CN116436039A - 一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法及装置 - Google Patents

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CN116436039A CN202310524980.4A CN202310524980A CN116436039A CN 116436039 A CN116436039 A CN 116436039A CN 202310524980 A CN202310524980 A CN 202310524980A CN 116436039 A CN116436039 A CN 116436039A
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杜洋
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Abstract

本发明涉及一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法及装置，属于电力系统调频控制技术领域，该方法包括：充分考虑新能源机组发电的随机性，建立虚拟电厂模型；利用随机模型预测控制方法，构建以二次调频收益最大为目标函数的日前优化阶段调度计划；基于日前优化阶段调度计划，构建以综合调频性能最高为目标函数的下层日内滚动调度计划。本申请能够充分考虑新能源机组出力的随机性，并且能够提高虚拟电厂二次调频的调频收益和调频效果。

Description

一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法及装置
技术领域
本发明涉及电力系统调频控制技术领域，尤其是涉及一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法及装置。
背景技术
近年来，全球能源短缺和气候环境日益恶化，我国为促进节能减排，新能源发电占比逐步提高，随着光伏、风电普及率的不断提高，新能源的随机性和波动性问题也越来越严重，降低了频率质量的维持能力，将使电网的频率特性逐步恶化，给电网的安全稳定运行带来威胁；除此之外，由于风能具有间歇性、波动性和不确定性等特点，仅靠常规的电源频率控制，再加上系统不能完全消纳风光新能源，会导致系统稳定性要求难以满足，极易出现“弃风”和“弃光”现象。在这种严峻形势下，传统以水电、火电为主要调频资源的配置方案已经难以满足系统的实时调频需求，系统亟需利用新型调频资源以及良好的调频策略来实现高质量动态频率控制。
虚拟电厂作为未来能源市场上的一种新型电力能源聚合技术，能够将分布在不同区域下的各种能源聚合成稳定、可控的能源集，对其中的各种可调节资源进行合理的优化配置和利用，不仅对平衡电网供需起到重要作用，还能更好地为电网提供辅助调频服务。现有技术存在利用虚拟电厂辅助电网二次调频的研究，建立了含有火电机组、电动汽车及储能的虚拟电厂参与二次调频调度模型，验证了虚拟电厂参与二次调频明显提高经济收益；一些研究技术还考虑了高比例可再生能源渗透下虚拟电厂多时间尺度协调优化调度，消除系统中随机扰动的影响，实现高比例可再生能源的安全消纳；还有研究提出了火电机组、储能系统、流水车间联合的虚拟电厂调频方案，分析联合调频的性能效果及成本，提高了调频性能和经济效益。
但现有研究并未能将虚拟电厂中传统机组、新能源机组、储能、可控负荷这四部分资源进行联合调度，也没有充分考虑新能源机组发电的随机性；另一方面，现有研究技术也未能将调频净利润和调频性能综合起来进行考虑。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法及装置。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
作为本发明的第一方面，提供一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，包括：
考虑新能源机组发电的随机性，建立虚拟电厂模型；
基于随机模型预测控制思想，将优化调度过程分为日前优化调度、日内滚动优化两个阶段；
在日前优化阶段充，考虑新能源机组发电的随机性，以虚拟电厂辅助电网获得的二次调频净利润最大目标函数进行优化；
在日前优化阶段，以虚拟电厂辅助电网的综合调频性能指标最高目标函数进行优化；
根据上述日前与日内虚拟电厂优化方案对虚拟电厂内可调节资源进行优化调度。
进一步的，所述虚拟电厂模型中可调节资源包括：传统机组、新能源机组、储能系统以及可控负荷；其中，传统机组包括水电、火电机组；新能源机组包括风电、光伏机组；储能系统包括锂电池储能、燃料电池储能；可控负荷为居民可削减负荷。
