CN116050637A - 基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法及系统，涉及电力技术领域，具体方案包括：基于综合能源的实际运行情况，建立综合能源虚拟电厂运行时的运行约束；基于所述运行约束，构建以虚拟电厂各时段内净收益最大为目标函数的优化调度模型，其中，所述各时段内净收益基于分时电价计算；对所述优化调度模型进行寻优，对所述综合能源虚拟电厂进行对应的运行调度；本发明考虑分时电价和储能电池联合调节，有效减小虚拟电厂实际出力跟踪申报出力的电量偏差，明显提高经济效益。
Description
技术领域
本发明属于电力技术领域，尤其涉及基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
近年来，随着中国电力能源供给侧结构不断调整，电网中接入可再生能源比例越来越高；以风电和光伏发电为代表的可再生能源发电出力具有波动性和随机性，且可控性弱、难以准确预测；这种波动性和随机性给电力系统安全运行带来了较大挑战，具体包括两方面内容：一方面是可再生能源的波动性，风力发电和光伏发电机组装机容量逐渐提升，较高的渗透率会引起线路阻塞、功率波动等现象，导致部分地区弃风、弃光现象严重，造成能源效率低下和一定经济损失；另一方面是不确定性，电力生产必须依托网络实现供需瞬时平衡，但可再生能源发电出力的随机性与用户负荷需求动态波动性，使得二者在时间尺度和空间维度上往往具有不一致性和非匹配性；虚拟电厂中的风电、光伏出力的不确定性，在向电网申报日前出力的过程中，将导致实际出力偏离申报值。
现有的多数技术方案，以虚拟电厂的收益最大化为目标，构建风力发电、光伏发电和储能电池的虚拟电厂经济优化调度模型，采用粒子群算法得到虚拟电厂各能源的出力；当大规模新能源电力接入电网时，基于分时电价的虚拟电厂和储能电池联合运行，通过经济性优化调度能获得更好的经济效益和电能质量。
发明人在此基础上通过仿真对比分析了现有调度方案虚拟电厂中风电、光伏在独立申报及联合申报的出力及偏差、收益及成本；同时还分析了实时加入储能电池前后的运行情况，发现现有调度方案对于由分布式风力发电、光伏发电及储能电池组成的虚拟电厂，光伏储能电站在平抑风光出力波动时，与储能电池相比，有较大的转动惯量，能为系统安全运行提供一定的支撑，但是成本较高；储能电池响应速度较快，可以瞬时平滑风光出力，但是储能电池的规模较小，因此现有的方案存在预测的各能源出力不准确、调度效果差等问题。
发明内容
为克服上述现有技术的不足，本发明提供了基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法及系统，考虑分时电价和储能电池联合调节，有效减小虚拟电厂实际出力跟踪申报出力的电量偏差，明显提高经济效益。
为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
本发明第一方面提供了基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法；
基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，包括：
基于综合能源的实际运行情况，建立综合能源虚拟电厂运行时的运行约束；
基于所述运行约束，构建以虚拟电厂各时段内净收益最大为目标函数的优化调度模型，其中，所述各时段内净收益基于分时电价计算；
对所述优化调度模型进行寻优，对所述综合能源虚拟电厂进行对应的运行调度。
进一步的，所述运行约束，包括：电源功率约束、功率平衡约束、储能电池能量和充放电约束。
进一步的，所述优化调度模型为：
其中，
为时间段k的虚拟电厂净收益，
为虚拟电厂在k时段内的收益，
为k时段虚拟电厂的运行管理成本，
为k时段虚拟电厂的能耗成本；
为k时段虚拟电厂的惩罚损失费用。
进一步的，所述虚拟电厂在k时段内的收益
为：
其中，
为k时段的售电电价；
分别为k时段风电、光伏、燃气轮机和储能电池发电出力及储能电池充电功率。
进一步的，所述k时段虚拟电厂的惩罚损失费用
为：
其中，
为k时段分时电价购电电价；Gk为k时段虚拟电厂申报出力计划，
分别为k时段风电、光伏、燃气轮机和储能电池发电出力及储能电池充电功率。
进一步的，所述对所述优化调度模型进行寻优，以各时段内净收益最大为目标，进行日前实时两阶段优化调度。
进一步的，所述日前实时两阶段优化调度，具体为：
在日前调度中，综合风电、光伏预测出力情况，考虑分时电价和光照因素，优化储能出力，制定出力计划；
在实时调度中，通过储热装置充放能对风电、光伏出力偏差进行修正，储能电池辅助光热对偏差进行调节，并采用新一代数学规划优化系统Gurob i算法优化各单元出力。
本发明第二方面提供了基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度系统。
基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度系统，包括第一构建模块、第二构建模块、寻优调度模块：
第一构建模块，被配置为：基于综合能源的实际运行情况，建立综合能源虚拟电厂运行时的运行约束；
第二构建模块，被配置为：基于所述运行约束，构建以虚拟电厂各时段内净收益最大为目标函数的优化调度模型，其中，所述各时段内净收益基于分时电价计算；
寻优调度模块，被配置为：对所述优化调度模型进行寻优，对所述综合能源虚拟电厂进行对应的运行调度。
本发明第三方面提供了计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法中的步骤。
