CN110750759B - 一种基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，本方法包括将需求侧的储能单元划分为日前存储和实时存储，定义日前充电/放电功率和实时充电/放电功率为可调变量，设置需求侧管理模型的目标函数为日前市场估计成本与实时市场估计成本之和；采用误差驱动调制方法将日前市场的预测电价调制为预测调制电价，及将实时市场的预测电价调制为预测调制电价；以微电网收益最大化为目标，根据预测调制电价基于需求侧管理模型的目标函数调节相应的充电/放电功率。本发明通过概率密度估计模型结合误差驱动调制提高电力市场的预测价格精度，进而通过预测调制价格调整微电网的日前市场和实时市场负荷投标行为，降低了微电网的运营成本。

Description

一种基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法
技术领域
本发明涉及微电网负荷管理领域，尤其涉及一种基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法。
背景技术
智能电网中的信息整合和通信技术在综合能源系统中起重要作用。电力系统中数据的激增将加强决策模型的使用，以进行实时数据分析。微电网是指小型的发配电系统，可以并入大电网，也可以孤岛运行，即可自己产生电，分配电，使用电并能充分利用分布式电网和新能源。这些模型中包括需求侧管理模型，用于挖掘微电网的潜在运营效益。在微电网中的数据分析可以帮助决策者预测能源需求，例如目前已经出现各种预测模型对电力市场进行负荷和价格预测。如果预测结果在正负两面均有较好的分布，则基于范数的训练目标可以很好地描述模型的精度。然而，正负误差并不总是公平分布的，这种不平衡分布可以在预测水平而非建模水平上进行改进。在电力市场环境中，预测误差的影响很少被评估，因此微电网操作人员应该能够在决策过程中处理预测误差，从而在不确定的情况下调整微电网的运行行为。电池能量系统是微电网行为调整的可行选择。
传统的需求侧管理方法，大多着力于提高电力市场中负荷预测和价格预测的精度。在特定的调度时段，决策者将预测结果视为实际负载，并将其发送到需求侧管理模型中以优化微电网运行。然而，预测结果不可能100％准确，正负误差也不总是公平分布的，传统的需求侧管理模型中并没有考虑过预测误差的影响，这会导致微电网决策者无法始终正确调整微电网的运行行为，这增加了微电网的运行成本。为了降低微电网的运行成本，建立了纳入了需求侧管理的微电网经济优化模型，该模型考虑了可调负载以响应动态电力市场价格。因此，对电力市场的负荷预测和价格预测显得至关重要。为了提高预测精度，前人提出了不同的能源需求预测优化方法，例如基于神经网络的遗传算法，粒子群算法等。根据准确的预测结果，决策者可以优化电力系统运行。
传统的微电网需求侧管理模型一般根据不同的预测方法进行负荷预测，在考虑运行成本和用户效益的基础上，建立微电网多目标经济调度模型，对可控负荷进行有效的控制，在保证电力系统安全运行的情况下缓解用电紧张问题，同时降低微电网的运营成本。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷(不足)，提供一种误差驱动调制方法及模型。
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。
为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：
一种基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，包括：
S10将需求侧管理的储能单元划分为日前存储和实时存储，在日前存储中定义日前充电/放电功率vd,ij为可调变量，在实时存储定义实时充电/放电功率vr,ij为可调变量；
S20设置需求侧管理模型的目标函数：
Figure BDA0002199443530000021
Figure BDA0002199443530000022
是日前市场第j天的估计成本，
Figure BDA0002199443530000023
是实时市场第j天的估计成本，日前市场的估计成本计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000024
实时市场的估计成本计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000025
其中Lp,ij为第j天第i小时的预测负荷；
S30采用误差驱动调制方法将日前市场的第j天第i小时的预测电价Pd,ij调制为预测调制电价
Figure BDA0002199443530000026
即
Figure BDA0002199443530000027
及将实时市场的第j天第i小时的预测电价Pr,ij调制为预测调制电价
Figure BDA0002199443530000028
即
Figure BDA0002199443530000029
S40以微电网收益最大化为目标，根据预测调制电价基于需求侧管理模型的目标函数调节相应的充电/放电功率。
优选地，所述需求侧管理模型优化的目标函数的约束条件至少包括：
(1)根据微电网的操作约束会限制两个子存储的集成性能，充电功率限制的约束条件为：vmin≤vij＝vd,ij+vr,ij≤vmax；
能量存储大小限制的约束条件为：
Figure BDA0002199443530000031
(2)根据市场对负荷投标数量的要求，约束条件为：
Figure BDA0002199443530000032
(3)根据实时市场在平衡供需方面的能力，在正常情况下，实时市场无法满足实际负载，且与日前市场提交的投标距离远，因此实际负荷和日前负荷之间的差异限制在安全范围内，约束条件为：
