CN115526670B - 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

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 Download PDF

Info

Publication number
CN115526670B
CN115526670B CN202211368585.3A CN202211368585A CN115526670B CN 115526670 B CN115526670 B CN 115526670B CN 202211368585 A CN202211368585 A CN 202211368585A CN 115526670 B CN115526670 B CN 115526670B
Authority
CN
China
Prior art keywords
power plant
virtual power
parameter
virtual
formula
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211368585.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115526670A (zh
Inventor
王剑晓
王宣元
宋懿洋
刘蓁
李庚银
周明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
State Grid Jibei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
North China Electric Power University
State Grid Jibei Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University, State Grid Jibei Electric Power Co Ltd filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN202211368585.3A priority Critical patent/CN115526670B/zh
Publication of CN115526670A publication Critical patent/CN115526670A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115526670B publication Critical patent/CN115526670B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0283—Price estimation or determination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

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。
（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，表示t时刻燃气轮机组i的有功出力，为燃气轮机组集合，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：
（2）
（3）
式中，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，表示交互节点集合，表示t时刻主网在交互节点d处输送的有功功率，表示可再生能源集合，表示t时刻新能源机组j的有功出力，表示储能集合，表示t时刻储能k的放电功率，表示t时刻储能k的充电功率，表示柔性负荷集合，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：
式中，为t时刻燃气轮机组i的最大出力，为燃气轮机组爬坡容量，和分别为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：
（6）
式中，表示t时刻新能源机组j的有功出力，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：
式中，表示储能充、放电功率最大值，表示储能k充电前电能，表示储能k充电后电能，表示储能放电效率，表示储能充电效率。
柔性负荷约束：
式中，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：
式中，表示线路n最大传输功率，表示t时刻线路n传输功率；表示分布式电源g到线路n的潮流灵敏度分布因子，表示线路n到柔性负荷l的潮流灵敏度分布因子，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。
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。
（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，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。
（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。
（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以虚拟电厂运行成本最小为目标求解任意给定初始参数所在临界域。为避免选择在临界域边界，给出了针对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）对非凸的最优分割，使得参数可行域被分割为I个临界域，针对每一临界域求解其关于参数的目标函数表达式。因此，虚拟电厂竞价函数为关于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，针对任意参数初始值，求解其所在临界域的表示方法。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，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，给定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，输入和的有效、无效约束为公式(17)、(18)。
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)，即将看作关于参数的表达式。根据式(19)得到优化变量的参数表达式(21)。
将输入式(20)并将改写为，得到临界域边界条件的参数表达式(22)。
（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。
（23）
给定求对偶问题(23)，得到对偶问题最优解。将对偶问题的解输入式(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)。
（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，针对初始给定参数对应的有效约束(17)做高斯变换，得到公式(25)。
（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。
（26）
针对矩阵C秩非零的情况，给定任意满足公式(27)，使得。此时，仍存在于参数可行域且不会选定在临界域边界。
（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后，对剩余非凸区域继续进行优化分割。对剩余区域继续进行优化分割的递归过程如下所示。
将临界域的边界条件简变换为式(28)，则可通过式(28)的反转形式表示，即将(28)中“<”变为“>”，对的优化分割可通过公式(29)表示。
例如：初始临界域通过五条约束构成，这五个约束的反转形式定义了。如公式(29)所示，第一个约束的反转形式定义了；第一个约束及第二个约束的反转形式定义了。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，将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 (2)

