CN115526670A - 基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法及装置 - Google Patents

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CN115526670A CN202211368585.3A CN202211368585A CN115526670A CN 115526670 A CN115526670 A CN 115526670A CN 202211368585 A CN202211368585 A CN 202211368585A CN 115526670 A CN115526670 A CN 115526670A
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Abstract

本发明公开了基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法及装置，该方法包括：根据虚拟电厂的多种安全约束和功率平衡约束，构建虚拟电厂竞价模型；基于虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数构建多参数线性规划模型，基于多参数线性规划模型的投影等值获得虚拟电厂同主网交互电量的功率可行域；基于虚拟电厂同主网交互电量的功率可行域，并基于成本最小化将功率可行域优化分割为多个临界域，依次求解多个临界域并组建虚拟电厂竞价函数。该方法解决由于虚拟电厂内部各主体成本各异难以直接加权求和以得到虚拟电厂整体运行成本的问题，促进虚拟电厂作为独立单元参与系统经济调度。

Description

基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法及装置
技术领域
本发明涉及虚拟电厂参与电力系统经济调度技术领域，特别涉及基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法及装置。
背景技术
虚拟电厂通过先进的通信、人工智能等手段，以互补和聚合的方式协调优化多种分布式能源，突破了分布式能源网点分散的地域限制，成为电力系统中能够被调度的单元，在公共连接点处同主网交互功率。目前，虚拟电厂得到了广泛的应用和研究。然而，虚拟电厂内部各主体成本函数各异，直接加权求和虚拟电厂内部各主体运行成本以求得虚拟电厂整体成本的方法并不可行。目前，鲜有能够以非近似手段直接求得虚拟电厂运行曲线的方法。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提出一种基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法，该方法能够有效促进虚拟电厂参与电力系统经济调度，加速新型电力系统的构建，减少虚拟电厂排放量。
本发明的另一个目的在于提出一种基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算装置。
为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法，包括：
根据虚拟电厂的多种安全约束和功率平衡约束，构建虚拟电厂竞价模型；
基于所述虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数构建多参数线性规划模型，基于所述多参数线性规划模型的投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域；
基于所述虚拟电厂交互电量的功率可行域，并基于成本最小化将所述功率可行域优化分割为多个临界域，依次求解所述多个临界域并组建虚拟电厂竞价函数。
为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算装置，包括：
模型构建模块，用于根据虚拟电厂的多种安全约束和功率平衡约束，构建虚拟电厂竞价模型；
可行域获取模块，用于基于所述虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数构建多参数线性规划模型，基于所述多参数线性规划模型的投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域；
函数求解模块，用于基于所述虚拟电厂交互电量的功率可行域，并基于成本最小化将所述功率可行域优化分割为多个临界域，依次求解所述多个临界域并组建虚拟电厂竞价函数。
本发明实施例的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法及装置，能够有效促进虚拟电厂参与电力系统经济调度，加速新型电力系统的构建，减少虚拟电厂碳排放。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法流程图；
图2为根据本发明实施例的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法及装置。
首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法。
图1为根据本发明一个实施例的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法流程图。
如图1所示，该基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法包括以下步骤：
