CN111382939A - 虚拟电厂资源优化配置方法、装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种虚拟电厂资源优化配置方法、装置及设备，该方法包括：获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性；基于资源类型及每类资源的资源特性，建立资源的聚合特性模型；基于资源特性与聚合特性模型，获取目标虚拟电厂的资源配置策略。基于不同能源形式的互补优势，将各类电热耦合设备纳入虚拟电厂资源调控范围，建立多能多主体设备的聚合特性模型，实现多能资源间的有效互补和充分利用，支撑虚拟电厂多时间尺度调控目标。
Description
技术领域
本发明属于虚拟电厂技术领域，具体涉及一种虚拟电厂资源优化配置方法、装置及设备。
背景技术
虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式电源(distributed generator,DG)、储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式能源(distributedenergy resource,DER)的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。虚拟电厂能够聚合DER参与电力市场和辅助服务市场运行，为配电网和输电网提供管理和辅助服务。
现有技术中，在进行虚拟电厂的资源配置中，由于配置资源可能分布在不同地理/电气位置，需要对不同技术类型的设备进行统一管理，其整体外部特性呈现复杂性、强不确定性和动态变化特征。因此，存在资源配置困难、配置方法无法与实际需求相匹配的问题。
发明内容
为了至少解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种虚拟电厂资源优化配置方法、装置及设备。
本发明提供的技术方案如下：
一方面，一种虚拟电厂资源优化配置方法，包括：
获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性；
基于资源类型及每类资源的所述资源特性，建立资源的聚合特性模型；
基于所述资源特性与所述聚合特性模型，获取所述目标虚拟电厂的资源配置策略。
可选地，所述获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性，包括：
获取目标虚拟电厂的设备群，基于预设类别对所述设备群进行划分，所述预设类别，包括：分布式电源、柔性可控负荷及储能设备中的至少一种；
确定所述每类设备的出力特性和/或负荷特性。
可选地，所述基于资源类型及每类资源的所述资源特性，建立资源的聚合特性模型，包括：
根据所述每类设备的出力和/或负荷特性、所述每类设备在预设方向的差异特性，构建每类设备物理特性模型；
基于所述每类物理设备特性模型及预设聚合技术，构建所述设备群的聚合特性模型。
可选地，还包括：获取验证数据；
根据所述验证数据，对所述每类设备物理特性模型和聚合特性模型进行修订。
可选地，所述基于所述资源特性与所述聚合特性模型，获取所述目标虚拟电厂的资源配置策略，包括：
获取所述目标虚拟工厂的应用目标、约束条件；
基于所述应用目标、所述约束条件，获取所述目标虚拟电厂的内部层级化聚合管理架构；
基于所述内部层级化聚合管理架构、各类资源的互补特性，确定所述目标虚拟电厂的外特性模型；
根据预设目标、所述目标虚拟电厂的所述外特性模型、聚合资源响应的不确定特性，基于预设规则，获取所述目标虚拟电厂的资源优化配置策略；所述资源优化配置策略，包括：资源优化配置模型及资源优化配置方法。
可选地，还包括：获取聚类资源状态变化及聚类资源接入情况；
根据所述聚类资源状态变化、所述聚类资源接入情况及所述资源优化配置模型，获取资源动态组合优化模型，和/或，资源配置方法。
可选地，还包括：基于时序模拟技术及预设评估规则，对所述资源配置策略进行评估校验，获取评估校验结果；
在所述评估校验结果表示异常时，发出警告提示。
又一方面，一种虚拟电厂资源优化配置装置，包括：获取模块、模型构建模块、确定模块；
所述获取模块，用于获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性；
所述模型构建模块，用于基于资源类型及每类资源的所述资源特性，建立资源的聚合特性模型；
所述确定模块，用于基于所述资源特性与所述聚合特性模型，获取所述目标虚拟电厂的资源配置策略。
可选地，所述获取模块，用于获取目标虚拟电厂的设备群，基于预设类别对所述设备群进行划分，所述预设类别，包括：分布式电源、柔性可控负荷及储能设备中的至少一种；确定所述每类设备的出力特性和/或负荷特性。