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；
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：
（1）
式中，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；为燃气轮机组i的一次成本函数；表示t时刻燃气轮机组i的有功出力；为燃气轮机组集合；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：
（2）
（3）
式中，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；表示交互节点集合；表示t时刻主网在交互节点d处输送的有功功率；表示可再生能源集合；表示t时刻新能源机组j的有功出力；表示储能集合；表示t时刻储能k的放电功率；表示t时刻储能k的充电功率；表示柔性负荷集合；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：
（4）
（5）
式中：为t时刻燃气轮机组i的最大出力；为燃气轮机组爬坡容量；和分别为t和t+1时刻燃气轮机组i的有功出力，其中，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：
（6）
式中，表示t时刻新能源机组j的有功出力；表示t时刻新能源机组j的有功出力预测值，其中，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：
（7）
（8）
（9）
式中，表示储能充、放电功率最大值；表示t时刻储能k的放电功率；表示t时刻储能k的充电功率；表示储能放电效率；表示储能充电效率；
柔性负荷约束：
（10）
式中，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：
（11）
（12）
式中，表示线路n最大传输功率； 表示t时刻线路n传输功率；表示分布式电源g到线路n的潮流灵敏度分布因子；表示线路n到柔性负荷l的潮流灵敏度分布因子；表示t时刻分布式电源g有功出力；
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：
（13）
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，表示交易电量，基于多参数线性规划模型(13)的有界多变体C，公式(14)：
（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向低维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：
（15）
将交互电量的功率可行域转化得到公式（16）：
（16）
将可行域的求解转化为对K、k的求解；
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；
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，预设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，输入和的有效、无效约束为公式(17)、(18)：
（17）
（18）
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)，即将看作关于参数的表达式，根据式(19)得到优化变量的参数表达式(21)：
（19）
（20）
（21）
将输入式(20)，得到临界域边界条件的参数表达式(22)：
（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)：
（23）
预设求对偶问题(23)，得到对偶问题最优解，将对偶问题的解输入式(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)：
（24）
对于初始参数对应的有效约束(17)做高斯变换，得到公式(25)：
（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)：
（26）
针对矩阵C秩非零的情况，预设任意满足公式(27)，使得，
（27）
则存在于参数可行域且不选定在临界域边界；
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：
将临界域的边界条件变换为式(28)，则非凸的最优分割根据式(28)的反转形式表示，对的最优分割通过公式(29)表示：
（28）
（29）
依次对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。
2.一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，所述装置应用上述权利要求1所述的方法，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。
CN202211368585.3A 2022-11-03 2022-11-03 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 Active CN115526670B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211368585.3A CN115526670B (zh) 2022-11-03 2022-11-03 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

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211368585.3A CN115526670B (zh) 2022-11-03 2022-11-03 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

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115526670A CN115526670A (zh) 2022-12-27
CN115526670B true CN115526670B (zh) 2023-04-18

Family

ID=84704786

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211368585.3A Active CN115526670B (zh) 2022-11-03 2022-11-03 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

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115526670B (zh)

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106485600A (zh) * 2016-10-12 2017-03-08 国网宁夏电力公司 一种虚拟电厂经济安全调度优化方法
CN112531790B (zh) * 2020-11-25 2022-11-25 清华大学 一种虚拟电厂动态灵活性评估方法
CN114329960A (zh) * 2021-12-27 2022-04-12 华北电力大学 一种可行域投影等值方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN115526670A (zh) 2022-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Elkazaz et al. Energy management system for hybrid PV-wind-battery microgrid using convex programming, model predictive and rolling horizon predictive control with experimental validation
CN112186799B (zh) 基于深度强化学习的分布式能源系统自治控制方法及系统
CN111144715A (zh) 一种基于边云协同的工厂电能管控系统及方法
WO2009107373A1 (ja) エネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法および運転計画作成装置
CN112491094B (zh) 一种混合驱动的微电网能量管理方法、系统及装置
Adetunji et al. An optimization planning framework for allocating multiple distributed energy resources and electric vehicle charging stations in distribution networks
CN112510701A (zh) 多能源船舶能量管理控制装置及方法
CN112215433B (zh) 基于市场出清电价不确定性的虚拟电厂日前优化调度方法
CN111222917A (zh) 一种与配电侧多元零售市场互动的虚拟电厂投标策略
Li et al. Knee point-guided multiobjective optimization algorithm for microgrid dynamic energy management
CN107221935B (zh) 基于置信度变换的交直流混联输电系统区间潮流方法
CN111682529B (zh) 一种基于节点电价信息的移动储能车灵活调度方法
CN107465193B (zh) 计及源储荷的交直流配电网的调度控制方法
Geetha et al. Hybrid approach based combined allocation of electric vehicle charging stations and capacitors in distribution systems
Mateen et al. Discrete stochastic control for energy management with photovoltaic electric vehicle charging station
CN115423207A (zh) 风储虚拟电厂在线调度方法和装置
CN114301095B (zh) 一种基于多能源分布式无线岸电系统的ppo2能量管理方法
CN115526670B (zh) 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
Sulaiman et al. A simulation-metaheuristic approach for finding the optimal allocation of the battery energy storage system problem in distribution networks
CN117060470A (zh) 一种基于灵活性资源的配电网电压优化控制方法
CN116995682A (zh) 一种可调节负荷参与有功潮流连续调整方法与系统
CN116526519A (zh) 提升电网灵活性的储能容量优化配置方法及装置
CN109347120B (zh) 一种面向电网频率响应的决策方法和系统
CN107634536B (zh) 一种交直流混合系统的最大输电能力的计算方法和系统
Li et al. A day-ahead peer to peer energy sharing strategy among energy hubs considering flexibility of energy storage and loads

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant