用容量 足够多，也可以参与电力系统AGC，改善电力系统供电质量。因此，并非所有虚 拟发电厂均参与电力系统AGC，只有当虚拟发电厂在大电网中作为AGC机组时， 才承担电力系统的AGC任务，否则不承担电力系统的AGC任务，同时虚拟发电厂 内部必须存在一些AGC机组，弥补虚拟发电厂在实时运行时产生的功率不平衡量， 维持虚拟发电厂正常运行。

本发明所设计的虚拟发电厂AGC框架如图15所示，当虚拟发电厂不承担电 力系统AGC任务时，上级调度中心不下发AGC指令，故用虚线指出。虚拟发电厂 AGC的具体执行步骤如下：

(1)虚拟发电厂实时采集内部所有单元的出力信息、状态信息、储能容量 信息、负荷切除量信息等，具体信息如表4所示。

(2)通过对各个单元当前采集信息进行分析整合，得到虚拟发电厂当前整 体运行信息，具体信息如表5所示，将其上传至上级调度中心。

(3)接收上级调度中心下发的AGC指令，当不承担电力系统AGC任务时， 则无需接收AGC指令，计算与上级调度中心下发计划或指令之间的出力偏差量ACE_JS值。

表4 VPP各组成单元上传的当前参数信息表

表5 VPP向上级调度中心上传的当前信息表

每个虚拟发电厂内部采用闭环控制模式，以上级调度中心下发的计划或指令 为目标功率，通过调节虚拟发电厂内AGC机组出力使得虚拟发电厂总出力与上级 调度中心下发出力一致。虚拟发电厂的闭环控制结构如图16所示。虚拟发电厂 内功率优化管理的偏差功率ACE_JS计算方法如下：

ACE_JS＝P_b+ΔP_b-P_G (2-1)

其中，P_b为虚拟发电厂的基本功率，ΔP_b为虚拟发电厂的调节功率，P_G为该 虚拟发电厂内部总出力。

虚拟发电厂的基本功率和调节功率取决于其在上级调度中心的控制模式，基 本功率模式主要有以下几种：AUTO模式、SCHE模式、LDFC模式，分别以实际出 力、计划曲线和超短期负荷预报作为基本功率；调节功率模式有四种：O、R、A、 E，分别表示在任何情况下都不承担调节功率、无条件承担调节功率、控制区域 处于次紧急调节区域或紧急调节区域时才承担调节功率、控制区域处于紧急调节 区域时才承担调节功率。

(4)将ACE_JS值按照一定的AGC分配算法进行功率分配，作为AGC机组的调 节功率，与其基本功率相加，得到AGC机组的目标功率，然后对AGC指令进行安 全校核，再将指令下发给对应的AGC机组即可。

以风水聚合的虚拟发电厂为实施例对AGC进行实现，假设该虚拟发电厂参与 电力系统AGC，并能够及时响应上级调度中心的AGC指令。对于风水聚合的虚拟 发电厂，首先需要采集风电和水电的当前出力、调节容量、爬坡率以及风电和水 电是否限制出力等信息，通过汇总后得到整个虚拟发电厂的出力信息、备用信息、 状态信息等，将其上传至上级调度中心，上级调度中心会据此制定出虚拟发电厂 的AGC指令，虚拟发电厂接收到AGC指令后，计算出本虚拟发电厂的功率不平衡 量ACE_JS值，并按照功率分配算法进行功率分配，得出每个参与虚拟发电厂AGC 的机组所应承担的不平衡量，与其基本功率计划叠加，则可得到每个AGC机组的 目标功率，将其下发至对应机组即可。

其中，风电作为不可控的分布式电源，在进行系统设计时，风电的上调节容 量为0，其下调节容量为当前出力，水电的调节容量则根据当前出力与最大最小 出力进行计算得到。

3.6云计算平台的设计与实现

本发明所设计的云计算平台采用Spark+Hadoop的方式，主要包含有通讯接 口、数据存储和数据处理的功能，用于存储和记录VPP控制中心的对各个VPP的 实时指令和运行状态的监控，并提供历史数据进行参考。同时对接入AGC控制系 统中的虚拟电厂，其内部通常包含各种不同类型的发电单元和可控负荷等，这些 单元通常数目巨大且数据繁多，云计算平台对用于记录设备属性并给VPP提供必 要的计算数据。