又一方面，一种虚拟电厂资源优化配置设备，包括：处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于上述任一项所述的虚拟电厂资源优化配置方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
本发明的有益效果为：
本发明实施例提供的虚拟电厂资源优化配置方法、装置及设备，通过获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性；基于资源类型及每类资源的所述资源特性，建立资源的聚合特性模型；基于所述资源特性与所述聚合特性模型，获取所述目标虚拟电厂的资源配置策略。其中，基于不同能源形式的互补优势，将各类电热耦合设备纳入虚拟电厂资源调控范围，建立多能多主体设备的聚合特性以及响应特性模型，建立源-荷-储聚类资源的协同外特性模型；利用分解协调思想建立多场景下虚拟电厂源荷储资源层级优化配置方法，利用分阶段模型建立虚拟电厂源荷储聚合资源自适应动态组合方法，实现多能资源间的有效互补和充分利用，支撑虚拟电厂多时间尺度调控目标。
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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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为本发明实施例提供的一种虚拟电厂资源优化配置方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种虚拟电厂资源优化配置装置结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种虚拟电厂资源优化配置设备结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
为了至少解决本发明中提出的技术问题，本发明实施例提供一种虚拟电厂资源优化配置方法。
图1为本发明实施例提供的一种虚拟电厂资源优化配置方法流程示意图，请参阅图1，本发明实施例提供的虚拟电厂资源优化配置方法，可以包括以下步骤：
S11、获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性。
具体地，可以定义某虚拟电厂为目标虚拟电厂，根据目标虚拟电厂的具体情况，获取到目标虚拟电厂的各类资源的资源特性。
可选地，获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性，可以包括：获取目标虚拟电厂的设备群，基于预设类别对设备群进行划分，预设类别，包括：分布式电源、柔性可控负荷及储能设备中的至少一种；确定每类设备的出力和/或负荷特性。
例如，目标虚拟电厂内的各类型资源可以设备群，对设备群按照布式电源、储能设备、可控负荷进行分类。例如，分布式电源，可以包括：分布式风能、分布式光伏、冷热电三联供、柴油发电机组。可控负荷，可以包括：集中空调、电蓄热锅炉、分散式储能、分散式空调、电热水器、电冰箱，电动汽车、电解铝、铁合金、电机拖动系统。储能设备，可以包括：集中式储能设备、分散式储能设备。值得说明的是，此处对设备群只是列举，并不是限定。在对设备群进行划分后，确定每类设备的出力特性和/或负荷特性，可以建立每类资源的响应特性模型。
S12、基于资源类型及每类资源的资源特性，建立资源的聚合特性模型。
具体地，可以根据资源类型以及获取到的每类资源的资源特性，根据数据挖掘分析方法和资源聚类算法，建立目标虚拟电厂资源的聚合特性模型。
可选地，基于资源类型及每类资源的资源特性，建立资源的聚合特性模型，可以包括：根据每类设备的出力和/或负荷特性、每类设备在预设方向的差异特性，构建每类设备物理特性模型；基于每类物理设备特性模型及预设聚合技术，构建设备群的聚合特性模型。
例如，可以根据每类设备的出力和/或负荷特性，并结合电、热能源生产利用在时间尺度、惯量的差异特性，对各分类资源的电力平衡和热动力进行方程描述，构建单一设备物理特性模型；根据虚拟电厂数据挖掘分析的模糊聚类、K-Means聚类等多种负荷资源的聚合技术，建立各类资源的聚合特性模型。
可选地，还包括：获取验证数据；根据验证数据，对每类设备物理特性模型和聚合特性模型进行修订。
例如，在建立各类资源的聚合特性模型后，可以根据聚合特性模型，获取聚合资源不确定性特征参量和表征方法。获取验证数据时，可以以实际设备、实际场景为验证数据提供者，进行试验验证，对各类设备的物理特性模型和聚合模型进行修正，从而实现零散的负荷侧资源聚集，形成一个具备整体性、灵活性、安全性的大容量可调能力。
S13、基于资源特性与聚合特性模型，获取目标虚拟电厂的资源配置策略。
具体地，可以根据每类资源的资源特性以及得到的聚合特性模型，获取目标虚拟电厂的资源配置策略。