进一步的，所述风电机组输出功率的随机性由风能的随机分布引起，考虑风速概率密度的风电机组输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000021
式中：PWT为风机输出功率；Pr为风机额定最大功率；vr为额定风速；v为实际风速；vci为启动风速；vco为截止风速；
所述风速的概率密度表达式采用Gumbel分布表示：
Figure BDA0004222442210000022
式中，v为实际风速；b，d为待定系数。
进一步的，所述光伏机组预测输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000031
式中，PPV为光伏机组输出功率；PSTC为光伏机组额定容量；GSTC为标准条件下的光强；r为实际光强；αp为功率温度系数；TC为光伏板实际温度；TSTC为标准条件下光伏温度；
光伏机组输出功率的随机性，采用正态分布描述光伏发电出力的随机预测误差，考虑概率密度的光伏机组输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000032
式中，P'PV为考虑概率密度的光伏机组输出功率值；σPV为光伏随机预测误差的标准差。
进一步的，所述日前优化阶段中，虚拟电厂优化调度的目标函数为虚拟电厂辅助电网获得的二次调频净利润最大，表达式如下：
max Cpro＝Cin-Ccost
式中，Cpro为虚拟电厂辅助电网二次调频获得的净利润；Cin为虚拟电厂辅助电网二次调频获得的调频补偿总净利润；Ccost为虚拟电厂辅助电网二次调频的总支出。
进一步的，所述方法考虑新能源机组发电的随机性，并且所述日前优化调度侧重经济性，以虚拟电厂辅助电网获得的调频净利润最大为目标函数，建立长时间尺度下的约束条件。
进一步的，所述日内滚动优化中，在日前优化调度方案的基础上缩短时间尺度，依据包括短期新能源机组预测出力和短期负荷需求的实时预测信息，根据误差概率密度函数进行大规模抽样，获取一系列体现误差分布特性的确定性样本集，并根据样本间相似度聚类获取典型场景，更新日前优化调度方案；
虚拟电厂优化调度的目标函数为虚拟电厂辅助电网的综合调频性能指标最高，表达式如下：
Figure BDA0004222442210000033
式中：kz为综合调频性能指标，k1.i、k2.i、k3.i分别为调节速率指标、调节精度指标和响应时间指标；α、β、γ均为大于0小于1的性能指标调节因子，且满足α+β+γ＝1。
进一步的，所述调节速率指标k1.i是指发电单元响应二次调频控制指令的速率，计算公式如下：
k1.i＝kv.i/kav
式中，kv.i为虚拟电厂中参与调频的各发电单元实测调节速率；kav为虚拟电厂内参与调频的各发电单元平均调节速率；
所述响应时间指标k2.i是指发电单元响应二次调频控制指令的时间延迟，计算公式如下：
k2.i＝1-(Td.i/5×60)
式中，Td.i为虚拟电厂中参与调频的各发电单元响应延迟时间；
上述调节精度指标k3.i是指发电单元机组响应二次调频控制指令的精准度，计算公式如下：
k3.i＝1-(ξi/ξal)
其中，ξi为发电单元调节误差；ξal为发电单元调节允许误差。
进一步的，所述日内优化调度侧重调频效果，以反映虚拟电厂调频效果的综合调频性能指标为目标函数，建立短时间尺度下的约束条件。
作为本发明的第二方面，提供一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度装置，应用于虚拟电厂，包括：
模型构建模块，考虑新能源机组发电的随机性，建立虚拟电厂模型；
调度计划构建模块，用于基于随机模型预测控制思想，将优化调度过程分为日前优化调度、日内滚动优化两个阶段；
在日前优化阶段充，考虑新能源机组发电的随机性，以虚拟电厂辅助电网获得的二次调频净利润最大目标函数进行优化；
在日前优化阶段，在日前优化调度方案的基础上缩短时间尺度，依据包括短期新能源机组预测出力和短期负荷需求的实时预测信息，根据误差概率密度函数进行大规模抽样，获取一系列体现误差分布特性的确定性样本集，并根据样本间相似度聚类获取典型场景，以虚拟电厂辅助电网的综合调频性能指标最高目标函数进行优化，更新日前优化调度方案。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1)本发明利用随机模型预测控制技术对虚拟电厂内各可调节资源进行联合调度，在一方面能够充分考虑新能源机组出力的随机性，实时跟踪日前二次调频调度曲线，另一方面能提高虚拟电厂辅助电网二次调频的调频净利润和调频效果。