Claims (5)

1.一种基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系统，其特征在于，针对配电网中的结构日趋复杂化，分散分布电源数量急剧增加，容量/电量占比日益提高，分布式新能源电站、电动汽车充电站、微网系统、分布式储能电站、可控负荷、综合能源系统形成地区配网复杂多变；使配网调度控制日趋复杂，因此，需要构建一个基于虚拟发电厂(VirtualPower Plant，VPP)的地区复杂配网调度控制管理系统，该调度控制管理系统主要包括在地区一级配网调度中心构建不同类型虚拟发电厂和一个大数据云计算平台；具体涉及虚拟发电厂参与上级调度中心的协调调度控制、虚拟发电厂对复杂配网的协调调度和实时运行的自动控制系统；

虚拟发电厂技术采用先进的网络通信、计量和实时检测的技术手段，实现不同分布式电源、储能和可控负荷这些分布式资源的聚合；通过统一的协调优化，实现资源最大化利用；虚拟发电厂作为一个整体,类似于传统电厂，与传统电厂一样参与上一级电网调度中心的多时间尺度协调调度，因此虚拟发电厂并没有改变分布式电源并网的方式，而是采用多源互补和协调优化的方法，实现分布式电源向大电网的平稳供电；

所述在地区一级调度中心建立的虚拟发电厂的整体运行特点可概括为“内外特性”，具体表现为以下两点：

(1)虚拟发电厂“外特性”表现为虚拟发电厂在电力系统中等同于常规的发电厂，作为一个整体参与上一级电网调度中心的多时间尺度协调调度并能够响应上级调度中心下发的调度计划或AGC(Automatic Generation Control,AGC,自动发电控制)指令并进行安全校验，同时能将其整体运行信息实时上传，以便上级调度中心及时了解其运行状况；

(2)虚拟发电厂“内特性”表现为虚拟发电厂能够将上级调度中心下发的计划通过算法优化后实时下发给其管辖的所有分布式电源单元、储能单元和负荷单元，并能实时监控其管辖的各个单元的出力，使得虚拟发电厂能够实时安全稳定运行，且能实时跟踪上级调度中心下发的计划或AGC指令；同时，当虚拟发电厂内部不可控电源、负荷的出力发生波动时，能够调整虚拟发电厂内部可控的储能电站或AGC机组出力，以平抑内部出力波动；

所述基于虚拟电厂的地区复杂配网调度管理系统包括在地区配电网调度中心对多种不同类型的虚拟发电厂VPP进行创建、修改、删除和监视控制，实现对不同虚拟发电厂的统一管理和控制指令的安全校核，并实现VPP与上级控制中心系统之间的交互，从整体上实现不同能源的统一灵活调度；通过组建虚拟发电厂统一参与上级调度中心多时间尺度协调调度可以解决不可控的分布式电源、储能电站、可调节负荷、电动汽车充放电平台接入电网后的调度问题；虚拟发电厂参与上级调度中心的多时间尺度协调调度方式沿用传统有功发电调度的分级控制原则，从时间尺度上来讲，主要包括年度、季度、月度机组发电计划、日前调度计划、日内滚动调度计划、日内实时调度计划和AGC自动发电控制的多时间尺度的协调调度；

所述多种类型虚拟发电厂与上级调度中心多时间尺度的配合主要指虚拟发电厂在大电网中扮演的角色不同，首先，在地区复杂配网调度管理系统中所建立的虚拟发电厂是多种多样的，不止一种类型，是各种可控和不可控分布式电源、储能、可控负荷、一般负荷的多种组合方式，而不同类型的虚拟发电厂在大电网中承担的作用并不完全相同，即使是同一种类型，其内部单元配置不同，也承担不同的作用，在风电、光伏、燃气轮机所构成的虚拟发电厂中，燃气轮机作为可控的分布式电源，为风电、光伏提供备用，平抑风电、光伏出力波动；当燃气轮机数量相对少时，由风电、光伏、燃气轮机所构成的虚拟发电厂只能作为计划发电机组，承担上级调度中心下发的日前和滚动计划，并按照计划进行安排发电，而没有多余的备用承担电网的实时调度和AGC指令；当燃气轮机数量足够多时，该虚拟发电厂自身备用充足，并且还有多余的备用时，则作为实时平衡机组或AGC机组，参与电力系统调节，改善电力系统电能质量；因此，虚拟发电厂在大电网中所扮演的角色，与其内部各单元的属性及容量配置有关，不同的虚拟发电厂在大电网中所扮演的角色不同，对于内部机组备用不充足的虚拟发电厂，在大电网中作为计划发电机组，只承担上级调度中心下发的日前和滚动计划；对于内部机组备用充足，但爬坡速率无法满足AGC要求的虚拟发电厂，则作为实时平衡机组；对于内部机组备用充足，且机组性能很好，能够满足AGC对爬坡速率、响应速度要求的虚拟发电厂，则作为AGC机组。