Figure BDA0002199443530000033
β是决策者根据他们的市场经验提供的临界值；
(4)为了确保操作方案的可重复性，每个储能器的初始储能水平应等于一天结束时的能量水平，约束条件为：
Figure BDA0002199443530000034
优选地，所述S30中误差驱动调制方法具体如下：
S301从神经网络电价预测模型获取日前电价的预测电价和实时电价的预测电价，建立基于范数的日前电价预测误差模型MAEd；建立基于范数的实时电价预测误差模型MAEr；
S302将日前电价预测误差模型MAEd按正、负误差调整为是日前电价正预测误差模型MAEd,pos并获取日前电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j，及日前电价负预测误差模型MAEd,neg并获取日前电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEd,neg,j|；将实时电价预测误差模型MAEr按正、负误差调整为实时电价正预测误差模型MAEr,pos并获取实时电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j，及实时电价负预测误差模型MAEr,neg，并获取实时电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEr,neg,j|；
S303选取校验周期BP，采用日前电价在校验周期BP内历史误差数据训练概率密度估计模型，获取日前电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j,BP及负误差平均绝对值|MAEd,neg,j,BP|，及采用实时电价在校验周期BP内历史误差数据训练概率密度估计模型，获取实时电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j,BP及负误差平均绝对值|MAEr,neg,j,BP|；
S304计算日前电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j与日前电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEd,neg,j|的差值以获取日前电价在目标预测周期的不平衡误差；计算日前电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j,BP与负误差平均绝对值|MAEd,neg,j,BP|的差值以获取日前电价在校验周期的不平衡误差；计算实时电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j与负误差平均绝对值|MAEr,neg,j|的差值以获取实时电价在目标预测周期的不平衡误差；计算实时电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j,BP和负误差平均绝对值|MAEr,neg,j,BP|的差值以获取实时电价在校验周期的不平衡误差；
S305设置相似阈值τ，以验证日前电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δd,BP，及验证实时电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δr,BP；
S306若δd,BP大于τ，从训练后的概率密度估计模型获取日前电价预测电价的平均偏差μd,j和实时电价预测电价的平均偏差μr,j，根据平均值偏差将预测电价调制为相应的预测调制电价。
优选地，所述S301中基于范数的日前电价预测误差模型MAEd的计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000041
所述基于范数的实时电价预测误差模型MAEr的计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000042
其中Pd,r是日前市场的实际电价，Pd,s,ij是第j天i小时日前市场的实际电价，Pd,p是日前市场的预测电价，Pd,p,ij是第j天i小时日前市场的预测电价，Pr,s是实时市场的实际电价，Pr,s,ij是第j天i小时实时市场的实际电价，Pr,p是实时市场的预测电价，Pr,p,ij是第j天i小时实时市场的预测电价。
优选地，所述S20中MAEd,pos,j、MAEd,neg,j、MAEr,pos,j、MAEr,neg,j的计算公式分别如下：
Figure BDA0002199443530000051
Figure BDA0002199443530000052
Figure BDA0002199443530000053
Figure BDA0002199443530000054
优选地，所述概率密度估计模型的估计公式如下：
Figure BDA0002199443530000055
或
Figure BDA0002199443530000056
Figure BDA0002199443530000057
或
Figure BDA0002199443530000058
Figure BDA0002199443530000059
Figure BDA00021994435300000510
其中公式(10)是概率密度估计公式，x概率密度的自变量，
Figure BDA00021994435300000511
是日前市场电价预测的估计概率密度函数，n为总样本天数，j为校验周期中第j天，xj对应于校验周期中的第j天的误差样本，μd,j表示