本发明第四方面提供了电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法中的步骤。
以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
本发明面向综合能源厂站，包括光伏电站、风电厂站等等应用场合，根据储能电池特性，基于分时电价制定运行策略，以各时段净收益最大为目标，建立虚拟电厂两阶段优化调度模型。
本发明在日前调度中，综合风电、光伏预测出力情况，考虑分时电价和光照等因素，优化储能出力，制定出力计划；在实时调度中，通过储热装置充放能对风电、光伏出力偏差进行修正，储能电池辅助光热对偏差进行调节，并采用Gurobi算法优化各单元出力；结果表明考虑分时电价和储能电池联合调节，可有效降低虚拟电厂实时出力跟踪出力偏差，明显提高经济效益。
本发明附加方面的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
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为第一个实施例的方法流程图。
图2为第一个实施例的综合能源虚拟电厂结构图。
图3为第一个实施例的日前实时两阶段优化流程图。
图4为第二个实施例的系统结构图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
本发明由分布式风电、光伏及储能电池组成虚拟电厂；其中，光伏储能电站在平抑风光出力波动时，与储能电池相比，有较大的转动惯量，能为系统安全运行提供一定的支撑，但是成本较高；储能电池响应速度较快，可以瞬时平滑风光出力，但是储能电池的规模较小；在大规模新能源并网时，将二者结合，可以克服各自的局限性，使得大规模的快速响应；运行中通过对二者联合调节，可减小虚拟电厂实际出力跟踪申报出力的电量偏差；此外，应用于配电网中的分时电价对分布式风电、光伏参与电网调峰具有一定的激励作用；为实现虚拟电厂的经济运行，在日前实时两阶段优化调度中，以各时段内净收益最大为目标，并在实时阶段采用新一代数学规划优化系统Gurob i算法对所建模型进行求解。
实施例一
本实施例公开了基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法；
如图1所示，基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，包括：
步骤S1：基于综合能源的实际运行情况，建立综合能源虚拟电厂运行时的运行约束，包括：电源功率约束、功率平衡约束、储能电池能量和充放电约束。
综合能源虚拟电厂，如图2所示，由分布式风电、光伏及储能电池组成，获取分布式风电、光伏及储能电池的实际运行情况，包括燃气轮机的功率、储能电池的容量、风电、光伏、燃气轮机和储能电池发电出力及储能电池充电功率等，基于实际运行情况，构建建立综合能源虚拟电厂运行时的运行约束。
电源功率约束：
其中，
分别是燃气轮机的功率上下限。
功率平衡约束：
其中，
Gk同上，
表示k时间段虚拟电厂的出力偏差。
储能电池能量和充放电约束：
其中，
表示k时段储能电池电量；
分别表示储能电池容量下限值和上限值；
分别表示充、放电的状态变量；
分别表示储能电池在时间段k内的充、放电功率；ηc、ηd分别为充电和放电效率；
分别为充电功率下限值和上限值；
分别为放电功率下限值和上限值。
步骤S2：基于所述运行约束，构建以虚拟电厂各时段内净收益最大为目标函数的优化调度模型，其中，所述各时段内净收益基于分时电价计算；
以虚拟电厂各时段内净收益最大为目标，考虑各分布式能源运行管理成本、燃气轮机燃料成本、偏离出力计划的惩罚成本，构建优化调度模型，模型的目标函数为：
PGT＝PNG/(εeLNG)
其中，
为时间段k的虚拟电厂净收益；
为虚拟电厂在k时段内的收益；
为k时段的售电电价；
分别为k时段风电、光伏、燃气轮机和储能电池发电出力及储能电池充电功率；
为k时段虚拟电厂的运行管理成本；
分别为风电、光伏、燃气轮机、储能电池的运行管理系数；
为k时段虚拟电厂的能耗成本；PGT为燃气轮机单位发电燃料成本；
为k时段虚拟电厂的惩罚损失费用；
为k时段分时电价购电电价；Gk为k时段虚拟电厂申报出力计划。PNG是天然气的价格；εe是燃气轮机的发电效率；LNG为天然气的低位热值。
步骤S3：对优化调度模型进行寻优，对综合能源虚拟电厂进行对应的运行调度。
具体的，以各时段内净收益最大为目标，进行日前实时两阶段优化日前实时两阶段优化的具体流程，如图3所示：
步骤S301：日前优化调度，综合风电、光伏预测出力情况，考虑分时电价和光照因素，优化储能出力，制定出力计划，具体为：
(1)预测虚拟电厂分布式电源次日出力；
(2)基于次日出力，优化次日出力方案；
(3)基于优化方案，向电网申报次日出力计划；
(4)基于申报结果，判断出力计划是否可行，不可行则返回步骤(2)，调整出力方案，重新制定出力计划，可行则继续执行；
步骤S301：实时优化调度，通过储热装置充放能对风电、光伏出力偏差进行修正，储能电池辅助光热对偏差进行调节，并采用新一代数学规划优化系统Gurob i算法优化各单元出力，具体为：
(1)执行出力计划，分为执行储能系统运行策略和分布式电源运行策略；
(2)在策略执行过程中，通过Gurob i算法进行次日实时经济性优化调度。
基于分时电价的虚拟电厂以虚拟电厂的收益最大化为目标，电源发电成本高于分时电价时，发电会增加虚拟电厂的发电成本，综合能源虚拟电厂利用Gurob i算法根据分时电价安排电源发电计划，降低发电成本。
储能系统具有转移电量的特性，虚拟电厂可以通过储能系统将配电网低价电量转移到配电网高价时卖出，获得效益。分时电价的实施将激励虚拟电厂调整发电计划降低发电成本，参与配电网削峰填谷而获得更好的效益。