步骤S1，根据虚拟电厂的多种安全约束和功率平衡约束，构建虚拟电厂竞价模型。
具体的，考虑虚拟电厂内部柔性负荷、分布式电源、储能等安全约束，考虑虚拟电厂与主网在公共连接点处的功率平衡约束，为提高商业化应用并提高虚拟电厂与主网交互规模，将虚拟电厂内部潮流约束同样纳入考虑。促进虚拟电厂参与大规模经济调度的虚拟电厂竞价模型。
作为一种示例，以运行成本最小为目标的虚拟电厂竞价模型。
虚拟电厂聚合、协调了各类分布式能源，可以被整体性地看作为负荷供电的虚拟发电机或虚拟储能。虚拟电厂内部各主体的成本、特性不同导致虚拟电厂运营商难以量化虚拟电厂运行成本。为了促进虚拟电厂参与系统经济调度，提高虚拟电厂运营商及其内部各主体经济效益，现综合虚拟电厂内部各主体成本，考虑直流潮流，构建虚拟电厂数学模型。
本发明实施例以虚拟电厂某时段成本最小为目标，计及燃气轮机组一次发电成本构建目标函数，将虚拟电厂看作虚拟发电机，其内部各主体在公共连接点处聚合与主网交互电量，虚拟电厂与主网在公共连接点处交互功率满足功率平衡约束。
Figure 964252DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式中，f(c)表示t时刻虚拟电厂发电成本，c为燃气轮机组成本函数的向量形式，ci为燃气轮机组i的一次成本函数，
Figure 37250DEST_PATH_IMAGE002
表示t时刻燃气轮机组i的有功出力，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为燃气轮机组集合，
Figure 864260DEST_PATH_IMAGE004
为量测时刻集合，公式（1）表示以运行成本最小为目标的目标函数。
虚拟电厂与主网在公共连接点处的功率平衡约束如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
（2）
Figure 786824DEST_PATH_IMAGE006
（3）
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示t时刻虚拟电厂在公共连接点处同主网交互的有功功率，
Figure 560745DEST_PATH_IMAGE008
表示交互节点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示t时刻主网在交互节点d处输送的有功功率，
Figure 488249DEST_PATH_IMAGE010
表示可再生能源集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示t时刻新能源机组j的有功出力，
Figure 955003DEST_PATH_IMAGE012
表示储能集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示t时刻储能k的放电功率，
Figure 836633DEST_PATH_IMAGE014
表示t时刻储能k的充电功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示柔性负荷集合，
Figure 414245DEST_PATH_IMAGE016
表示t时刻柔性负荷l的有功需求。
虚拟电厂内部燃气轮机爬坡及出力约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
式中，
Figure 461836DEST_PATH_IMAGE018
为t时刻燃气轮机组i的最大出力，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为燃气轮机组爬坡容量，
Figure 568332DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure DEST_PATH_IMAGE021
分别为t和t+1时刻燃气轮机组i出力，公式（4）表示燃气轮机机组出力约束，公式（5）表示燃气轮机机组爬坡约束。
新能源机组出力约束：
Figure 199908DEST_PATH_IMAGE022
（6）
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示t时刻新能源机组j的有功出力，
Figure 315632DEST_PATH_IMAGE024
表示t时刻新能源机组j的有功出力预测值，公式（6）表示新能源机组出力不大于其预测值。
储能充放电功率约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
式中，
Figure 952149DEST_PATH_IMAGE026
表示储能充、放电功率最大值，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示储能k充电前电能，
Figure 760705DEST_PATH_IMAGE028
表示储能k充电后电能，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示储能放电效率，
Figure 882507DEST_PATH_IMAGE030
表示储能充电效率。
柔性负荷约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
式中，
Figure 474026DEST_PATH_IMAGE032
表示柔性负荷用电量日最小值，公式（10）表示柔性负荷用电量大于柔性负荷日用电量最小值。