Figure BDA00021994435300000512
的平均值偏差，σd,j表示标准偏差，公式(11)是核函数，u为
Figure BDA00021994435300000513
h是核函数的一个平滑参数。
优选地，所述预测电价调制的方法为：
给定估计的误差分布，平均值将是对负载预测中潜在误差的公平估计，故对预测结果的调制取估计预测误差的一半，公式如下：
Figure BDA00021994435300000514
Figure BDA0002199443530000061
同理可得，
Figure BDA0002199443530000062
其中，Ermodu,d,j指的是对预测电价的误差调制，Erest,d,j指的是对电价预测潜在误差的平均估计，d表示日前市场，j表示校验周期中第j天，i表示第i小时，μd,j表示日前市场电价预测的估计概率密度函数的平均值偏差，Pd,ij是日前市场的第j天第i小时的预测电价，
Figure BDA0002199443530000063
是日前市场的第j天第i小时的预测调制电价，同理，可得实时市场的预测调制电价
Figure BDA0002199443530000064
即
Figure BDA0002199443530000065
μr,j表示实时市场电价预测的估计概率密度函数的平均值偏差。
优选地，所述S305设置相似阈值τ验证日前电价在目标预测周期中不平衡误差与校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δd,BP的计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000066
所述验证实时电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δr,BP的计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000067
校验周期BP的总天数与目标预测周期总天数相同，取值为n，
若δd,BP≧τ或δr,BP≧τ，表示对应的预测周期的不平衡误差与校验周期内的不平衡误差相似。
优选地，所述需求侧管理模型的目标函数的假设条件为：负荷预测的准确率为100％。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明提出基于概率密度估计的误差驱动预则调制，提高预测精度；考虑到日前市场的负荷和实际负荷之间的误差在需求侧管理中可以起到积极作用，划分子虚拟存储，在日前存储中定义日前充电/放电功率vd,ij为可调变量，在实时存储定义实时充电/放电功率vr,ij为可调变量，通过需求侧管理模型目标函数调整日前市场和实时市场的微电网的负荷投标行为，以获得微电网的收益最大化。
附图说明
图1为本发明的误差驱动调制方法的方法流程图。
图2为本发明需求侧管理的评估环境图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
一种基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，包括：
S10将需求侧管理的储能单元划分为日前存储和实时存储，在日前存储中定义日前充电/放电功率vd,ij为可调变量，在实时存储定义实时充电/放电功率vr,ij为可调变量；
S20设置需求侧管理模型的目标函数：
Figure BDA0002199443530000071
Figure BDA0002199443530000072
是日前市场第j天的估计成本，
Figure BDA0002199443530000073
是实时市场第j天的估计成本，日前市场的估计成本计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000074
实时市场的估计成本计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000075
其中Lp,ij为第j天第i小时的预测负荷；
S30采用误差驱动调制方法将日前市场的第j天第i小时的预测电价Pd,ij调制为预测调制电价
Figure BDA0002199443530000076
即
Figure BDA0002199443530000077
及将实时市场的第j天第i小时的预测电价Pr,ij调制为预测调制电价
Figure BDA0002199443530000081
即
Figure BDA0002199443530000082
S40以微电网收益最大化为目标，根据预测调制电价基于需求侧管理模型的目标函数调节相应的充电/放电功率。
在本发明实施例中，本发明考虑到日前市场的负荷和实际负荷的差在需求侧管理优化中并不总是起负作用。如果实时负载大于日前负载，则当实时市场中的电价小于在日前市场中的电价时，可降低微电网的运营成本。在日前市场的电价更高时，微电网的运营成本可以通过减少日前市场中的投标或增加实时市场的负荷而降低；当实时市场的价格较高时，可以通过减少实时负荷或增加在日前市场中的投标来降低运营成本。
本发明提出基于概率密度估计的误差驱动预测调制，提高预测精度；考虑到日前市场的负荷和实际负荷之间的误差在需求侧管理中可以起到积极作用，划分子虚拟存储，在日前存储中定义日前充电/放电功率vd,ij为可调变量，在实时存储定义实时充电/放电功率vr,ij为可调变量，通过需求侧管理模型目标函数调整日前市场和实时市场的微电网的负荷投标行为，以获得微电网的收益最大化。
优选地，所述需求侧管理模型优化的目标函数的约束条件至少包括：
(1)根据微电网的操作约束会限制两个子存储的集成性能，充电功率限制的约束条件为：vmin≤vij＝vd,ij+vr,ij≤vmax；