2.根据权利要求1所述基于虚拟电厂的地区复杂配网的调度控制管理系统，其特征在于，所述不同类型虚拟电厂作为主体参与上一级调度中心多时间尺度协调调度的多级协调、逐级细化；虚拟电厂作为复杂配网中不同分布式资源的聚合体，类似于传统电厂参与上一级调度中心的调度管理，但其本身只是通过信息技术由分布式电源、储能、可控负荷形成的虚拟聚合体，因此，为有效参与上一级调度中心的调度管理，虚拟电厂需要根据其内部单元的实时运行状态，通过VPP内部的降维计算，不断聚合出等同于传统电厂的各种技术和经济参数，上报至上一级调度中心,而上一级调度中心下发至虚拟电厂的不同时间尺度的调度计划和实时控制指令，也需要根据构成虚拟电厂的分布式电源、储能、可控负荷这些分布式资源的调节能力，按照VPP内部的优化调度计算分解到各个组成单元，从而实现多级协调，逐级细化,而地区配网一级的虚拟电厂此时相当于一个微型控制中心，它与构成该虚拟电厂的各种分布式资源之间通过大数据云平台进行数据通讯；

综合上述内容，则所设计的地区复杂电网调度控制管理系统总体结构主要是由系统管理、VPP计算和云计算平台三部分所构成。

3.根据权利要求2所述基于虚拟电厂的地区复杂配网的调度控制管理系统，其特征在于，系统管理功能主要包括VPP创建、VPP删改、VPP运行监视以及计划或指令安全校核功能，这几个功能模块具体介绍如下：

(1)VPP创建：地区电网可能存在风电、光电、水电的分布式电源、电动汽车集控站、储能电站、可控负荷各分布式资源，将它们虚拟成一个具有设定功能的虚拟发电厂；从而对这个虚拟发电厂进行统一管理调度；

(2)VPP删改：该模块提供了虚拟发电厂构成的分布式资源的删除和改动功能，如前所述，虚拟发电厂内部的分布式电源、储能、可控负荷这些分布式资源通过调度控制管理系统平台加入到该虚拟发电厂中；当这些分布式资源的某一项需要从虚拟发电厂中退出时，通过控制系统平台从该虚拟发电厂中删除该项；当有别的资源需要加入虚拟发电厂时，也通过调度控制管理系统将其转入新的虚拟发电厂，从而实现对分布式资源在虚拟发电厂间的灵活调度；

(3)VPP运行监视：该模块可实现对虚拟发电厂内部各分布式资源的运行情况进行实时监控，实时查看各虚拟发电厂的实时运行出力及虚拟发电厂的实时备用情况；

(4)计划或指令安全校核：VPP在实时运行时，需要响应上级调度中心下发的计划或AGC指令，将VPP总计划或指令进行分配后下发其内部各个分布式资源，此时可能会产生电网潮流越限问题，因此需要进行静态安全校核，由调度控制系统进行统一的全网静态安全校核，能使VPP下发的计划或指令满足电网安全运行约束。

4.根据权利要求2所述基于虚拟电厂的地区复杂配网调度控制管理系统，其特征在于，所述VPP计算功能主要包括VPP日前调度优化、VPP滚动调度优化、VPP实时调度优化和VPP实时AGC调节功能，这几个功能模块具体介绍如下：

(1)VPP供电量分析：虚拟发电厂作为一个整体参与日前的调度计划，首先需要对次日的内部负荷和各个分布式电源出力进行预测，虚拟发电厂协调内部各个分布式电源、储能、负荷各单元，以其整体出力最大化为目标进行优化计算分析，从而得出虚拟发电厂次日各个时段能够提供的电量；

