CN113762921A - 基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法 - Google Patents

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唐叶
关舒丰
蒋传文
王旭
郭明星
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王晓晖
费斐
王素
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State Grid Shanghai Electric Power Co Ltd
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Abstract

一种基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，通过需求侧能源主体获取区域范围内与其聚合形成虚拟电厂的所有能源资源的信息，构建用于记录其与其他能源资源结盟聚合的结盟意愿表；计算得到各需求侧能源主体与其他能源资源主体的结盟意愿，以结盟意愿为边的权重构造得到加权有向图，从中分析得出无向图并将每个能源主体的极大团聚合得到虚拟电厂。本方法中各资源主体仅需知道少量其他资源的信息，就可以实现自组织聚合，有利于电网内各能源资源互补运行，提升整体能源运行效率，且保密性强。

Description

基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法
技术领域
本发明涉及的是一种电力资源分配领域的技术，具体是一种基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法。
背景技术
现有的虚拟电厂能够将能源聚集起来、相互协调的形式，将传统的能源供给系统聚合，起到能源互补运行的作用。目前关于分布式能源资源(Distributed EnergyResource，DER)如何聚合形成虚拟电厂的研究较少，没有一种兼具可行性、安全性、经济性，且各需求侧能源主体又乐于接受的聚合方法。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，各资源主体仅需知道少量其他资源的信息，无需知道例如成本曲线、负荷曲线等详细信息，就可以实现自组织聚合，有利于电网内各能源资源互补运行，提升整体能源运行效率，且保密性强。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，通过需求侧能源主体获取区域范围内与其聚合形成虚拟电厂的所有能源资源的信息，构建用于记录其与其他能源资源结盟聚合的结盟意愿表Ti；计算得到各需求侧能源主体与其他能源资源主体的结盟意愿，以结盟意愿Ti，j为边的权重构造得到加权有向图R，从中分析得出无向图R′并将每个能源主体i的极大团聚合得到虚拟电厂。
所述的结盟意愿为
Figure BDA0003236236250000011
其中：i为能源主体，Qt，j为与第j个能源资源结盟的历史平均经济收益；Nt，j为第j个分布式能源资源在第t轮之前被选择的次数；c为常数，为公式的置信水平。
所述的能源主体，包括但不限于储能电站、分布式发电机组、各类负荷、电动汽车充电站、可再生能源发电站等。
所述的无向图R′，通过对加权有向图R的每一条边判断：当两个方向的权重均大于阈值时视为连通，否则视为断开，从而得到无向图R′。
所述的无向图R′，其邻接矩阵具体为：
Figure BDA0003236236250000021
其中：Tij为第i个能源资源主体与第j个能源资源主体的结盟意愿。当Ti，j＝0时，代表第i个能源资源主体与第j个能源资源主体不愿互相结盟；当Ti，j＝1时，代表第i个能源资源主体与第j个能源资源主体愿意互相结盟。
所述的阈值小于等于Qmax，i，j，优选0.5Qmax，i，j，其中：Qmax，i，j代表第i个能源资源主体与第j个能源资源主体历史最佳的结盟后的收益。
所述的虚拟电厂，通过循环迭代地在无向图R′中随机挑选一个能源主体i，对于其最有意愿结盟的能源资源k，选择同时包含i和k的极大团对应的所有能源资源并聚合成一个虚拟电厂，直至所有能源主体均实现聚合。
所述的极大团是指：在图论领域的一个无向图中，满足两两之间有边连接的顶点的集合，被称为该无向图的团；增加任一顶点都不再符合团定义、不能被任何一个更大的团所包含的团为极大团。
技术效果
本发明整体解决了现有集中式调度技术的全局最优值求解困难的缺陷，本发明采用上界置信度公式计算各DER之间的结盟意愿，综合考虑历史收益和尝试结盟次数，实现了探索与利用之间的平衡，避免了对某些DER主体的经济效益的损害，有利于各利益主体在自愿互惠的原则下快速组建虚拟电厂；采用直接搜索极大团的方法组建虚拟电厂，计算速度快，且虚拟电厂内部各DER之间均有结盟的意愿，有利于调动各利益主体参与组建虚拟电厂的积极性且联盟足够稳定。
附图说明
图1为本发明流程示意图。
具体实施方式
如图1所示，为本实施例涉及的一种基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，通过在一个配网中，含有4个储能电站E、5个风电站W、6栋参与需求侧响应的智能楼宇L。这些能源资源之间可以自由聚合、结盟形成虚拟电厂，该方法具体包括以下步骤：
1)在每一个电力市场的结算周期，各能源资源都根据下式计算与其他能源主体结盟聚合的意愿：
Figure BDA0003236236250000022
其中：Qt，j表示与第j个能源资源结盟的历史平均经济收益；Nt，j表示第j个DER在第t轮之前被选择的次数；c为常数，表示公式的置信水平。计算得到各需求侧能源主体与其他能源资源主体的结盟意愿，以结盟意愿为边的权重构造一张加权有向图R，其具有非对称的邻接矩阵T。
2)对于图R的每一条边，当两个方向的权重均大于阈值，则视为连通，否则视为断开，得到无向图R′。
3)在R′中随机挑选一个能源主体i，对于其最有意愿结盟的能源资源k，选择同时包含i和k的极大团对应的所有能源资源，聚合成一个虚拟电厂，重复该步骤直到所有能源资源都完成聚合，得到若干个虚拟电厂，和若干没有任何其他DER愿意与之结盟的单独的DER。
经过具体实际实验，在一个包含5个风电场、4个储能电站、6组可中断负荷的配网下，将公式的置信水平c设置为0.5，选取阈值为0.5Qmax，i，j，能够得到的实验数据是：W1、E2、L2结成虚拟电厂；W2、E1结成虚拟电厂；W3、E3结成虚拟电厂；W4、E4结成虚拟电厂；W5、L1、L3、L4结成虚拟电厂；L5、L6无法与其他DER结盟形成虚拟电厂。计算得到的归一化的结盟意愿表如表1所示。
表1
Figure BDA0003236236250000031
Figure BDA0003236236250000041
按仿真5年的数据为例，本实施例在一台搭载Intel Core i7-8750H@2.20GHz的笔记本上所用的计算时间约为40min。此后各DER的策略可以近似达到多阶段重复博弈的纳什均衡，此时，任何一个DER都不能单方面修改自己的策略以获得更多的收益。而传统方法要么不能达到纳什均衡，要么求解时间过于漫长。
与现有技术相比，本方法的性能指标提升在于：在求解多个DER动态集合自组织形成虚拟电厂的问题时，实现了探索与利用之间的平衡，可以快速近似达到多阶段重复博弈的纳什均衡，使得聚合结果易于被大多数DER利益主体接受，结盟结果也更稳定。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (7)