能量存储大小限制的约束条件为：
Figure BDA0002199443530000083
(2)根据市场对负荷投标数量的要求，约束条件为：
Figure BDA0002199443530000084
(3约束条件为：
Figure BDA0002199443530000085
β是决策者根据他们的市场经验提供的临界值；
(4)约束条件为：
Figure BDA0002199443530000086
在本发明实施例中，本发明在考虑到微电网的操作约束会限制两个子存储的集成性能时，仅从约束条件(1)和(2)来看，意味着每个子存储可以超过限制，只要另一个存储可以帮助减少限制内的总数量，如果没有对每个子存储进行单独约束，充电/放电功率可能会变得非常大，因此新增加约束条件(3)和(4)。根据实时市场在平衡供需方面的能力，在正常情况下，实时市场无法满足实际负载，且与日前市场提交的投标距离远，因此实际负荷和日前负荷之间的差异限制在安全范围内，增加约束条件(3)，为了确保操作方案的可重复性，每个储能器的初始储能水平应等于一天结束时的能量水平，增加约束条件(4)。在调度周期内，决策者将预测负荷视为实际负荷，并根据电力市场价格预测及误差调制，对需求侧管理模型进行优化。需求侧管理模型还接收来自现场设备(例如能量存储)的操作约束，使微电网的运营成本最低。
优选地，所述S30中误差驱动调制方法具体如下：
S301从神经网络电价预测模型获取日前电价的预测电价和实时电价的预测电价，建立基于范数的日前电价预测误差模型MAEd；建立基于范数的实时电价预测误差模型MAEr；
S302将日前电价预测误差模型MAEd按正、负误差调整为是日前电价正预测误差模型MAEd,pos并获取日前电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j，及日前电价负预测误差模型MAEd,neg并获取日前电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEd,neg,j|；将实时电价预测误差模型MAEr按正、负误差调整为实时电价正预测误差模型MAEr,pos并获取实时电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j，及实时电价负预测误差模型MAEr,neg，并获取实时电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEr,neg,j|；
S303选取校验周期BP，采用日前电价在校验周期BP内历史误差数据训练概率密度估计模型，获取日前电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j,BP及负误差平均绝对值|MAEd,neg,j,BP|，及采用实时电价在校验周期BP内历史误差数据训练概率密度估计模型，获取实时电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j,BP及负误差平均绝对值|MAEr,neg,j,BP|；
S304计算日前电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j与日前电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEd,neg,j|的差值以获取日前电价在目标预测周期的不平衡误差；计算日前电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j,BP与负误差平均绝对值|MAEd,neg,j,BP|的差值以获取日前电价在校验周期的不平衡误差；计算实时电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j与负误差平均绝对值|MAEr,neg,j|的差值以获取实时电价在目标预测周期的不平衡误差；计算实时电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j,BP和负误差平均绝对值|MAEr,neg,j,BP|的差值以获取实时电价在校验周期的不平衡误差；
S305设置相似阈值τ，以验证日前电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δd,BP，及验证实时电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δr,BP；
S306若δd,BP大于τ，从训练后的概率密度估计模型获取日前电价预测电价的平均偏差μd,j和实时电价预测电价的平均偏差μr,j，根据平均值偏差将预测电价调制为相应的预测调制电价。
在本发明实施例中，本发明的误差驱动调制方法对应于日前储能和实时储能，分别建立日前电价预测误差模型和实时电价预测误差模型，根据预测电价的正、负误差，区分预测电价，并获取平均概率误差；为了提高不平衡误差分布的模型精度，选取合适的的校验周期BP，在校验周期内的历史误差数据训练概率密度估计模型，验证目标周期中误差不平衡是否与校验周期BP中的误差不平衡的相似性，根据决策者意愿设定相似阈值τ，若计算所得的相似性大于或等于相似阈值τ，则表明校验周期内的不平衡误差分布与预测中的误差分布相似，从训练后的概率密度估计模型获取日前电价预测电价的平均偏差μd,j和实时电价预测电价的平均偏差μr,j，根据平均值偏差将预测电价调制为相应的预测调制电价。
本发明通过先验证校验周期内的不平衡误差分布与预测中的误差分布的相似性，再进行预测电价的调制，提高预测电价的精度。
优选地，所述S301中基于范数的日前电价预测误差模型MAEd的计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000101
所述基于范数的实时电价预测误差模型MAEr的计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000102
其中Pd,r是日前市场的实际电价，Pd,s,ij是第j天i小时日前市场的实际电价，Pd,p是日前市场的预测电价，Pd,p,ij是第j天i小时日前市场的预测电价，Pr,s是实时市场的实际电价，Pr,s,ij是第j天i小时实时市场的实际电价，Pr,p是实时市场的预测电价，Pr,p,ij是第j天i小时实时市场的预测电价。
优选地，所述S20中MAEd,pos,j、MAEd,neg,j、MAEr,pos,j、MAEr,neg,j的计算公式分别如下：
Figure BDA0002199443530000111
Figure BDA0002199443530000112
Figure BDA0002199443530000113
Figure BDA0002199443530000114
优选地，所述概率密度估计模型的估计公式如下：
Figure BDA0002199443530000115
或
Figure BDA0002199443530000116
Figure BDA0002199443530000117
或
Figure BDA00021994435300001113
Figure BDA0002199443530000118
Figure BDA0002199443530000119
其中公式(10)是概率密度估计公式，x概率密度的自变量，
Figure BDA00021994435300001110
是日前市场电价预测的估计概率密度函数，n为总样本天数，j为校验周期中第j天，xj对应于校验周期中的第j天的误差样本，μd,j表示
Figure BDA00021994435300001111
的平均值偏差，σd,j表示标准偏差，公式(11)是核函数，u为
Figure BDA00021994435300001112
h是核函数的一个平滑参数。
优选地，所述预测电价调制的方法为：
给定估计的误差分布，平均值将是对负载预测中潜在误差的公平估计，故对预测结果的调制取估计预测误差的一半，公式如下：
Figure BDA0002199443530000121
Figure BDA0002199443530000122
同理可得，
Figure BDA0002199443530000123
其中，Ermodu,d,j指的是对预测电价的误差调制，Erest,d,j指的是对电价预测潜在误差的平均估计，d表示日前市场，j表示校验周期中第j天，i表示第i小时，μd,j表示日前市场电价预测的估计概率密度函数的平均值偏差，Pd,ij是日前市场的第j天第i小时的预测电价，
Figure BDA0002199443530000124
是日前市场的第j天第i小时的预测调制电价，同理，可得实时市场的预测调制电价
Figure BDA0002199443530000125
即
Figure BDA0002199443530000126
μr,j表示实时市场电价预测的估计概率密度函数的平均值偏差。
优选地，所述S305设置相似阈值τ验证日前电价在目标预测周期中不平衡误差与校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δd,BP的计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000127
所述验证实时电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δr,BP的计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000128
校验周期BP的总天数与目标预测周期总天数相同，取值为n，
若δd,BP≧τ或δr,BP≧τ，表示对应的预测周期的不平衡误差与校验周期内的不平衡误差相似。
优选地，所述需求侧管理模型的目标函数的假设条件为：负荷预测的准确率为100％。
实操实例：
一、建立误差驱动调制模型
a)日前和实时电价预测误差
正、负误差的识别对提高预测精度具有重要意义。基于范数的日前市场和实时市场电价的预测误差计算公式如下：
Figure BDA0002199443530000131
Figure BDA0002199443530000132
其中Pd,p,ij是第j天i小时日前市场的预测电价，Pd,s,ij是第j天i小时日前市场的实际电价，Pr,p,ij是第j天i小时实时市场的预测电价，Pr,s,ij是第j天i小时实时市场的实际电价。
在日前市场和实时市场价格预测模型中，不需要加入新的特征，可以根据正、负误差的分类来调整预测结果。日前电价第j天相应的正负误差分别用公式(3)，(4)表示：
Figure BDA0002199443530000133
Figure BDA0002199443530000134
实时电价第j天相应的正负误差如公式(5)，(6)所示：
Figure BDA0002199443530000135
Figure BDA0002199443530000136
b)误差驱动调制方法
为了提高带有不平衡误差分布的模型精度，本发明提出了一种基于概率密度估计理论的误差驱动预测调制方法，以日前市场的电价预测为例，过程如下：
步骤1：设置校验周期(BP)。选择合适的校验周期，校验周期的天数与目标预测周期的天数相等，利用在校验周期内的历史误差训练密度估计模型。
步骤2：验证目标预测周期中的误差不平衡是否与BP中的误差不平衡相似。稳定性验证如下：
Figure BDA0002199443530000137