虚拟电厂内部潮流约束：
对于参与小规模经济调度的虚拟电厂，新能源易于消纳，虚拟电厂内部潮流约束通常可以忽略不计。为了促进本文所提方法的商业化应用，提高虚拟电厂与主网功率交互规模，本节将虚拟电厂内部潮流约束纳入考虑：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
式中，
Figure 496208DEST_PATH_IMAGE034
表示线路n最大传输功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
表示t时刻线路n传输功率；
Figure 210086DEST_PATH_IMAGE036
表示分布式电源g到线路n的潮流灵敏度分布因子，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
表示线路n到柔性负荷l的潮流灵敏度分布因子，
Figure 786561DEST_PATH_IMAGE038
表示t时刻分布式电源g有功出力。
步骤S2，基于虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数构建多参数线性规划模型，基于多参数线性规划模型的投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域。
具体的，将虚拟电厂竞价模型改写为紧凑形式，以虚拟电厂与主网交互电量为参数并移至约束右侧，构建多参数线性规划模型，基于投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域。将虚拟电厂竞价模型的多参数线性规划形式，旨在求解虚拟电厂关于交互电量的竞价函数。
进一步地，根据步骤S1获得的虚拟电厂竞价模型，以交互电量为参数进一步获得多参数线性规划模型，基于投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域。
首先将公式（1）-（12）重新书写为紧凑形式（13），以虚拟电厂与主网在公共连接点处的交互电量为参数，将参数移至约束右侧，构建t时刻以虚拟电厂运行成本最小为目标的多参数线性规划模型。
Figure DEST_PATH_IMAGE039
式中：c、p、A、b、d和H均与(1)-(12)中的系数相对应，其中c为成本系数向量，p为决策变量向量，即燃汽轮机组等分布式电源有功出力；A为约束条件中决策变量的系数矩阵；b为约束条件右端常数项矩阵；H为参数向量的系数矩阵；d为参数向量，表示交互电量。几何学上，多参数线性规划模型(13)定义了有界多变体C，如公式(14)所示。
Figure 8202DEST_PATH_IMAGE040
（14）
在求解虚拟电厂的竞价函数之前，本文首先对交互电量及虚拟电厂内部分布式电源的出力计划所构成的有界多变体C向参数空间等值投影，利用高维凸包使得C向低纬交互电量所在参数空间做投影，得到公共连接点处虚拟电厂向主网输送功率的可行域
Figure DEST_PATH_IMAGE041
，当交互电量在该区域内波动时，多参数规划模型(13)存在可行解。
Figure 884891DEST_PATH_IMAGE042
（15）
通过投影等值操作具有线性性，交互电量的功率可行域可以被转换为公式（16），即可行域的求解转化为了对K、k的求解。
Figure DEST_PATH_IMAGE043
（16）
步骤S3，基于虚拟电厂交互电量的功率可行域，并基于成本最小化将功率可行域优化分割为多个临界域，依次求解多个临界域并组建虚拟电厂竞价函数。
具体的，提出基于多参数线性规划理论的虚拟电厂竞价函数解析表征算法，首先基于投影等值得到虚拟电厂在公共连接点处的交互电量可行域，基于成本最小化对可行域优化分割为多个临界域，依次探索所有临界域并组建虚拟电厂竞价函数。
进一步地，对基于多参数线性规划理论的虚拟电厂竞价函数解析表征算法进行阐述。
作为一种示例，基于MPLP的虚拟电厂竞价函数求解流程可概括为以下两步：
1）基于投影等值将高维有界多边体向低维参数空间投影，得到虚拟电厂参数可行域
Figure 707353DEST_PATH_IMAGE041
以虚拟电厂运行成本最小为目标求解任意给定初始参数
Figure 771124DEST_PATH_IMAGE044
所在临界域
Figure DEST_PATH_IMAGE045
。为避免
Figure 297921DEST_PATH_IMAGE046
选择在临界域边界，给出了针对
Figure DEST_PATH_IMAGE047
的诊断方法和改进措施。求解了初始临界域，得到了初始临界域对应的虚拟电厂竞价函数表征方法。
2）对非凸的
Figure 530581DEST_PATH_IMAGE048
最优分割，使得参数可行域
Figure DEST_PATH_IMAGE049
被分割为I个临界域
Figure 586262DEST_PATH_IMAGE050
，针对每一临界域求解其关于参数的目标函数表达式
Figure DEST_PATH_IMAGE051
。因此，虚拟电厂竞价函数为关于
Figure 340591DEST_PATH_IMAGE052
的分段函数且在同一临界域内表达式唯一。将参数可行域优化分割，得到每个参数临界域上的虚拟电厂竞价函数表达式。
具体的，对初始临界域的确定及其对应竞价函数的求解：
本发明实施例基于投影等值算法得到虚拟电厂在公共连接点处交互电量的功率可行域
Figure 405499DEST_PATH_IMAGE049
，针对任意参数初始值
Figure DEST_PATH_IMAGE053