2)所建立虚拟电厂模型可调度资源的调节种类全，覆盖范围面广，该模型可用于当下及未来虚拟电厂，虚拟电厂内部可调节资源包含传统机组、新能源机组、储能系统以及可控负荷。其中，传统机组包括水电、火电机组这两种常规发电机组；新能源机组包括风电、光伏这两种发展迅速的分布式能源；储能系统包括锂电池储能、燃料电池储能这两种储能形式；可控负荷包括居民可削减负荷。
3)日内滚动优化能够有效减小日前调度与日内实际情况的偏差带来的影响，同时减小风电、光伏预测误差的影响，减少弃风弃光，保证了新能源消纳率。
附图说明
图1为本发明一种实施例中提供的虚拟电厂辅助电网二次调频的优化调度方法流程图；
图2为本发明一种实施例中提供的虚拟电厂结构示意图；
图3为本发明一种实施例中提供的虚拟电厂日前优化调度阶段流程图；
图4为本发明一种实施例中提供的虚拟电厂日内优化调度阶段流程图；
图5是本发明一种实施例中一种虚拟电厂辅助电网二次调频的优化调度装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
虚拟电厂辅助电网二次调频是指虚拟电厂内各调频机组提供足够的可调整容量和调节速率，在允许的调节偏差下实时跟踪频率调整各调频机组的出力，以满足系统频率稳定的要求。虚拟电厂辅助电网二次调频的流程为：电网将计算得到的虚拟电厂出力值通过二次调频调度指令下达给虚拟电厂，然后虚拟电厂通过多时间尺度优化对各机组出力进行分配。
如图1所示，本公开实例提供了一种虚拟电厂辅助电网二次调频的优化调度方法，包括以下步骤：
1、充分考虑新能源机组发电的随机性，建立虚拟电厂模型；
2、利用随机模型预测控制方法，将优化调度过程分为日前优化调度、日内滚动优化两个阶段。依据已建立的虚拟电厂模型以及日前辅助电网调频市场规则，获得虚拟电厂的日前优化调度方案；
3、在已获得日前优化调度方案的基础上，进一步缩短时间尺度，并依据短期新能源机组预测出力、短期负荷需求等实时预测信息，根据误差概率密度函数进行大规模抽样，获取一系列体现误差分布特性的确定性样本集，并根据样本间相似度聚类获取典型场景，更新日前优化调度方案，获得虚拟电厂模型的日内优化调度方案；
4、根据上述日前/日内虚拟电厂优化方案对虚拟电厂内可调节资源进行优化调度；
在上述实施例中，虚拟电厂内部可调节资源由传统机组、新能源机组、储能系统以及可控负荷组成。其中，传统机组包括水电、火电机组这两种常规发电机组；新能源机组包括风电、光伏这两种发展迅速的分布式能源；储能系统包括锂电池储能、燃料电池储能这两种储能形式；可控负荷包括居民可削减负荷。
其中风电机组输出功率的随机性由风能的随机分布引起，风速的概率密度表达式可用Gumbel分布表示：
Figure BDA0004222442210000061
式中，v为实际风速；b,d为待定系数。
考虑风速概率密度的风电机组输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000062
式中：PWT为风机输出功率；Pr为风机额定最大功率；vr为额定风速；v为实际风速；vci为启动风速；vco为截止风速。
光伏机组预测输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000063
式中：PPV为光伏机组输出功率；PSTC为光伏机组额定容量；GSTC为标准条件下的光强，取1kW/m2；r为实际光强(kW/m2)；αp为功率温度系数,其值为-0.47％/K；TC为光伏板实际温度；TSTC为标准条件下光伏温度，取25℃。
光伏机组输出功率的随机性由光照强度的随机分布引起，可采用正态分布描述光伏发电出力的随机预测误差，考虑概率密度的光伏机组输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000071
式中：P'PV为考虑概率密度的光伏机组输出功率值；σPV为光伏随机预测误差的标准差。
在本公开实施例中，构建的虚拟电厂采用集中控制结构，组成成员包括水电、火电机组、风电、光伏、储能以及可控负荷，如图2所示，虚拟电厂设立集中控制中心以及本地控制中心，用于采集、汇总各可调节资源间及区域电网的相关信息，并进行协调优化调度，可控负荷的负荷预测和可调节量，风电、光伏的功率预测值，储能电量，实时电价及调频补偿价格等。
在本公开实施例中，虚拟电厂辅助电网二次调频的优化调度过程基于随机模型预测控制思想，分为日前优化调度、日内滚动优化两个阶段。
在上述实施例中，日前优化调度是提前1天根据虚拟电厂内新能源机组出力、负荷需求，及调频市场出清价格等预测信息，以虚拟电厂参与二次调频辅助调频的经济性为优化目标，在满足上级下达的二次调频指令及各项安全运行指标的约束下，对虚拟电厂内部不同资源的有功出力进行协调优化调度，完成二次调频指令的大范围有功调节，得到日前最优经济运行方案。日前优化时间粒度取1h，控制变量为虚拟电厂内部参与调频的各机组出力。