其中，MAEd,pos,j是第j天的平均绝对误差。MAEd,pos,j，BP是在校验周期中对应第j天的平均绝对误差。如果预测周期的不平衡误差分布与校验周期内的分布相似，则公式(7)中括号内的比例表达式将接近于1。τ是由决策者提供的相似阈值。
MAEd,pos,j是目标预测周期中第j天的平均绝对正误差
MAEd,neg,j是目标预测周期中第j天的负误差的平均值
步骤3：预测稳定性的确认表明，校验周期内的不平衡误差分布与预测中的误差分布相似。可以基于历史数据的概率密度估计来估计预测误差。非参数核密度估计公式如下：
Figure BDA0002199443530000141
Figure BDA0002199443530000142
Figure BDA0002199443530000143
Figure BDA0002199443530000144
其中公式(10)是概率密度估计公式，公式(11)是核函数。
Figure BDA0002199443530000145
是日前市场电价预测的估计概率密度函数，xk是对应于校验周期中的第k天的误差样本，μd,j和σd,j分别表示
Figure BDA0002199443530000146
的平均值偏差和标准偏差。给定估计的误差分布，平均值将是对负载预测中潜在误差的公平估计。因此，对预测结果的调制应该是此误差的一半，如下所示：
Figure BDA0002199443530000147
Figure BDA0002199443530000148
Ermodu,d,j指的是对预测结果的误差调制；Erest,d,j指的是对电价预测潜在误差的平均估计。d表示日前市场，j表示第j天，i表示第i小时，μd,j表示日前市场电价预测的估计概率密度函数的平均值偏差。
Figure BDA0002199443530000151
是误差调制后日前市场的第j天第i小时的预测电价，同理可得误差调制后实时市场的预测电价，其中μr,j表示实时市场电价预测的估计概率密度函数的平均值偏差：
Figure BDA0002199443530000152
二、建立需求侧管理模型
a)传统的需求侧管理模型
传统的需求侧管理模型假设负荷预测和电价预测均具有100％的精度，
其中目标函数和约束表示如下所示：
Figure BDA0002199443530000153
约束条件1：vmin≤vij≤vmax   (16)
约束条件2：
Figure BDA0002199443530000154
其它约束：fq(γij)∈[γmin,γmax]   (18)
式(15)是最小化总优化成本的目标函数。公式(16)和(17)分别表示充电功率限制和能量存储大小的限制。vij表示存储设备在第j天的第i个小时的充电功率，负值表示放电。公式(11)表示决策者指定的其他操作约束。
b)带有误差调制和虚拟储能的需求侧管理模型
日前市场的负荷和实际负荷的差在需求侧管理优化中并不总是起负作用。如果实时负载大于日前负载，则当实时市场中的电价小于在日前市场中的电价时，可降低微电网的运营成本。在日前市场的电价更高时，微电网的运营成本可以通过减少日前市场中的投标或增加实时市场的负荷而降低；当实时市场的价格较高时，可以通过减少实时负荷或增加在日前市场中的投标来降低运营成本。图1展示了日前市场和实时市场之间的成本变化。因此，为了实现微电网收益最大化，决策者需要一个负载调整工具，同时调整日前市场和实时市场的微电网的负荷投标行为。为了实现这一目标，我们提出了一种虚拟存储管理方案。虚拟储能的为日前负荷和实时负荷提供两个可调变量，即将每个储能单元划分为两个子库—日前存储和实时存储，传统储能和虚拟储能的区别如公式(20)所示：
Figure BDA0002199443530000161
在虚拟储能中，vd,ij是日前市场子存储的充电/放电功率，vr,ij是实时市场子存储的充电/放电功率。在两阶段电力市场结构(日前和实时市场)中，购买电力的总成本取决于两个市场的价格和交易情况。因此，两个可调变量可以在两个市场内的电力交易中创造足够的灵活性。
在带有虚拟储能和误差调制的需求侧管理模型，日前市场和实时市场的负荷都要被考虑，假定负荷预测准确率为100％，该模型优化的目标函数如公式(21)所示：
Figure BDA0002199443530000162
微电网的运营成本由日前市场的估计成本(
Figure BDA0002199443530000163
是日前市场第j天的成本)和实时市场的估计成本(
Figure BDA0002199443530000164
是实时市场第j天的成本)这两部分组成。假设负荷预测的准确率为100％。
在需求侧管理中为日前市场指定日前存储，并对日前市场的电价预测进行了误差调制，其估计成本如下所示：
Figure BDA0002199443530000165
实时市场的成本是由日前市场的竞价量与实际负荷之间的功率差决定的，并对实时市场的电价预测进行误差调制后，实时市场的估计成本如下：
Figure BDA0002199443530000166
微电网的操作约束会限制两个子存储的集成性能。
约束条件1：vmin≤vij＝vd,ij+vr,ij≤vmav
约束条件2：
Figure BDA0002199443530000167
这意味着每个子存储器都可以超过限制，只要另一个存储可以帮助减少限制内的总数量。但如果没有对每个子存储进行单独约束，充电/放电功率可能会变得非常大。因此，两个新的约束定义如下。
第一个约束来自市场对负荷投标数量的要求(强制为非负)，具体如下：
约束条件3：
Figure BDA0002199443530000171
第二条约束来自实时市场在平衡供需方面的能力。正常情况下，实时市场无法满足实际负载，且与日前市场提交的投标非常远。因此，实际负荷和日前负荷之间的差异应限制在安全范围内，如下所示：