在新能源电力优先利用基础上，燃气轮机兼顾自身发电成本和分时电价，当发电成本高于售电电价时，燃气轮机停机；发电成本低于售电电价时，燃气轮机发电。
虚拟电厂的出力偏差为不可控分布式电源次日计划出力与实际出力之差，不可控分布式电源的出力偏差是随机的，通过储能电池联合运行补偿出力偏差，使得虚拟电厂的实际出力跟踪计划出力。当出力偏差大于0时，说明不可控分布式电源发电量不足，此时需要储能系统发电支撑虚拟电厂的出力，如果还不满足再从配电网购电，以满足虚拟电厂的出力计划；出力偏差小于0时，说明不可控分布式电源发电量过大，此时储能系统需要进行储能。
实施例二
本实施例公开了基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度系统；
如图4所示，基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度系统，包括第一构建模块、第二构建模块、寻优调度模块：
第一构建模块，被配置为：基于综合能源的实际运行情况，建立综合能源虚拟电厂运行时的运行约束；
第二构建模块，被配置为：基于所述运行约束，构建以虚拟电厂各时段内净收益最大为目标函数的优化调度模型，其中，所述各时段内净收益基于分时电价计算；
寻优调度模块，被配置为：对所述优化调度模型进行寻优，对所述综合能源虚拟电厂进行对应的运行调度。
实施例三
本实施例的目的是提供计算机可读存储介质。
计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例一所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法中的步骤。
实施例四
本实施例的目的是提供电子设备。
电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例一所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法中的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括：
基于综合能源的实际运行情况，建立综合能源虚拟电厂运行时的运行约束；
基于所述运行约束，构建以虚拟电厂各时段内净收益最大为目标函数的优化调度模型，其中，所述各时段内净收益基于分时电价计算；
对所述优化调度模型进行寻优，对所述综合能源虚拟电厂进行对应的运行调度。
2.如权利要求1所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述运行约束，包括：电源功率约束、功率平衡约束、储能电池能量和充放电约束。
3.如权利要求1所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述优化调度模型为：
其中，
为时间段k的虚拟电厂净收益，
为虚拟电厂在k时段内的收益，
为k时段虚拟电厂的运行管理成本，
为k时段虚拟电厂的能耗成本；
为k时段虚拟电厂的惩罚损失费用。
4.如权利要求3所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂在k时段内的收益
为：
其中，
为k时段的售电电价；
分别为k时段风电、光伏、燃气轮机和储能电池发电出力及储能电池充电功率。
5.如权利要求3所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述k时段虚拟电厂的惩罚损失费用
为：
其中，
为k时段分时电价购电电价；Gk为k时段虚拟电厂申报出力计划，
分别为k时段风电、光伏、燃气轮机和储能电池发电出力及储能电池充电功率。
6.如权利要求1所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述对所述优化调度模型进行寻优，以各时段内净收益最大为目标，进行日前实时两阶段优化调度。
7.如权利要求6所述的基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述日前实时两阶段优化调度，具体为：
在日前调度中，综合风电、光伏预测出力情况，考虑分时电价和光照因素，优化储能出力，制定出力计划；
在实时调度中，通过储热装置充放能对风电、光伏出力偏差进行修正，储能电池辅助光热对偏差进行调节，并采用新一代数学规划优化系统Gurobi算法优化各单元出力。
8.基于分时电价的综合能源虚拟电厂优化调度系统，其特征在于，包括第一构建模块、第二构建模块、寻优调度模块：
第一构建模块，被配置为：基于综合能源的实际运行情况，建立综合能源虚拟电厂运行时的运行约束；
第二构建模块，被配置为：基于所述运行约束，构建以虚拟电厂各时段内净收益最大为目标函数的优化调度模型，其中，所述各时段内净收益基于分时电价计算；
寻优调度模块，被配置为：对所述优化调度模型进行寻优，对所述综合能源虚拟电厂进行对应的运行调度。
9.一种电子设备，其特征是，包括：
存储器，用于非暂时性存储计算机可读指令；以及
处理器，用于运行所述计算机可读指令，
其中，所述计算机可读指令被所述处理器运行时，执行上述权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其特征是，非暂时性地存储计算机可读指令，其中，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，执行权利要求1-7任一项所述方法的指令。
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