在上述实施例中，日内滚动优化预测以日前二次调频优化方案为基准，侧重于虚拟电厂辅助电网二次调频效果，以调频效果最佳为优化目标，同时兼顾调频安全性，优化控制时域取1h，优化时间粒度取15min。日内优化基于实时更新新能源机组有功出力、负荷需求和实时市场电价等短期预测信息，根据误差概率密度函数进行大规模抽样，获取一系列体现误差分布特性的确定性样本集，并根据样本间相似度聚类获取典型场景，在满足日前优化调度方案及日内各项安全运行指标的约束下，在短时间尺度下对虚拟电厂内各资源的有功出力进行更细致地协调优化，完成对二次调频指令的小范围有功调节，得到日内最优调频效果运行方案。
在上述实施例中，日前优化阶段虚拟电厂优化调度的目标函数为虚拟电厂辅助电网获得的二次调频净利润最大，表达式如下：
max Cpro＝Cin-Ccost
式中：Cpro为虚拟电厂辅助电网二次调频获得的净利润；Cin为虚拟电厂辅助电网二次调频获得的调频补偿总收益；Ccost为虚拟电厂辅助电网二次调频的总支出。
上述调频补偿总收益可由下式计算：
Figure BDA0004222442210000081
式中：CinA为t时刻总调频里程补偿；CinB为t时刻总调频容量补偿；
Figure BDA0004222442210000082
为t时刻虚拟电厂中第i个调频机组提供的调频里程，/>
Figure BDA0004222442210000083
为t时刻虚拟电厂中第i个调频机组的里程结算价格；/>
Figure BDA0004222442210000084
为t时刻虚拟电厂中第i个调频机组的综合调频性能指标平均值；m为虚拟电厂内参与二次调频机组数量；/>
Figure BDA0004222442210000085
为t时刻虚拟电厂中第j个调频机组的调频机组的调频容量；/>
Figure BDA0004222442210000086
为t时刻虚拟电厂中第j个调频机组的调频服务时长；/>
Figure BDA0004222442210000087
为二次调频容量补偿标准价格。
上述参与二次调频机组总支出可由下式计算：
Figure BDA0004222442210000088
式中：CTU、CNEU、CESS、CDSR分别为虚拟电厂中传统机组、新能源机组、储能系统及可控负荷参与调频成本；
Figure BDA0004222442210000089
为t时刻传统机组出力值，包括燃气轮机和小水机两部分；ai、bi、ci分别为传统机组经济调度发电成本二次函数的各次项系数；/>
Figure BDA00042224422100000810
为t时刻新能源机组出力值，包括光伏和风机两部分；cop、cq分别为运行维护系数及弃风/弃光惩罚系数；/>
Figure BDA00042224422100000811
为t时刻储能出力值；com为储能系统的运行维护系数；/>
Figure BDA00042224422100000812
为t时刻负荷削减量；/>
Figure BDA00042224422100000813
为t时刻单位负荷参与二次调频补偿价格。
在上述实施例中，虚拟电厂优化调度的目标函数为虚拟电厂辅助电网的综合调频性能指标最高，表达式如下：
Figure BDA00042224422100000814
式中：kz为综合调频性能指标，k1.i、k2.i、k3.i分别为调节速率指标、调节精度指标和响应时间指标；α、β、γ均为大于0小于1的性能指标调节因子，且满足α+β+γ＝1；
上述调节速率指标k1.i是指发电单元响应二次调频控制指令的速率，计算公式如下：
k1.i＝kv.i/kav
式中，kv.i为虚拟电厂中参与调频的各发电单元实测调节速率；kav为虚拟电厂内参与调频的各发电单元平均调节速率。
上述响应时间指标k2.i是指发电单元响应二次调频控制指令的时间延迟，计算公式如下：
k2.i＝1-(Td.i/5×60)
式中，Td.i为虚拟电厂中参与调频的各发电单元响应延迟时间，单位为秒，为虚拟电厂中参与调频的各发电单元AGC开始动作与发电单元接到二次调频命令的延迟时间。
上述调节精度指标k3.i是指发电单元机组响应二次调频控制指令的精准度，计算公式如下：
k3.i＝1-(ξi/ξal)
其中，ξi为发电单元调节误差，指发电单元响应二次调频控制指令后实际出力值与控制指令值的偏差量；ξal为发电单元调节允许误差，为其额定出力的1.5％。
实施例2
如图5所示，作为本发明的第二种实施方式，本实施例提供一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度装置，应用于虚拟电厂，包括：
模型构建模块，考虑新能源机组发电的随机性，建立虚拟电厂模型；
调度计划构建模块，用于基于随机模型预测控制思想，将优化调度过程分为日前优化调度、日内滚动优化两个阶段；
在日前优化阶段充，考虑新能源机组发电的随机性，以虚拟电厂辅助电网获得的二次调频净利润最大目标函数进行优化；
在日前优化阶段，在日前优化调度方案的基础上缩短时间尺度，依据包括短期新能源机组预测出力和短期负荷需求的实时预测信息，根据误差概率密度函数进行大规模抽样，获取一系列体现误差分布特性的确定性样本集，并根据样本间相似度聚类获取典型场景，以虚拟电厂辅助电网的综合调频性能指标最高目标函数进行优化，更新日前优化调度方案。
示例性的，风电机组输出功率的随机性由风能的随机分布引起，风速的概率密度表达式可用Gumbel分布表示：
Figure BDA0004222442210000101
式中，v为实际风速；b,d为待定系数。
考虑风速概率密度的风电机组输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000102
式中：PWT为风机输出功率；Pr为风机额定最大功率；vr为额定风速；v为实际风速；vci为启动风速；vco为截止风速。
光伏机组预测输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000103
式中：PPV为光伏机组输出功率；PSTC为光伏机组额定容量；GSTC为标准条件下的光强，取1kW/m2；r为实际光强(kW/m2)；αp为功率温度系数,其值为-0.47％/K；TC为光伏板实际温度；TSTC为标准条件下光伏温度，取25℃。
光伏机组输出功率的随机性由光照强度的随机分布引起，可采用正态分布描述光伏发电出力的随机预测误差，考虑概率密度的光伏机组输出功率表达式为：
Figure BDA0004222442210000104
式中：P'PV为考虑概率密度的光伏机组输出功率值；σPV为光伏随机预测误差的标准差。
构建的虚拟电厂采用集中控制结构，组成成员包括水电、火电机组、风电、光伏、储能以及可控负荷，如图2所示，虚拟电厂设立集中控制中心以及本地控制中心，用于采集、汇总各可调节资源间及区域电网的相关信息，并进行协调优化调度，可控负荷的负荷预测和可调节量，风电、光伏的功率预测值，储能电量，实时电价及调频补偿价格等。
虚拟电厂辅助电网二次调频的优化调度过程基于随机模型预测控制思想，分为日前优化调度、日内滚动优化两个阶段。
日前优化调度是提前1天根据虚拟电厂内新能源机组出力、负荷需求，及调频市场出清价格等预测信息，以虚拟电厂参与二次调频辅助调频的经济性为优化目标，在满足上级下达的二次调频指令及各项安全运行指标的约束下，对虚拟电厂内部不同资源的有功出力进行协调优化调度，完成二次调频指令的大范围有功调节，得到日前最优经济运行方案。日前优化时间粒度取1h，控制变量为虚拟电厂内部参与调频的各机组出力。
日内滚动优化预测以日前二次调频优化方案为基准，侧重于虚拟电厂辅助电网二次调频效果，以调频效果最佳为优化目标，同时兼顾调频安全性，优化控制时域取1h，优化时间粒度取15min。日内优化基于实时更新新能源机组有功出力、负荷需求和实时市场电价等短期预测信息，根据误差概率密度函数进行大规模抽样，获取一系列体现误差分布特性的确定性样本集，并根据样本间相似度聚类获取典型场景，在满足日前优化调度方案及日内各项安全运行指标的约束下，在短时间尺度下对虚拟电厂内各资源的有功出力进行更细致地协调优化，完成对二次调频指令的小范围有功调节，得到日内最优调频效果运行方案。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，包括：
考虑新能源机组发电的随机性，建立虚拟电厂模型；
基于随机模型预测控制思想，将优化调度过程分为日前优化调度、日内滚动优化两个阶段；
在日前优化阶段充，考虑新能源机组发电的随机性，以虚拟电厂辅助电网获得的二次调频净利润最大目标函数进行优化；
在日前优化阶段，以虚拟电厂辅助电网的综合调频性能指标最高目标函数进行优化；
根据上述日前与日内虚拟电厂优化方案对虚拟电厂内可调节资源进行优化调度。
2.如权利要求1所述的一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂模型中可调节资源包括：传统机组、新能源机组、储能系统以及可控负荷；其中，传统机组包括水电、火电机组；新能源机组包括风电、光伏机组；储能系统包括锂电池储能、燃料电池储能；可控负荷为居民可削减负荷。
3.如权利要求2所述的一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，所述风电机组输出功率的随机性由风能的随机分布引起，考虑风速概率密度的风电机组输出功率表达式为：
Figure FDA0004222442200000011
式中：PWT为风机输出功率；Pr为风机额定最大功率；vr为额定风速；v为实际风速；vci为启动风速；vco为截止风速；
所述风速的概率密度表达式采用Gumbel分布表示：
Figure FDA0004222442200000012
式中，v为实际风速；b，d为待定系数。
4.如权利要求2所述的一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，所述光伏机组预测输出功率表达式为：
Figure FDA0004222442200000021
式中，PPV为光伏机组输出功率；PSTC为光伏机组额定容量；GSTC为标准条件下的光强；r为实际光强；αp为功率温度系数；TC为光伏板实际温度；TSTC为标准条件下光伏温度；
光伏机组输出功率的随机性，采用正态分布描述光伏发电出力的随机预测误差，考虑概率密度的光伏机组输出功率表达式为：
Figure FDA0004222442200000022
式中，P′PV为考虑概率密度的光伏机组输出功率值；σPV为光伏随机预测误差的标准差。
5.如权利要求1所述的一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，所述日前优化阶段中，虚拟电厂优化调度的目标函数为虚拟电厂辅助电网获得的二次调频净利润最大，表达式如下：
max Cpro＝Cin-Ccost
式中，Cpro为虚拟电厂辅助电网二次调频获得的净利润；Cin为虚拟电厂辅助电网二次调频获得的调频补偿总净利润；Ccost为虚拟电厂辅助电网二次调频的总支出。
6.如权利要求1或5所述的一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，所述方法考虑新能源机组发电的随机性，并且所述日前优化调度侧重经济性，以虚拟电厂辅助电网获得的调频净利润最大为目标函数，建立长时间尺度下的约束条件。
7.如权利要求1所述的一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，所述日内滚动优化中，在日前优化调度方案的基础上缩短时间尺度，依据包括短期新能源机组预测出力和短期负荷需求的实时预测信息，根据误差概率密度函数进行大规模抽样，获取一系列体现误差分布特性的确定性样本集，并根据样本间相似度聚类获取典型场景，更新日前优化调度方案；
虚拟电厂优化调度的目标函数为虚拟电厂辅助电网的综合调频性能指标最高，表达式如下：
Figure FDA0004222442200000023
式中：kz为综合调频性能指标，k1.i、k2.i、k3.i分别为调节速率指标、调节精度指标和响应时间指标；α、β、γ均为大于0小于1的性能指标调节因子，且满足α+β+γ＝1。
8.如权利要求7所述的一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，所述
调节速率指标k1.i是指发电单元响应二次调频控制指令的速率，计算公式如下：
k1.i＝kv.i/kav
式中，kv.i为虚拟电厂中参与调频的各发电单元实测调节速率；kav为虚拟电厂内参与调频的各发电单元平均调节速率；
所述响应时间指标k2.i是指发电单元响应二次调频控制指令的时间延迟，计算公式如下：
k2.i＝1-(Td.i/5×60)
式中，Td.i为虚拟电厂中参与调频的各发电单元响应延迟时间；
上述调节精度指标k3.i是指发电单元机组响应二次调频控制指令的精准度，计算公式如下：
k3.i＝1-(ξi/ξal)
其中，ξi为发电单元调节误差；ξal为发电单元调节允许误差。
9.如权利要求1或7所述的一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度方法，其特征在于，所述日内优化调度侧重调频效果，以反映虚拟电厂调频效果的综合调频性能指标为目标函数，建立短时间尺度下的约束条件。
10.一种虚拟电厂辅助电网二次调频优化调度装置，应用于虚拟电厂，其特征在于，包括：
模型构建模块，考虑新能源机组发电的随机性，建立虚拟电厂模型；
调度计划构建模块，用于基于随机模型预测控制思想，将优化调度过程分为日前优化调度、日内滚动优化两个阶段；
在日前优化阶段充，考虑新能源机组发电的随机性，以虚拟电厂辅助电网获得的二次调频净利润最大目标函数进行优化；
在日前优化阶段，在日前优化调度方案的基础上缩短时间尺度，依据包括短期新能源机组预测出力和短期负荷需求的实时预测信息，根据误差概率密度函数进行大规模抽样，获取一系列体现误差分布特性的确定性样本集，并根据样本间相似度聚类获取典型场景，以虚拟电厂辅助电网的综合调频性能指标最高目标函数进行优化，更新日前优化调度方案。
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