约束条件4：
Figure BDA0002199443530000172
其中β是决策者根据他们的市场经验提供的临界值。
为确保操作方案的可重复性，每个储能器的初始储能水平应等于一天结束时的能量水平，如下所示：
约束条件5：
Figure BDA0002199443530000173
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用于仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，其特征在于，包括：
S10将需求侧管理的储能单元划分为日前存储和实时存储，在日前存储中定义日前充电/放电功率vd,ij为可调变量，在实时存储定义实时充电/放电功率vr,ij为可调变量；
S20设置需求侧管理模型的目标函数：
Figure FDA0004108436200000011
Figure FDA0004108436200000012
是日前市场第j天的估计成本，
Figure FDA0004108436200000013
是实时市场第j天的估计成本，日前市场的估计成本计算公式如下：
Figure FDA0004108436200000014
实时市场的估计成本计算公式如下：
Figure FDA0004108436200000015
其中Lp,ij为第j天第i小时的预测负荷；
S30采用误差驱动调制方法将日前市场的第j天第i小时的预测电价Pd,ij调制为预测调制电价
Figure FDA0004108436200000016
即
Figure FDA0004108436200000017
及将实时市场的第j天第i小时的预测电价Pr,ij调制为预测调制电价
Figure FDA0004108436200000018
即
Figure FDA0004108436200000019
S40以微电网收益最大化为目标，根据预测调制电价基于需求侧管理模型的目标函数调节相应的充电/放电功率；
所述需求侧管理模型优化的目标函数的约束条件至少包括：
(1)根据微电网的操作约束会限制两个子存储的集成性能，充电功率限制的约束条件为：vmin≤vij＝vd,ij+vr,ij≤vmax；
能量存储大小限制的约束条件为：
Figure FDA00041084362000000110
(2)根据市场对负荷投标数量的要求，约束条件为：
Figure FDA0004108436200000021
(3)根据实时市场在平衡供需方面的能力，在正常情况下，实时市场无法满足实际负载，且与日前市场提交的投标距离远，因此实际负荷和日前负荷之间的差异限制在安全范围内，约束条件为：
Figure FDA0004108436200000022
β是决策者根据他们的市场经验提供的临界值；
(4)为了确保操作方案的可重复性，每个储能器的初始储能水平应等于一天结束时的能量水平，约束条件为：
Figure FDA0004108436200000023
2.如权利要求1所述的基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，其特征在于，所述S30中误差驱动调制方法具体如下：
S301从神经网络电价预测模型获取日前电价的预测电价和实时电价的预测电价，建立基于范数的日前电价预测误差模型MAEd；建立基于范数的实时电价预测误差模型MAEr；
S302将日前电价预测误差模型MAEd按正、负误差调整为是日前电价正预测误差模型MAEd,pos并获取日前电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j，及日前电价负预测误差模型MAEd,neg并获取日前电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEd,neg,j|；将实时电价预测误差模型MAEr按正、负误差调整为实时电价正预测误差模型MAEr,pos并获取实时电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j，及实时电价负预测误差模型MAEr,neg，并获取实时电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEr,neg,j|；
S303选取校验周期BP，采用日前电价在校验周期BP内历史误差数据训练概率密度估计模型，获取日前电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j,BP及负误差平均绝对值|MAEd,neg,j,BP|，及采用实时电价在校验周期BP内历史误差数据训练概率密度估计模型，获取实时电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j,BP及负误差平均绝对值|MAEr,neg,j,BP|；
S304计算日前电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j与日前电价在目标预测周期第j天的负误差平均绝对值|MAEd,neg,j|的差值以获取日前电价在目标预测周期的不平衡误差；计算日前电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEd,pos,j,BP与负误差平均绝对值|MAEd,neg,j,BP|的差值以获取日前电价在校验周期的不平衡误差；计算实时电价在目标预测周期第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j与负误差平均绝对值|MAEr,neg,j|的差值以获取实时电价在目标预测周期的不平衡误差；计算实时电价在校验周期中第j天的平均绝对误差MAEr,pos,j,BP和负误差平均绝对值|MAEr,neg,j,BP|的差值以获取实时电价在校验周期的不平衡误差；
