CN113690875A - 一种微网实时互动等值模型建立方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种微网实时互动等值模型建立方法，包括以下具体步骤：提出微网参与现货市场的微网‑当地能源市场‑外部市场的两级架构；定义微网参与当地能源市场的实时互动等值模型；建立仅依赖于部分可获得数据的微网实时互动等值模型。本发明在微网‑当地能源市场‑外部市场的两级现货市场架构下，考虑市场主体信息不对称约束，建立基于微网主体不完全信息、以调度周期内总实时调度成本最小为目标的微网实时互动等值数学模型，为多微网参与当地能源市场情况下，当地能源系统的全局优化调度提供依据。

Description

一种微网实时互动等值模型建立方法
技术领域
本发明涉及新能源微电网领域，具体涉及一种微网实时互动等值模型建立方法。
背景技术
随着可再生能源发电成本的不断下降，用户侧自建可再生能源发电系统并配置一定规模的储能系统或常规能源发电系统从而形成微电网自治运行具有显著的经济和社会效益，将成为我国电力需求侧的主要发展趋势。同时，随着电力市场化改革，特别是电力现货市场的不断推进，微网将按照市场化规则进行电力交易和调度运行。
在微网参与现货市场交易和调度运行方面，目前国内外学者主要从两方面展开研究。一方面，微网可直接或聚合形成虚拟电厂参与外部市场交易、调度和需求响应；另一方面，多个微网之间也可通过当地能源市场(Local Energy Market,LEM)进行分布式电力交易和优化调度，实现灵活性互补和资源优化利用。在微网参与当地市场和外部市场的实时平衡调度中，微网实时互动等值模型的建立是当地能源市场运营商亟需研究解决的问题，当地能源市场运营商的实时最优调度策略依赖于对各个微网的实时调度成本的准确掌握，从而实现多个微网间的全局优化，最小化总调度成本。
目前的研究大多基于完全信息的微网内部模型，并建立多目标优化模型进行求解，但是，在市场化环境下，由于市场竞争需要，微网往往并未公开其全部机组和运行信息，当地能源市场运营商通常仅可获得微网公共连接点交互的日前计划功率和实际功率，从而无法基于微网内部模型信息进行全局优化计算。另一方面，在当地能源市场内，由于微网之间交易量较小而交易主体较多，沿用外部市场竞价机制将给微网主体和市场运营商带来较大的技术经济成本。
发明内容
本发明的目的是提供一种微网实时互动等值模型建立方法，在微网-当地能源市场-外部市场的两级现货市场架构下，考虑市场主体信息不对称约束，建立基于微网主体不完全信息、以调度周期内总实时调度成本最小为目标的微网实时互动等值数学模型，为多微网参与当地能源市场情况下，当地能源系统的全局优化调度提供依据。
本发明的技术方案：
一种微网实时互动等值模型建立方法，包括以下具体步骤：
提出微网参与现货市场的微网-当地能源市场-外部市场的两级架构；
定义微网参与当地能源市场的实时互动等值模型；
建立仅依赖于部分可获得数据的微网实时互动等值模型。
微网参与现货市场的微网-当地能源市场-外部市场的两级架构具体包括，
上一级市场为外部市场，微网通过当地市场运营商聚合为整体参与外部日前和实时市场，外部现货市场通过市场主体竞价出清确定次日发电计划和实时平衡调度策略；
下一级市场为当地能源市场，当地能源市场涉及各个微网主体与当地市场运营商，在日前阶段，微网向当地市场运营商提供其日前互动等值模型，即次日交互功率与对应成本的映射关系模型，当地市场运营商则根据各微网提供的等值模型信息进行全局优化计算，确定各微网的次日交互功率曲线，同时，为了便于当地市场运营商确定参与外部市场的实时平衡调度报价，以及制定内部各个微网的实时平衡调度指令，微网还向当地市场运营商提供其实时互动等值模型，该模型应反映在实时阶段微网调节功率与其调节成本间的映射关系，从而当地市场运营商即可基于该模型，并按照外部市场的实时调度指令要求，确定各微网的实时最优调度指令。
微网实时互动等值模型定义为：在已知微网公共连接点日前计划交换功率曲线和当前时刻实际功率的条件下，当前时刻公共连接点的有功调节量与微网内部调节成本之间的映射关系模型，且按照该映射关系模型，在一定时间周期内最小化微网的总实时调节成本。