，求解其所在临界域
Figure 725622DEST_PATH_IMAGE054
的表示方法。交互电量的功率可行域可等效为有界多变体C在参数空间上的投影。
为确定初始临界域
Figure 889887DEST_PATH_IMAGE054
，本发明根据是否达到多参数线性规划模型(13)中的约束分为有效约束及无效约束。选择任意参数
Figure 131513DEST_PATH_IMAGE053
，给定
Figure DEST_PATH_IMAGE055
求解多参数线性规划模型(13)，得到多参数线性规划模型最优解
Figure 498647DEST_PATH_IMAGE056
，输入
Figure DEST_PATH_IMAGE057
和
Figure 938855DEST_PATH_IMAGE056
的有效、无效约束为公式(17)、(18)。
Figure 539601DEST_PATH_IMAGE058
式中，a为有效约束下标；na为无效约束下标。
与此同时，将式(17)变换为式(19)，将式(18)变换为式(20)，即将
Figure 799681DEST_PATH_IMAGE056
看作关于参数的表达式。根据式(19)得到优化变量
Figure 144075DEST_PATH_IMAGE056
的参数表达式(21)。
Figure DEST_PATH_IMAGE059
将
Figure 704369DEST_PATH_IMAGE056
输入式(20)并将
Figure 476016DEST_PATH_IMAGE060
改写为
Figure DEST_PATH_IMAGE061
，得到临界域
Figure 990436DEST_PATH_IMAGE062
边界条件的参数表达式(22)。
Figure DEST_PATH_IMAGE063
（22）
固定参数下多参数规划问题转化为线性规划问题，考虑线性规划问题的强对偶性以及临界域
Figure 935258DEST_PATH_IMAGE064
内给定参数时对偶问题最优解唯一，利用对偶问题最优解推导关于参数的目标函数，其中多参数线性规划模型(13)的对偶问题如(23)所示。
Figure DEST_PATH_IMAGE065
（23）
给定
Figure 350059DEST_PATH_IMAGE066
求对偶问题(23)，得到对偶问题最优解
Figure DEST_PATH_IMAGE067
。将对偶问题的解
Figure 292607DEST_PATH_IMAGE067
输入式(23)的目标函数方程，得到初始临界域中关于参数的目标函数方程(24)。
Figure 527280DEST_PATH_IMAGE068
（24）
进一步地，初始参数的诊断与改进方法：
为避免初始参数选择在多个临界域的交界处，现给出判断模型及改进方法，针对初始给定参数
Figure DEST_PATH_IMAGE069
对应的有效约束(17)做高斯变换，得到公式(25)。
Figure 213476DEST_PATH_IMAGE070
（25）
其中，U、D、C为针对式(17)高斯变换后与对应的系数矩阵；a、b为针对式(17)高斯变换后的常数项。
随后，获取有效约束中仅与参数有关的等式(26)，当C的秩为零时，说明有效约束中不存在仅与参数相关的等式，此时初始参数不在临界域边界；反之，若C的秩非零，说明初始参数选择在多个临界域的交界。
Figure DEST_PATH_IMAGE071
（26）
针对矩阵C秩非零的情况，给定任意
Figure 246898DEST_PATH_IMAGE072
满足公式(27)，使得
Figure DEST_PATH_IMAGE073
。此时，
Figure 422664DEST_PATH_IMAGE074
仍存在于参数可行域且不会选定在临界域边界。
Figure 347895DEST_PATH_IMAGE075
（27）
进一步地，剩余临界域的确定及虚拟电厂整体竞价函数的确定：
得到参数可行域的首个临界域
Figure 368940DEST_PATH_IMAGE076
后，对剩余非凸区域
Figure 696016DEST_PATH_IMAGE077
继续进行优化分割。对剩余区域继续进行优化分割的递归过程如下所示。
将临界域
Figure 42684DEST_PATH_IMAGE076
的边界条件简变换为式(28)，则
Figure 455211DEST_PATH_IMAGE078
可通过式(28)的反转形式表示，即将(28)中“<”变为“>”，对
Figure 483210DEST_PATH_IMAGE078
的优化分割可通过公式(29)表示。
Figure 228574DEST_PATH_IMAGE079
例如：初始临界域
Figure 683826DEST_PATH_IMAGE080
通过五条约束构成，这五个约束的反转形式定义了
Figure 318070DEST_PATH_IMAGE078
。如公式(29)所示，第一个约束的反转形式
Figure 946497DEST_PATH_IMAGE081
定义了
Figure 248166DEST_PATH_IMAGE082
；第一个约束
Figure 936636DEST_PATH_IMAGE083
及第二个约束的反转形式
Figure 58176DEST_PATH_IMAGE084
定义了。以此类推，剩余非凸可行域被分割为5个区域。
最后，再依次针对
Figure 427977DEST_PATH_IMAGE085
选择其内部固定参数并按照上述步骤进行优化分割以得到参数可行域的所有临界域。实现参数可行域的最优分割后，求解每一临界域对偶问题的优化变量可行解
Figure 380890DEST_PATH_IMAGE086
，将
Figure 177945DEST_PATH_IMAGE087
输入对偶问题目标函数，得到关于参数的虚拟电厂竞价函数表达式。
值得注意的是，在针对所有临界域递归探索的过程中，每一临界域对应一段虚拟电厂竞价函数，且通过临界域定义可知，在某一临界域内，对偶变量最优解固定，即该临界域内基于一次发电成本的虚拟电厂竞价乘子不变。
本发明实施例构建了以虚拟电厂成本最小为目标的虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数，构建了多参数线性规划模型，首次提出了针对虚拟电厂竞价函数的多参数规划模型的求解，给出了基于投影等值的交互电量功率可行域求解方法，并基于成本最小化优化分割可行域为若干临界域，在求解初始临界域时，为避免初始参数选定在临界域边界首次提出关于初始参数的诊断与改进方法，最后，通过依次探索临界域首次以非近似的方法直接给出虚拟电厂整体竞价函数，促进虚拟电厂作为独立可调度单元参与系统经济调度。
根据本发明实施例提出的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法，能为虚拟电厂参与电力系统经济调度提供理论指导，协同调度用户侧储能、分布式电源、电动汽车及柔性负荷，能够有效促进虚拟电厂参与电力系统经济调度，加速新型电力系统的构建，减少虚拟电厂碳排放。
其次参照附图描述根据本发明实施例提出的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算装置。
图2为根据本发明一个实施例的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算装置结构示意图。
如图2所示，该基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算装置10包括：模型构建模块100、可行域获取模块200和函数求解模块300。
模型构建模块100，用于根据虚拟电厂的多种安全约束和功率平衡约束，构建虚拟电厂竞价模型；
可行域获取模块200，用于基于虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数构建多参数线性规划模型，基于多参数线性规划模型的投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域；
函数求解模块300，用于基于虚拟电厂交互电量的功率可行域，并基于成本最小化将所述功率可行域优化分割为多个临界域，依次求解多个临界域并组建虚拟电厂竞价函数。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于该实施例的装置，此处不再赘述。
根据本发明实施例提出的基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算装置，能为虚拟电厂参与电力系统经济调度提供理论指导，协同调度用户侧储能、分布式电源、电动汽车及柔性负荷，能够有效促进虚拟电厂参与电力系统经济调度，加速新型电力系统的构建，减少虚拟电厂碳排放。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
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必须针对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一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
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 (7)

1.一种基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据虚拟电厂的多种安全约束和功率平衡约束，构建虚拟电厂竞价模型；
基于所述虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数构建多参数线性规划模型，基于所述多参数线性规划模型的投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域；
基于所述虚拟电厂同主网交互电量的功率可行域，并基于成本最小化将所述功率可行域优化分割为多个临界域，依次求解所述多个临界域并组建虚拟电厂竞价函数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据虚拟电厂的多种安全约束和功率平衡约束，构建虚拟电厂竞价模型，包括：
以虚拟电厂某时段成本最小为目标，虚拟电厂内部各主体在公共连接点处聚合与主网交互电量，则虚拟电厂与主网在公共连接点处交互功率满足功率平衡约束：
Figure 438845DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式中，f(c)表示t时刻虚拟电厂发电成本，c为燃气轮机组成本函数的向量形式，ci为燃气轮机组i的一次成本函数，
Figure 537251DEST_PATH_IMAGE002
表示t时刻燃气轮机组i的有功出力，
Figure 163405DEST_PATH_IMAGE003
为燃气轮机组集合，
Figure 612840DEST_PATH_IMAGE004
为量测时刻集合，公式（1）表示以运行成本最小为目标的目标函数；
虚拟电厂与主网在公共连接点处的功率平衡约束如下：
Figure 717063DEST_PATH_IMAGE005
（2）
Figure 669975DEST_PATH_IMAGE006
（3）
式中，
Figure 316899DEST_PATH_IMAGE007
表示t时刻虚拟电厂在公共连接点处同主网交互的有功功率，
Figure 925735DEST_PATH_IMAGE008
表示交互节点集合，
Figure 161544DEST_PATH_IMAGE009
表示t时刻主网在交互节点d处输送的有功功率，
Figure 968963DEST_PATH_IMAGE010
表示可再生能源集合，
Figure 936919DEST_PATH_IMAGE011
表示t时刻新能源机组j的有功出力，
Figure 360947DEST_PATH_IMAGE012
表示储能集合，
Figure 370754DEST_PATH_IMAGE013
表示t时刻储能k的放电功率，
Figure 501521DEST_PATH_IMAGE014
表示t时刻储能k的充电功率，
Figure 702695DEST_PATH_IMAGE015
表示柔性负荷集合，
Figure 286123DEST_PATH_IMAGE016
表示t时刻柔性负荷l的有功需求；
虚拟电厂内部燃气轮机爬坡及出力约束：
Figure 598155DEST_PATH_IMAGE017
式中，
Figure 380167DEST_PATH_IMAGE018
为t时刻燃气轮机组i的最大出力，
Figure 689925DEST_PATH_IMAGE019
为燃气轮机组爬坡容量，
Figure 587081DEST_PATH_IMAGE020
和
Figure 640487DEST_PATH_IMAGE021
分别为t和t+1时刻燃气轮机组i出力，公式（4）表示燃气轮机机组出力约束，公式（5）表示燃气轮机机组爬坡约束；
新能源机组出力约束：
Figure 480267DEST_PATH_IMAGE022
（6）
式中，
Figure 23244DEST_PATH_IMAGE023
表示t时刻新能源机组j的有功出力，
Figure 315685DEST_PATH_IMAGE024
表示t时刻新能源机组j的有功出力预测值，公式（6）表示新能源机组出力不大于其预测值；
储能充放电功率约束：
Figure 969521DEST_PATH_IMAGE025
式中，
Figure 663807DEST_PATH_IMAGE026
表示储能充、放电功率最大值，
Figure 643264DEST_PATH_IMAGE027
表示储能k充电前电能，
Figure 688581DEST_PATH_IMAGE028
表示储能k充电后电能，
Figure 647572DEST_PATH_IMAGE029
表示储能放电效率，
Figure 196365DEST_PATH_IMAGE030
表示储能充电效率；
柔性负荷约束：
Figure 346723DEST_PATH_IMAGE031
式中，
Figure 613757DEST_PATH_IMAGE032
表示柔性负荷用电量日最小值，公式（10）表示柔性负荷用电量大于柔性负荷日用电量最小值；
虚拟电厂内部潮流约束：
Figure 547078DEST_PATH_IMAGE033
式中，
Figure 278273DEST_PATH_IMAGE034
表示线路n最大传输功率，
Figure 537216DEST_PATH_IMAGE035
表示t时刻线路n传输功率；
Figure 822704DEST_PATH_IMAGE036
表示分布式电源g到线路n的潮流灵敏度分布因子，
Figure 825295DEST_PATH_IMAGE037
表示线路n到柔性负荷l的潮流灵敏度分布因子，
Figure 348680DEST_PATH_IMAGE038
表示t时刻分布式电源g有功出力。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数构建多参数线性规划模型，基于所述多参数线性规划模型的投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域，包括：
将公式（1）-（12）变换为式（13），以虚拟电厂与主网在公共连接点处的交互电量为参数，将参数移至约束右侧，构建t时刻以虚拟电厂运行成本最小为目标的多参数线性规划模型：
Figure 339377DEST_PATH_IMAGE039
其中，c为成本系数向量，p为决策变量向量，即燃汽轮机组等分布式电源有功出力，A为约束条件中决策变量的系数矩阵，b为约束条件右端常数项矩阵，H为参数向量的系数矩阵，d为参数向量，表示交互电量，基于多参数线性规划模型(13)的有界多变体C，公式(14)：
Figure 581002DEST_PATH_IMAGE040
（14）
对有界多变体C向参数空间等值投影，利用高维凸包使得C向低纬交互电量所在参数空间做投影，得到公共连接点处虚拟电厂向主网输送功率的可行域
Figure 184022DEST_PATH_IMAGE041
：
Figure 561914DEST_PATH_IMAGE042
（15）
将交互电量的功率可行域转化得到公式（16）：
Figure 959397DEST_PATH_IMAGE043
（16）
将可行域的求解转化为对K、k的求解。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述虚拟电厂交互电量的功率可行域，并基于成本最小化将所述功率可行域优化分割为多个临界域，依次求解所述多个临界域并组建虚拟电厂竞价函数，包括：
基于投影等值将高维有界多边体向低维参数空间投影，得到虚拟电厂参数可行域，以虚拟电厂运行成本最小为目标求解任意初始参数所在临界域，得到初始临界域对应的虚拟电厂竞价函数；
进行最优分割，将参数可行域分割为多个临界域，得到剩余临界域及虚拟电厂整体竞价函数。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于投影等值将高维有界多边体向低维参数空间投影，得到虚拟电厂参数可行域，以虚拟电厂运行成本最小为目标求解任意初始参数所在临界域，得到初始临界域对应的虚拟电厂竞价函数，包括：
根据是否达到多参数线性规划模型(13)中的约束分为有效约束及无效约束，选择任意初始参数
Figure 422739DEST_PATH_IMAGE044
，预设
Figure 767133DEST_PATH_IMAGE045
求解多参数线性规划模型(13)，得到多参数线性规划模型最优解
Figure 593007DEST_PATH_IMAGE046
，输入
Figure 99074DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 879074DEST_PATH_IMAGE046
的有效、无效约束为公式(17)、(18)：
Figure 761579DEST_PATH_IMAGE048
式中，a为有效约束下标，na为无效约束下标；
将式(17)变换为式(19)，将式(18)变换为式(20)，即将
Figure 114063DEST_PATH_IMAGE046
看作关于参数的表达式，根据式(19)得到优化变量
Figure 853349DEST_PATH_IMAGE046
的参数表达式(21)：
Figure 291283DEST_PATH_IMAGE049
将
Figure 39797DEST_PATH_IMAGE046
输入式(20)，得到临界域
Figure 246787DEST_PATH_IMAGE050
边界条件的参数表达式(22)：
Figure 156974DEST_PATH_IMAGE051
（22）
利用对偶问题最优解推导关于参数的目标函数，其中多参数线性规划模型(13)的对偶问题(23)：
Figure 82205DEST_PATH_IMAGE052
（23）
预设
Figure 306513DEST_PATH_IMAGE053
求对偶问题(23)，得到对偶问题最优解
Figure 460020DEST_PATH_IMAGE054
，将对偶问题的解
Figure 744371DEST_PATH_IMAGE054
输入式(23)的目标函数方程，得到初始临界域中关于参数的目标函数方程(24)：
Figure 953636DEST_PATH_IMAGE055
（24）
对于初始参数
Figure 981634DEST_PATH_IMAGE056
对应的有效约束(17)做高斯变换，得到公式(25)：
Figure 163217DEST_PATH_IMAGE057
（25）
其中，U、D、C为针对式(17)高斯变换后与对应的系数矩阵，a、b为针对式(17)高斯变换后的常数项；
获取有效约束中仅与参数有关的等式(26)：
Figure 415207DEST_PATH_IMAGE058
（26）
针对矩阵C秩非零的情况，预设任意
Figure 315030DEST_PATH_IMAGE059
满足公式(27)，使得
Figure 209036DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 245125DEST_PATH_IMAGE061
（27）
则
Figure 435061DEST_PATH_IMAGE062
存在于参数可行域且不选定在临界域边界。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述进行最优分割，将参数可行域分割为多个临界域，得到剩余临界域及虚拟电厂整体竞价函数，包括：
将临界域
Figure 556600DEST_PATH_IMAGE063
的边界条件变换为式(28)，则非凸的
Figure 988719DEST_PATH_IMAGE064
最优分割根据式(28)的反转形式表示，对
Figure 144894DEST_PATH_IMAGE065
的最优分割通过公式(29)表示：
Figure 941948DEST_PATH_IMAGE066
依次对
Figure 613101DEST_PATH_IMAGE067
选择其内部固定参数并进行最优分割得到参数可行域的所有临界域，基于参数可行域的所有临界域，求解每个临界域对偶问题的优化变量可行解，将可行解输入对偶问题目标函数，得到虚拟电厂竞价函数表达式。
7.一种基于多参数规划的虚拟电厂运行曲线优化计算装置，其特征在于，包括：
模型构建模块，用于根据虚拟电厂的多种安全约束和功率平衡约束，构建虚拟电厂竞价模型；
可行域获取模块，用于基于所述虚拟电厂竞价模型，以虚拟电厂与主网交互电量为参数构建多参数线性规划模型，基于所述多参数线性规划模型的投影等值获得虚拟电厂交互电量的功率可行域；
函数求解模块，用于基于所述虚拟电厂交互电量的功率可行域，并基于成本最小化将所述功率可行域优化分割为多个临界域，依次求解所述多个临界域并组建虚拟电厂竞价函数。
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