S305设置相似阈值τ，以验证日前电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δd,BP，及验证实时电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δr,BP；
S306若δd,BP大于τ，从训练后的概率密度估计模型获取日前电价预测电价的平均偏差μd,j和实时电价预测电价的平均偏差μr,j，根据平均值偏差将预测电价调制为相应的预测调制电价。
3.如权利要求2所述的基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，其特征在于，所述S301中基于范数的日前电价预测误差模型MAEd的计算公式如下：
Figure FDA0004108436200000031
所述基于范数的实时电价预测误差模型MAEr的计算公式如下：
Figure FDA0004108436200000032
其中Pd,s是日前市场的实际电价，Pd,s,ij是第j天i小时日前市场的实际电价，Pd,p是日前市场的预测电价，Pd,p,ij是第j天i小时日前市场的预测电价，Pr,s是实时市场的实际电价，Pr,s,ij是第j天i小时实时市场的实际电价，Pr,p是实时市场的预测电价，Pr,p,ij是第j天i小时实时市场的预测电价。
4.如权利要求3所述的基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，其特征在于，所述S20中MAEd,pos,j、MAEd,neg,j、MAEr,pos,j、MAEr,neg,j的计算公式分别如下：
Figure FDA0004108436200000041
Figure FDA0004108436200000042
Figure FDA0004108436200000043
Figure FDA0004108436200000044
5.如权利要求1所述的基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，其特征在于，所述概率密度估计模型的估计公式如下：
Figure FDA0004108436200000045
或
Figure FDA0004108436200000046
Figure FDA0004108436200000047
或
Figure FDA0004108436200000048
Figure FDA0004108436200000049
Figure FDA00041084362000000410
其中公式(10)是概率密度估计公式，x概率密度的自变量，
Figure FDA00041084362000000411
是日前市场电价预测的估计概率密度函数，n为总样本天数，j为校验周期中第j天，xj对应于校验周期中的第j天的误差样本，μd,j表示
Figure FDA00041084362000000412
的平均值偏差，σd,j表示标准偏差，公式(11)是核函数，u为
Figure FDA00041084362000000413
h是核函数的一个平滑参数。
6.如权利要求1所述的基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，其特征在于，所述预测电价调制的方法为：
给定估计的误差分布，平均值将是对负载预测中潜在误差的公平估计，故对预测结果的调制取估计预测误差的一半，公式如下：
Figure FDA0004108436200000051
Figure FDA0004108436200000052
同理可得，
Figure FDA0004108436200000053
其中，Ermodu,d,j指的是对预测电价的误差调制，Erest,d,j指的是对电价预测潜在误差的平均估计，d表示日前市场，j表示校验周期中第j天，i表示第i小时，μd,j表示日前市场电价预测的估计概率密度函数的平均值偏差，Pd,ij是日前市场的第j天第i小时的预测电价，
Figure FDA0004108436200000054
是日前市场的第j天第i小时的预测调制电价，同理，可得实时市场的预测调制电价
Figure FDA0004108436200000055
即
Figure FDA0004108436200000056
μr,j表示实时市场电价预测的估计概率密度函数的平均值偏差。
7.如权利要求2所述的基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，其特征在于，所述S305设置相似阈值τ验证日前电价在目标预测周期中不平衡误差与校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δd,BP的计算公式如下：
Figure FDA0004108436200000057
所述验证实时电价在目标预测周期中不平衡误差与在校验周期Bp内的不平衡误差的相似性δr,BP的计算公式如下：
Figure FDA0004108436200000058
校验周期BP的总天数与目标预测周期总天数相同，取值为n，
若δd,BP≧τ或δr,BP≧τ，表示对应的预测周期的不平衡误差与校验周期内的不平衡误差相似。
8.如权利要求2所述的基于虚拟储能并带有误差调制的需求侧管理方法，其特征在于，所述需求侧管理模型的目标函数的假设条件为：负荷预测的准确率为100％。
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