微网公共连接点的有功实时调度指令与实时调度成本之间的映射关系，用公式(1)表示：
Figure BDA0003182941210000031
其中，
Figure BDA0003182941210000032
为t时刻上级调度下发的有功调度指令，为给定量；Pe(t)为t时刻微网公共连接点的实际功率，可由实时量测得到；Pda为日前计划确定的微网公共连接点日前计划交换功率曲线，可由日前交易出清结果获知；C(t)即为该t时刻给定调度指令
Figure BDA0003182941210000033
时的调度成本。
在一定时间周期内最小化微网的总实时调节成本的调控策略应满足以下目标函数：
目标函数如下：
Figure BDA0003182941210000034
其中，f(Pg(t),ΔPg(t))为可调节机组g在t时段的调节成本，Pg(t)为该机组在t时段的日前计划功率，ΔPg(t)为其功率调节量，Ng为可调节机组个数，NT为一定周期内包含的总时段数，微网内可调节型发电机组、储能、可调节负荷均统称为可调节机组，而且均以对外发出功率为正方向，即对于发电机组，Pg(t)为正值，对于负荷，Pg(t)则为负值，而对于储能，充电时为负值，放电时则为正值，ΔPg(t)亦以向外增加功率输出为正方向，
f(Pg(t),ΔPg(t))计算公式如(3)所示，
Figure BDA0003182941210000041
其中，λg(P)是机组g在运行点P时的单位发电成本，由机组的技术经济特性决定，其值通常由机组生产厂家提供，需要说明的是，对于负荷或充电状态的储能，即Pg(t)为负值时，λg(P)亦为负值，表示用电价格，
目标函数(2)中第2部分
Figure BDA0003182941210000042
是增加的外部电网购电费用，其中，λe为外部电网电价，
Figure BDA0003182941210000043
为增加的公共连接点交换功率，
Figure BDA0003182941210000044
的计算公式如下：
Figure BDA0003182941210000045
其中，Pe(t)为公共连接点实际功率，
Figure BDA0003182941210000046
为公共连接点日前计划功率，
Figure BDA0003182941210000047
为上级调度下发的t时段有功调节需求，
由于微网内部机组随机性和内部调控行为的影响，公共连接点实际功率往往已偏离日前计划功率，随机性机组包括随机性电源和负荷，
在已制定次日计划曲线的情况下，为使次日总调节成本最小，应找到次日各时段各可调节机组的最优功率调节量，即ΔPg(t)为待求解的决策变量，
按照公式(1)和(2)，微网实时互动等值模型可表示如下：
Figure BDA0003182941210000048
微网内各机组的功率调节量之和应等于次日该时段的调节需求，即：
Figure BDA0003182941210000049
微网内各机组的技术特性约束主要包括发电能力约束和爬坡速率约束，
(1)发电能力约束
Pg min≤Pg(t)+ΔPg(t)≤Pg max (7)
其中，Pg min为机组g的最小出力，Pg max则为其最大出力，
对于储能机组，还应满足荷电状态约束，在t时刻的荷电状态SOCg(t)满足如下公式：
SOCg min≤SOCg(t)+ΔPg(t)Δt≤SOCg max (8)
其中，SOCg min为机组g的允许最小荷电状态，SOCg max则为其允许最大荷电状态，Δt为一个时段的时长，
(2)爬坡速率约束
Figure BDA0003182941210000051
其中，
Figure BDA0003182941210000052
为机组g在运行点P的上调爬坡速率，
Figure BDA0003182941210000053