可选地，基于资源特性与聚合特性模型，获取目标虚拟电厂的资源配置策略，可以包括：获取目标虚拟工厂的应用目标、约束条件；基于应用目标、约束条件，获取目标虚拟电厂的内部层级化聚合管理架构；基于内部层级化聚合管理架构、各类资源的互补特性，确定目标虚拟电厂的外特性模型；根据预设目标、目标虚拟电厂的外特性模型、聚合资源响应的不确定特性，基于预设规则，获取目标虚拟电厂的资源优化配置策略；资源优化配置策略，包括：资源优化配置模型及资源优化配置方法。
例如，可以以目标虚拟电厂所参与的配电网阻塞管理、调峰调频等辅助服务、电力市场交易等为应用目标，可以结合设备接入电压等级、地域分布、主体形式等因素，以及各层级网络约束、控制范围等约束条件，构建虚拟电厂与电网、市场交易的互动架构以及虚拟电厂的内部层级化聚合管理架构。在构建完成目标虚拟电厂的内部层级化聚合管理架构，可以根据目标虚拟电厂聚合资源模型，以及各类资源在响应速度、调控精度、可调容量等方面的互补特性，获取源-荷-储聚类资源的协同工作模式，建立反映目标虚拟电厂整体特征的外特性模型。例如，以系统投资运行成本最优为预设目标，根据虚拟电厂外特性需求约束以及聚合资源响应的不确定特性，利用随机规划方法构建虚拟电厂源荷储资源优化配置模型，获取目标虚拟电厂的资源优化配置策略，资源优化配置策略，包括：资源优化配置模型及资源优化配置方法。
可选地，还包括：获取聚类资源状态变化及聚类资源接入情况；根据聚类资源状态变化、聚类资源接入情况及资源优化配置模型，获取资源动态组合优化模型，和/或，资源配置方法。
例如，可以根据实际投运后虚拟电厂聚类资源状态的变化和接入情况，基于资源优化配置方案，获取自适应的资源动态组合优化模型及其求解算法。
为了保证本实施例提供的拟电厂资源优化配置方法的精确度，还可以包括：基于时序模拟技术及预设评估规则，对资源配置策略进行评估校验，获取评估校验结果；在评估校验结果表示异常时，发出警告提示。
例如，可以获取目标虚拟电厂场景构成因素，根据目标虚拟电厂聚类资源类型组合、运行方式、应用目标，进行目标虚拟电厂场景模拟的运行。根据时序随机抽样方法来获取到目标虚拟电厂资源运行模拟方法，获取目标虚拟电厂层级管理架构下系统能量、信息、价值流向和反馈环节的描述方法，构建用户、聚合商、代理等参与主体反馈环节，形成虚拟电厂时序模拟技术。在时序模拟技术确定后，可以结合综合效用、系统灵活性、多方主体利益、用户影响和满意度等多维度评级需求，构建综合评估指标体系和指标量化计算方法，利用组合赋权思想合成虚拟电厂方案的评估结果，实现对运行模拟方案进行评估校验。当评估校验结果的内容表示异常时，说明优化配置方法存在偏差，可以发出警告提示，进行人工调节。
本发明实施例提供的虚拟电厂资源优化配置方法，基于不同能源形式的互补优势，将各类电热耦合设备纳入虚拟电厂资源调控范围，建立多能多主体设备的聚合特性以及响应特性模型，建立源-荷-储聚类资源的协同外特性模型；利用分解协调思想建立多场景下虚拟电厂源荷储资源层级优化配置方法，利用分阶段模型建立虚拟电厂源荷储聚合资源自适应动态组合方法，实现多能资源间的有效互补和充分利用，支撑虚拟电厂多时间尺度调控目标。
基于一个总的发明构思，本发明实施例还提供一种虚拟电厂资源优化配置装置。
图2为本发明实施例提供的一种虚拟电厂资源优化配置装置结构示意图，请参阅图2，本发明实施例提供的虚拟电厂资源优化配置装置，可以包括以下结构：获取模块21、模型构建模块22、确定模块23。
其中，获取模块21，用于获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性。
模型构建模块22，用于基于资源类型及每类资源的资源特性，建立资源的聚合特性模型。
确定模块23，用于基于资源特性与聚合特性模型，获取目标虚拟电厂的资源配置策略。
可选地，获取模块21，用于获取目标虚拟电厂的设备群，基于预设类别对设备群进行划分，预设类别，包括：分布式电源、柔性可控负荷及储能设备中的至少一种；确定每类设备的出力特性和/或负荷特性。
可选地，模型构建模块22，用于根据每类设备的出力和/或负荷特性、每类设备在预设方向的差异特性，构建每类设备物理特性模型；基于每类物理设备特性模型及预设聚合技术，构建设备群的聚合特性模型。
可选地，还可以包括：验证模块，验证模块用于获取验证数据；根据验证数据，对每类设备物理特性模型和聚合特性模型进行修订。
可选地，确定模块23，用于获取目标虚拟工厂的应用目标、约束条件；基于应用目标、约束条件，获取目标虚拟电厂的内部层级化聚合管理架构；基于内部层级化聚合管理架构、各类资源的互补特性，确定目标虚拟电厂的外特性模型；根据预设目标、目标虚拟电厂的外特性模型、聚合资源响应的不确定特性，基于预设规则，获取目标虚拟电厂的资源优化配置策略；资源优化配置策略，包括：资源优化配置模型及资源优化配置方法。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本发明实施例提供的虚拟电厂资源优化配置装置，基于不同能源形式的互补优势，将各类电热耦合设备纳入虚拟电厂资源调控范围，建立多能多主体设备的聚合特性以及响应特性模型，建立源-荷-储聚类资源的协同外特性模型；利用分解协调思想建立多场景下虚拟电厂源荷储资源层级优化配置方法，利用分阶段模型建立虚拟电厂源荷储聚合资源自适应动态组合方法，实现多能资源间的有效互补和充分利用，支撑虚拟电厂多时间尺度调控目标。
基于一个总的发明构思，本发明实施例还提供一种虚拟电厂资源优化配置设备。
图3为本发明实施例提供的一种虚拟电厂资源优化配置设备结构示意图，请参阅图3，本发明实施例提供的一种虚拟电厂资源优化配置设备，包括：处理器31，以及与处理器相连接的存储器32。
存储器32用于存储计算机程序，计算机程序至少用于上述任一实施例记载的虚拟电厂资源优化配置方法；
处理器31用于调用并执行存储器中的计算机程序。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种虚拟电厂资源优化配置方法，其特征在于，包括：
获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性；
基于资源类型及每类资源的所述资源特性，建立资源的聚合特性模型；
基于所述资源特性与所述聚合特性模型，获取所述目标虚拟电厂的资源配置策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性，包括：
获取目标虚拟电厂的设备群，基于预设类别对所述设备群进行划分，所述预设类别，包括：分布式电源、柔性可控负荷及储能设备中的至少一种；
确定所述每类设备的出力特性和/或负荷特性。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于资源类型及每类资源的所述资源特性，建立资源的聚合特性模型，包括：
根据所述每类设备的出力和/或负荷特性、所述每类设备在预设方向的差异特性，构建每类设备物理特性模型；
基于所述每类物理设备特性模型及预设聚合技术，构建所述设备群的聚合特性模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
获取验证数据；
根据所述验证数据，对所述每类设备物理特性模型和聚合特性模型进行修订。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述资源特性与所述聚合特性模型，获取所述目标虚拟电厂的资源配置策略，包括：
获取所述目标虚拟工厂的应用目标、约束条件；
基于所述应用目标、所述约束条件，获取所述目标虚拟电厂的内部层级化聚合管理架构；
基于所述内部层级化聚合管理架构、各类资源的互补特性，确定所述目标虚拟电厂的外特性模型；
根据预设目标、所述目标虚拟电厂的所述外特性模型、聚合资源响应的不确定特性，基于预设规则，获取所述目标虚拟电厂的资源优化配置策略；所述资源优化配置策略，包括：资源优化配置模型及资源优化配置方法。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
获取聚类资源状态变化及聚类资源接入情况；
根据所述聚类资源状态变化、所述聚类资源接入情况及所述资源优化配置模型，获取资源动态组合优化模型，和/或，资源配置方法。
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，还包括：
基于时序模拟技术及预设评估规则，对所述资源配置策略进行评估校验，获取评估校验结果；
在所述评估校验结果表示异常时，发出警告提示。
8.一种虚拟电厂资源优化配置装置，其特征在于，包括：获取模块、模型构建模块、确定模块；
所述获取模块，用于获取目标虚拟电厂的各类型资源的资源特性；
所述模型构建模块，用于基于资源类型及每类资源的所述资源特性，建立资源的聚合特性模型；
所述确定模块，用于基于所述资源特性与所述聚合特性模型，获取所述目标虚拟电厂的资源配置策略。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取模块，用于获取目标虚拟电厂的设备群，基于预设类别对所述设备群进行划分，所述预设类别，包括：分布式电源、柔性可控负荷及储能设备中的至少一种；确定所述每类设备的出力特性和/或负荷特性。
10.一种虚拟电厂资源优化配置设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行权利要求1～7任一项所述的虚拟电厂资源优化配置方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
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