1.一种基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，其特征在于，通过需求侧能源主体获取区域范围内与其聚合形成虚拟电厂的所有能源资源的信息，构建用于记录其与其他能源资源结盟聚合的结盟意愿表；计算得到各需求侧能源主体与其他能源资源主体的结盟意愿，以结盟意愿为边的权重构造得到加权有向图，从中分析得出无向图并将每个能源主体的极大团聚合得到虚拟电厂。
2.根据权利要求1所述的基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，其特征是，所述的结盟意愿为
Figure FDA0003236236240000011
其中：i为能源主体，Qt，j为与第j个能源资源结盟的历史平均经济收益；Nt，j为第j个分布式能源资源在第t轮之前被选择的次数；c为常数，为公式的置信水平。
3.根据权利要求1所述的基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，其特征是，所述的无向图R'，通过对加权有向图R的每一条边判断：当两个方向的权重均大于阈值时视为连通，否则视为断开，从而得到无向图R'。
4.根据权利要求1或3所述的基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，其特征是，所述的无向图R'，其邻接矩阵具体为：
Figure FDA0003236236240000012
其中：Tij为第i个能源资源主体与第j个能源资源主体的结盟意愿，当Ti，j＝0时，代表第i个能源资源主体与第j个能源资源主体不愿互相结盟；当Ti，j＝1时，代表第i个能源资源主体与第j个能源资源主体愿意互相结盟。
5.根据权利要求3所述的基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，其特征是，所述的阈值为0.5Qmax，i，j，其中：Qmax，i，j代表第i个能源资源主体与第j个能源资源主体历史最佳的结盟后的收益。
6.根据权利要求1所述的基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，其特征是，所述的虚拟电厂，通过循环迭代地在无向图R'中随机挑选一个能源主体i，对于其最有意愿结盟的能源资源k，选择同时包含i和k的极大团对应的所有能源资源并聚合成一个虚拟电厂，直至所有能源主体均实现聚合。
7.根据权利要求1或6所述的基于上界置信算法的虚拟电厂分布式能源资源聚合方法，其特征是，所述的极大团是指：在图论领域的一个无向图中，满足两两之间有边连接的顶点的集合，被称为该无向图的团；增加任一顶点都不再符合团定义、不能被任何一个更大的团所包含的团为极大团。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120310423A1 (en) * 2011-05-31 2012-12-06 Cisco Technology, Inc. Distributed intelligence architecture with dynamic reverse/forward clouding
US20150220099A1 (en) * 2014-02-06 2015-08-06 Electronics And Telecommunications Research Institute System and method for decentralized energy resource based active virtual power energy management
CN107767033A (zh) * 2017-09-28 2018-03-06 上海交通大学 一种考虑不确定性的虚拟电厂竞价及利益分配方法及系统
CN109447348A (zh) * 2018-10-29 2019-03-08 上海交通大学 一种基于模糊联盟的虚拟电厂优化组合机制
CN109784926A (zh) * 2019-01-22 2019-05-21 华北电力大学（保定） 一种基于联盟区块链的虚拟电厂内部市场交易方法及系统
CN112418636A (zh) * 2020-11-17 2021-02-26 海南省电力学校(海南省电力技工学校) 虚拟电厂自组织聚合运行调度方法
CN113128036A (zh) * 2021-04-08 2021-07-16 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种多主体能源系统互动运营协调控制方法及系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120310423A1 (en) * 2011-05-31 2012-12-06 Cisco Technology, Inc. Distributed intelligence architecture with dynamic reverse/forward clouding
US20150220099A1 (en) * 2014-02-06 2015-08-06 Electronics And Telecommunications Research Institute System and method for decentralized energy resource based active virtual power energy management
CN107767033A (zh) * 2017-09-28 2018-03-06 上海交通大学 一种考虑不确定性的虚拟电厂竞价及利益分配方法及系统
CN109447348A (zh) * 2018-10-29 2019-03-08 上海交通大学 一种基于模糊联盟的虚拟电厂优化组合机制
CN109784926A (zh) * 2019-01-22 2019-05-21 华北电力大学（保定） 一种基于联盟区块链的虚拟电厂内部市场交易方法及系统
CN112418636A (zh) * 2020-11-17 2021-02-26 海南省电力学校(海南省电力技工学校) 虚拟电厂自组织聚合运行调度方法
CN113128036A (zh) * 2021-04-08 2021-07-16 国网山东省电力公司电力科学研究院 一种多主体能源系统互动运营协调控制方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吴威辰;王旭;蒋传文;杨萌;邓方钊: "计及需求侧响应的虚拟电厂运行优化研究", 电气自动化, vol. 41, no. 2, pages 29 - 32 *
胡嘉凯，蒋传文，李磊: "用户侧利益主体虚拟电厂联盟行为及交易机制", 电力建设, vol. 41, no. 9, pages 1 - 9 *

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