则为其下调速率，均由机组的技术特性决定，其值由机组生产厂家提供；δt为上级调度要求的响应时间。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过建立微网实时互动等值模型，可避免上级调度对微网详细物理模型的依赖，同时上级调度又可基于微网实时互动等值模型进行全局优化调度，实现社会福利最大化。
附图说明
图1是本发明的现货市场环境下微网参与交易和调度的两级架构。
图2是本发明的典型日虚拟电厂出力计划曲线。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图，本发明提供一种技术方案：
一、提出微网参与现货市场的微网-当地能源市场-外部市场的两级架构
在微网快速发展和现货电力市场环境下，当地能源市场的概念随之兴起，并成为新的研究热点。当地能源市场在微网与外部市场之间架起一座桥梁，实现降低微网市场交易成本，并利用多微网间优化互补特性提高当地能源市场资源优化利用水平。
微网参与现货市场的两级架构如图1所示。
上一级市场为外部市场，微网通过当地市场运营商聚合为整体参与外部日前和实时市场，在外部现货市场机制方面，国内外已经取得了较为丰富的研究成果，一般地，外部现货市场通过市场主体竞价出清确定次日发电计划和实时平衡调度策略，图1所示为一种典型的日内和实时市场机制。
下一级市场即为当地能源市场，该市场涉及各个微网主体与当地市场运营商。在日前阶段，微网需向当地市场运营商提供其日前互动等值模型，即次日交互功率与对应成本的映射关系模型，当地市场运营商则根据各微网提供的等值模型信息进行全局优化计算，确定各微网的次日交互功率曲线。同时，为了便于当地市场运营商确定参与外部市场的实时平衡调度报价，以及制定内部各个微网的实时平衡调度指令，微网还需向当地市场运营商提供其实时互动等值模型，该模型应反映在实时阶段微网调节功率与其调节成本间的映射关系，从而当地市场运营商即可基于该模型，并按照外部市场的实时调度指令要求，确定各微网的实时最优调度指令。本发明建立微网实时互动等值模型。
二、定义微网参与当地能源市场的实时互动等值模型
按照微网参与现货市场的两级架构，微网应向当地能源市场运营商提供其实时互动等值模型，该模型应满足以下条件：
(1)在给定次日微网公共连接点交互功率曲线的基础上，根据实时互动等值模型，可得到任意实时调节量所对应的调节成本；
(2)为使当地能源市场实时调度成本最小，应优先调度实时调节成本最小的微网，因此条件(1)所述调节成本应为实施当前调节量所能达到的最小调节成本；
(3)由于在某一时间断面下，微网调节能力由各单元的当前运行点及其调节范围决定，调节成本则由各单元当前运行点下调节一定功率时的边际成本决定，而在一定时间周期内，某一个时间断面发生的调控行为可间接影响到未来其它时间断面的调节能力及其边际成本，因此实时调节中不应仅考虑当前时刻的成本最小化，而应考虑一定周期内的总成本，即按照该模型，应能够实现一定周期内调节总成本的最小化；
(4)在市场化环境下，由于市场竞争需要，微网往往并未公开其全部机组和运行信息，当地能源市场运营商通常只可获得微网日前交换功率曲线和实际功率，以及当前时刻的功率调节量，因此，该模型的实时计算应仅依赖于以上可获得信息。
因此，微网实时互动等值模型定义为：在已知微网公共连接点日前计划交换功率曲线和当前时刻实际功率的条件下，当前时刻公共连接点的有功调节量与微网内部调节成本之间的映射关系模型，且按照该映射关系模型，可在一定时间周期内最小化微网的总实时调节成本。
微网公共连接点的有功实时调度指令与实时调度成本之间的映射关系，可用公式(1)表示。
Figure BDA0003182941210000071
其中，
Figure BDA0003182941210000072
为t时刻上级调度下发的有功调度指令，为给定量；Pe(t)为t时刻微网公共连接点的实际功率，可由实时量测得到；Pda为日前计划确定的微网公共连接点日前计划交换功率曲线，可由日前交易出清结果获知；C(t)即为该t时刻给定调度指令
Figure BDA0003182941210000081
时的调度成本。
三、建立仅依赖于部分可获得数据的微网实时互动等值模型
公式(1)所示的微网实时调度成本的计算仅依赖于可获得信息，满足前述分析的模型要求，但是仍需要确定其映射关系F。
由于该模型是由微网主体向当地能源市场运营商上报，在确定映射关系F的过程中，微网内部信息均可作为已知量。而由于在给定日前计划曲线和实时调节量的情况下，微网的调节成本由其当前实际运行点和内部调控行为决定，因此，映射关系F的确定，可转化为在给定日前计划曲线和实时调节量的情况下求解最优内部调控策略的问题。
按照前述分析的条件(3)，最优内部调控策略应满足以下目标函数：
目标函数如下：
Figure BDA0003182941210000082
其中，f(Pg(t),ΔPg(t))为可调节机组g在t时段的调节成本，Pg(t)为该机组在t时段的日前计划功率，ΔPg(t)为其功率调节量，Ng为可调节机组个数，NT为一定周期内包含的总时段数。这里微网内可调节型发电机组、储能、可调节负荷等均统称为可调节机组，而且均以对外发出功率为正方向，即对于发电机组，Pg(t)为正值，对于负荷，Pg(t)则为负值，而对于储能，充电时为负值，放电时则为正值。ΔPg(t)亦以向外增加功率输出为正方向。
f(Pg(t),ΔPg(t))计算公式如(3)所示。
Figure BDA0003182941210000083
其中，λg(P)是机组g在运行点P时的单位发电成本，由机组的技术经济特性决定，其值通常由机组生产厂家提供，需要说明的是，对于负荷或充电状态的储能，即Pg(t)为负值时，λg(P)亦为负值，表示用电价格。
目标函数(2)中第2部分
Figure BDA0003182941210000091
是增加的外部电网购电费用，其中，λe为外部电网电价，
Figure BDA0003182941210000092
为增加的公共连接点交换功率。
Figure BDA0003182941210000093
的计算公式如下：
Figure BDA0003182941210000094
其中，Pe(t)为公共连接点实际功率，
Figure BDA0003182941210000095
为公共连接点日前计划功率，
Figure BDA0003182941210000096
为上级调度下发的t时段有功调节需求。
由于微网内部机组随机性和内部调控行为的影响，公共连接点实际功率往往已偏离日前计划功率。这里，随机性机组包括随机性电源和负荷。
在已制定次日计划曲线的情况下，为使次日总调节成本最小，应找到次日各时段各可调节机组的最优功率调节量，即ΔPg(t)为待求解的决策变量。
按照公式(1)和(2)，微网实时互动等值模型可表示如下：
Figure BDA0003182941210000097
包括以下约束条件：
微网内各机组的功率调节量一方面应满足上级调度下发的次日调节需求曲线要求，另一方面也受到其自身技术特性的约束。
一般地，前者意味着在次日任意时段，微网内各机组的功率调节量之和应等于次日该时段的调节需求，即：
Figure BDA0003182941210000098
如果该约束条件未得到满足，那么调节量偏差将影响到公共连接点功率，而目标函数中已包含新增的购电费用，即该约束条件已作为惩罚函数列入目标函数。因此，按照公式(2)所示目标函数，其约束条件仅考虑微网内各机组的技术特性即可。
微网内各机组的技术特性约束主要包括发电能力约束和爬坡速率约束。
(1)发电能力约束
Pg min≤Pg(t)+ΔPg(t)≤Pg max (7)
其中，Pg min为机组g的最小出力，Pg max则为其最大出力。
对于储能机组，还应满足荷电状态约束，在t时刻的荷电状态SOCg(t)满足如下公式：
SOCg min≤SOCg(t)+ΔPg(t)Δt≤SOCg max (8)
其中，SOCg min为机组g的允许最小荷电状态，SOCg max则为其允许最大荷电状态，Δt为一个时段的时长。
(2)爬坡速率约束
Figure BDA0003182941210000101
其中，
Figure BDA0003182941210000102
为机组g在运行点P的上调爬坡速率，
Figure BDA0003182941210000103
则为其下调速率，均由机组的技术特性决定，其值通常亦由机组生产厂家提供；δt为上级调度要求的响应时间。
具体实施例
以包含风电、光伏、小水电、储能、微燃机和负荷的微网为算例对象，其中，风电、光伏、小水电均为不可调节机组，储能和微燃机则为可调节机组。各机组参数如表1所示。
表1虚拟电厂机组参数
Figure BDA0003182941210000104
Figure BDA0003182941210000111
风电、光伏、小水电和负荷的历史数据采用某地区电网2018年实际数据，并根据装机容量进行折算得到。储能、微燃机和外部电网的交互功率计划曲线通过日前优化调度模型计算得到(其中风电和光伏为优先消纳电源，成本为零，外部电网购电价格考虑峰谷平电价，如表2所示，而向外部电网售电的上网电价为0.6元/kWh)。典型日前优化调度结果如图2所示。其中，Pmt为微燃机的计划出力，Pes为储能的计划出力，Peg从外部电网购电的计划功率，Pd为微网的等值净负荷。
表2外部电网销售电价
Figure BDA0003182941210000112
按照本文所述模型和算法，在日前计划结果的基础上，利用matlab机器学习工具箱对微网的实时互动等值模型进行训练，其训练和测试结果如表3所示。
由表3可见，当样本数为2000时，神经网络模型结构较为简单，2个隐层，每层节点数为6的情况下，微网实时互动成本模型的精度已可达到99.95％，且训练时间仅需1.45s；随着样本数的增加，模型精度有所提高，但是精度提升较慢；而且随着样本数增加，神经网络模型的隐层数和节点数随之增加，模型的深度增加，训练时间逐渐变长，但是仍可在秒级内(小于一分钟)完成训练；当样本数达到6000时，微网实时互动成本模型的精度达到99.99％。
表3微网实时互动成本模型封装训练和测试结果
Figure BDA0003182941210000113
Figure BDA0003182941210000121
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种微网实时互动等值模型建立方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
提出微网参与现货市场的微网-当地能源市场-外部市场的两级架构；
定义微网参与当地能源市场的实时互动等值模型；
建立仅依赖于部分可获得数据的微网实时互动等值模型。
2.根据权利要求1所述的一种微网实时互动等值模型建立方法，其特征在于，微网参与现货市场的微网-当地能源市场-外部市场的两级架构具体包括，
上一级市场为外部市场，微网通过当地市场运营商聚合为整体参与外部日前和实时市场，外部现货市场通过市场主体竞价出清确定次日发电计划和实时平衡调度策略；
下一级市场为当地能源市场，当地能源市场涉及各个微网主体与当地市场运营商，在日前阶段，微网向当地市场运营商提供其日前互动等值模型，即次日交互功率与对应成本的映射关系模型，当地市场运营商则根据各微网提供的等值模型信息进行全局优化计算，确定各微网的次日交互功率曲线，同时，为了便于当地市场运营商确定参与外部市场的实时平衡调度报价，以及制定内部各个微网的实时平衡调度指令，微网还向当地市场运营商提供其实时互动等值模型，该模型应反映在实时阶段微网调节功率与其调节成本间的映射关系，从而当地市场运营商即可基于该模型，并按照外部市场的实时调度指令要求，确定各微网的实时最优调度指令。
3.根据权利要求2所述的一种微网实时互动等值模型建立方法，其特征在于，微网实时互动等值模型定义为：在已知微网公共连接点日前计划交换功率曲线和当前时刻实际功率的条件下，当前时刻公共连接点的有功调节量与微网内部调节成本之间的映射关系模型，且按照该映射关系模型，在一定时间周期内最小化微网的总实时调节成本。
4.根据权利要求3所述的一种微网实时互动等值模型建立方法，其特征在于，微网公共连接点的有功实时调度指令与实时调度成本之间的映射关系，用公式(1)表示：
Figure FDA0003182941200000021
其中，
Figure FDA0003182941200000022
为t时刻上级调度下发的有功调度指令，为给定量；Pe(t)为t时刻微网公共连接点的实际功率，可由实时量测得到；Pda为日前计划确定的微网公共连接点日前计划交换功率曲线，可由日前交易出清结果获知；C(t)即为该t时刻给定调度指令
Figure FDA0003182941200000023
时的调度成本。
5.根据权利要求4所述的一种微网实时互动等值模型建立方法，其特征在于，在一定时间周期内最小化微网的总实时调节成本的调控策略应满足以下目标函数：
目标函数如下：
Figure FDA0003182941200000024
其中，f(Pg(t),ΔPg(t))为可调节机组g在t时段的调节成本，Pg(t)为该机组在t时段的日前计划功率，ΔPg(t)为其功率调节量，Ng为可调节机组个数，NT为一定周期内包含的总时段数，微网内可调节型发电机组、储能、可调节负荷均统称为可调节机组，而且均以对外发出功率为正方向，即对于发电机组，Pg(t)为正值，对于负荷，Pg(t)则为负值，而对于储能，充电时为负值，放电时则为正值，ΔPg(t)亦以向外增加功率输出为正方向，
f(Pg(t),ΔPg(t))计算公式如(3)所示，
Figure FDA0003182941200000031
其中，λg(P)是机组g在运行点P时的单位发电成本，由机组的技术经济特性决定，其值通常由机组生产厂家提供，需要说明的是，对于负荷或充电状态的储能，即Pg(t)为负值时，λg(P)亦为负值，表示用电价格，
目标函数(2)中第2部分
Figure FDA0003182941200000032
是增加的外部电网购电费用，其中，λe为外部电网电价，
Figure FDA0003182941200000033
为增加的公共连接点交换功率，
Figure FDA0003182941200000034
的计算公式如下：
Figure FDA0003182941200000035
其中，Pe(t)为公共连接点实际功率，
Figure FDA0003182941200000036
为公共连接点日前计划功率，
Figure FDA0003182941200000037
为上级调度下发的t时段有功调节需求，
由于微网内部机组随机性和内部调控行为的影响，公共连接点实际功率往往已偏离日前计划功率，随机性机组包括随机性电源和负荷，
在已制定次日计划曲线的情况下，为使次日总调节成本最小，应找到次日各时段各可调节机组的最优功率调节量，即ΔPg(t)为待求解的决策变量，
按照公式(1)和(2)，微网实时互动等值模型可表示如下：
Figure FDA0003182941200000038
6.根据权利要求5所述的一种微网实时互动等值模型建立方法，其特征在于，微网内各机组的功率调节量之和应等于次日该时段的调节需求，即：
Figure FDA0003182941200000039
7.根据权利要求5所述的一种微网实时互动等值模型建立方法，其特征在于，微网内各机组的技术特性约束主要包括发电能力约束和爬坡速率约束，
(1)发电能力约束
Pg min≤Pg(t)+ΔPg(t)≤Pg max (7)
其中，Pg min为机组g的最小出力，Pg max则为其最大出力，
对于储能机组，还应满足荷电状态约束，在t时刻的荷电状态SOCg(t)满足如下公式：
SOCg min≤SOCg(t)+ΔPg(t)Δt≤SOCg max (8)
其中，SOCg min为机组g的允许最小荷电状态，SOCg max则为其允许最大荷电状态，Δt为一个时段的时长，
(2)爬坡速率约束
Figure FDA0003182941200000041
其中，
Figure FDA0003182941200000042
为机组g在运行点P的上调爬坡速率，
Figure FDA0003182941200000043
则为其下调速率，均由机组的技术特性决定，其值由机组生产厂家提供；δt为上级调度要求的响应时间。
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