(2)VPP日前调度优化：虚拟发电厂签订电量合同后，需要从云计算平台中调取内部各单元参数，包括日前分布式电源和负荷预测信息以及内部各个单元基本参数信息，然后将其进行整合，得到虚拟发电厂整体等效运行参数，将该参数上传至上级调度中心，上级调度中心会据此制定该虚拟发电厂的日前发电计划，虚拟发电厂接收来自上级调度中心的发电计划后，以日前分布式电源和负荷预测为基础，通过优化调度算法实现虚拟发电厂内部各组成单元的出力优化，得到分布式电源出力计划、储能充放电功率计划以及可控负荷的切除计划，再将优化后的日前调度计划通过云平台下发至各个组成单元；

(3)VPP滚动调度优化：日内滚动优化调度的整个流程与日前优化调度的流程类似，每隔一个小时，虚拟发电厂从云计算平台中调取内部各个单元信息，具体包括：分布式电源和负荷的历史运行信息、当前运行信息以及各个单元日前调度计划和出力、状态、成本的基本参数信息，然后利用分布式电源和负荷的历史运行信息及当前运行信息进行扩展短期分布式电源和负荷预测，将预测结果与内部各单元基本参数信息进行分析整合，得到虚拟发电厂的整体等效运行参数，将其上传至上级调度中心，上级调度中心根据本虚拟发电厂各种信息，结合电量合同和日前调度计划制定滚动发电计划，虚拟发电厂接收到来自上级调度中心的滚动优化调度计划后，根据当前扩展短期预测以及日前调度计划结果，执行滚动优化调度算法，以调整成本最小为目标函数，修正未来四小时分布式电源、可控负荷、储能的计划值；

(4)VPP实时调度优化：同滚动优化调度模块类似，虚拟发电厂需要从云计算平台中调取内部各个单元信息，具体包括：分布式电源和负荷的历史运行信息、当前运行信息以及各个单元滚动调度计划和出力、状态、成本的基本参数信息，然后利用分布式电源和负荷的历史运行信息和当前运行信息，进行超短期分布式电源出力预测和负荷预测，当虚拟发电厂承担实时调度任务时，需要利用超短期预测结果，结合内部各单元基本参数信息，对虚拟发电厂内部信息进行分析整合，得到下个时段虚拟发电厂整体等效运行参数，将其上传至上级调度中心；若不承担实时调度任务，则该步骤无需进行；当虚拟发电厂承担实时调度任务时，需要接收来自上级调度中心的实时调度计划，否则该步骤无需进行；以超短期分布式电源和负荷预测为基础，结合参与实时调度的分布式电源、储能、负荷的出力信息、成本信息、状态信息的基本参数信息，建立实时优化调度模型并求解，得到参与实时调度的虚拟电厂内部各个组成单元实时调度计划，最后通过云平台将实时计划下发；

(5)VPP实时AGC调节：虚拟发电厂实时采集内部所有单元的出力信息、状态信息、储能容量信息、负荷切除量信息；通过对各个单元当前采集信息进行分析整合，得到虚拟发电厂当前整体运行信息，具体包括出力信息，备用信息和运行状态信息，然后将其上传至上级调度中心；实时运行时，虚拟电厂接收上级调度中心下发的AGC指令，在每个虚拟发电厂内部采用闭环控制模式，以上级调度中心下发的指令为目标功率，通过调节虚拟发电厂内储能或AGC机组出力使得虚拟发电厂总出力与上级调度中心下发AGC出力一致。

5.根据权利要求2所述基于虚拟电厂的地区复杂配网调度控制管理系统，其特征在于，所述云计算平台采用Spark+Hadoop的方式，主要提供通讯接口、数据存储和数据处理的功能，这三个功能模块具体介绍如下：

(1)通讯接口：通讯接口实现了系统数据采集和虚拟发电厂内部指令分配的功能，采用Hadoop内部的RPC通信框架可实现虚拟发电厂和其内部各个分布式电源的分布式通信，同时具有高并发性；

(2)数据存储：Hadoop提供了海量数据的分布式存储的方案，对于实时性要求不高的数据可用Hadoop的分布式文件系统HDFS存储，而对于实时性要求较高的数据则用HBase数据库存储；

(3)数据处理：对时限要求低的数据分析任务，采用MapReduce技术完成，直接处理磁盘数据；对实时性要求高的任务，首先将数据转换为RDD弹性数据集，然后利用基于内存的Spark框架进行计算。