CN116722547A - 虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116722547A
CN116722547A CN202310995643.3A CN202310995643A CN116722547A CN 116722547 A CN116722547 A CN 116722547A CN 202310995643 A CN202310995643 A CN 202310995643A CN 116722547 A CN116722547 A CN 116722547A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power generation
cost
power
electricity
determining
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.)
Granted
Application number
CN202310995643.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116722547B (zh
Inventor
邵俊松
樊小毅
庞海天
张聪
宋丹阳
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.)
Shenzhen Jianghang Lianjia Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Jianghang Lianjia Intelligent Technology 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 Shenzhen Jianghang Lianjia Intelligent Technology Co ltd filed Critical Shenzhen Jianghang Lianjia Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202310995643.3A priority Critical patent/CN116722547B/zh
Publication of CN116722547A publication Critical patent/CN116722547A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116722547B publication Critical patent/CN116722547B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • 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
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • 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
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0206—Price or cost determination based on market factors
    • 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—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy 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
    • H02J3/004—Generation forecast, e.g. methods or systems for forecasting future energy generation
    • 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
    • H02J3/007—Arrangements for selectively connecting the load or loads to one or several among a plurality of power lines or power sources
    • H02J3/0075—Arrangements for selectively connecting the load or loads to one or several among a plurality of power lines or power sources for providing alternative feeding paths between load and source according to economic or energy efficiency considerations, e.g. economic dispatch
    • 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

Landscapes

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

Abstract

本发明公开了一种虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质，属于电力调度技术领域。本发明通过根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量；获取全天的电价费用信息；根据全天的电价费用信息构建发电利润模型；通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型；将发电利润模型和发电成本模型进行融合，得到目标模型；根据目标模型确定发电侧对应的发电成本；根据发电成本确定发电侧的发电出力值；基于发电出力值对发电侧进行调控，通过将需求侧的发电利润模型以及发电侧的发电成本模型结合，能够同时兼顾需求侧与发电侧，满足了电力系统稳定运行的需求。

Description

虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及电力调度技术领域，尤其涉及一种虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着人民生活水平的提高，电力需求量不断加大，为缓解化石能源的紧张，可再生能源发电受到了广泛关注。另外，中国大多数地区用电尖峰时间短且峰值高，为短暂的“尖峰”时刻增加发电设备会加大电力系统的发电成本，增添不必要的经济损耗。从需求侧管理用户负荷是一种有效缓解尖峰用电，实现削峰填谷的方法。然而，大部分用户负荷分布分散，难以直接作为需求侧资源参与电网调度，且新能源发电机组出力波动性较大，直接并入电网会影响电力系统的稳定性。
虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式电源、储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式资源的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。应用虚拟电厂的互动响技术，可以有效削减高峰时段的用电需求，提高电网的运行弹性，并且可以显著减少设备投资，提高资源的利用效率。然而目前的虚拟电厂只是将需求侧作为辅助调控，单纯的只考虑需求侧的调控无法满足电力系统稳定运行的需求。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术只是将需求侧作为辅助调控，单纯的只考虑需求侧的调控无法满足电力系统稳定运行的需求的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种虚拟电厂需求响应调控方法，所述虚拟电厂需求响应调控方法包括以下步骤：
根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量；
获取全天的电价费用信息；
根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型；
通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型；
将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型；
根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本；
根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值；
基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控。
可选地，所述根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型，包括：
从所述全天的电价费用信息中提取出购电电价、购电量以及交易电价；
根据所述购电电价和所述购电量确定购电总价；
根据所述交易电价和所述各个用电时段对应的用户用电量确定交易总价；
获取各个用电时段对应的目标补偿费用；
根据所述购电总价、所述交易总价以及所述各个用电时段对应的目标补偿费用构建发电利润模型。
可选地，所述获取各个用电时段对应的目标补偿费用，包括：
检测各个用电时段的第一负荷的状态、第二负荷的状态以及第三负荷的状态；
在所述第一负荷处于可削减状态时，获取所述第一负荷对应的补偿费用以及可削减负荷量；
根据所述补偿费用和所述可削减负荷量确定第一补偿费用；
在所述第二负荷处于可转移状态时，获取所述第二负荷对应的补偿费用以及可转移负荷量；
根据所述补偿费用和所述可转移负荷量确定第二补偿费用；
在所述第三负荷处于可平移状态时，获取所述第三负荷对应的补偿费用以及可平移负荷量；
根据所述补偿费用和所述可平移负荷量确定第三补偿费用；
根据所述第一补偿费用、所述第二补偿费用和/或所述第三补偿费用确定目标补偿费用。
可选地，所述发电侧至少包括：燃气轮发电机组、风电机组、光伏机组以及蓄电池组，所述通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型，包括：
根据各个用电时段所述燃气轮发电机组中各个燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数，所述风电机组的实际出力成本和弃风惩罚成本，所述光伏机组的实际出力成本和弃光惩罚成本以及所述蓄电池组的存放功率和功率参数得到所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本；
根据所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本构建发电侧的发电成本模型。
可选地，所述根据各个用电时段所述燃气轮发电机组中各个燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数，所述风电机组的实际出力成本和弃风惩罚成本，所述光伏机组的实际出力成本和弃光惩罚成本以及所述蓄电池组的存放功率和功率参数得到所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本，包括：
根据所述发电功率和所述发电耗量参数确定所述燃气轮发电机组的发电成本；
根据所述风电机组的实际出力成本和所述弃风惩罚成本确定所述风电机组的发电成本；
根据所述光伏机组的实际出力成本和所述弃光惩罚成本确定所述光伏机组的发电成本；
根据所述存放功率和所述功率参数确定所述蓄电池组的发电成本。
可选地，所述根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值，包括：
获取所述发电侧对应的各个发电机组；
确定各个发电机组对应的运行约束条件；
根据所述运行约束条件确定各个发电机组对应的发电出力值。
可选地，所述根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量，包括：
确定各个用电时段对应的弹性变化系数以及原始用户用电量；
根据所述弹性变化系数和所述实时电价变化率确定各个用电时段对应的负荷响应率；
根据所述负荷响应率和各个用电时段对应的原始用户用电量确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种虚拟电厂需求响应调控装置，所述虚拟电厂需求响应调控装置包括：
获取模块，用于根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量；
所述获取模块，还用于获取全天的电价费用信息；
构建模块，用于根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型；
所述构建模块，还用于通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型；
计算模块，用于将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型；
所述计算模块，用于根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本；
所述计算模块，还用于根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值；
控制模块，用于基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种虚拟电厂需求响应调控设备，所述虚拟电厂需求响应调控设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的虚拟电厂需求响应调控程序，所述虚拟电厂需求响应调控程序配置为实现如上文所述的虚拟电厂需求响应调控方法。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有虚拟电厂需求响应调控程序，所述虚拟电厂需求响应调控程序被处理器执行时实现如上文所述的虚拟电厂需求响应调控方法。
本发明通过根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量；获取全天的电价费用信息；根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型；通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型；将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型；根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本；根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值；基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控，通过将需求侧的发电利润模型以及发电侧的发电成本模型结合，能够同时兼顾需求侧与发电侧，满足了电力系统稳定运行的需求。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的虚拟电厂需求响应调控设备的结构示意图；
图2为本发明虚拟电厂需求响应调控方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明虚拟电厂需求响应调控方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明虚拟电厂需求响应调控方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明虚拟电厂需求响应调控装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的虚拟电厂需求响应调控设备结构示意图。
如图1所示，该虚拟电厂需求响应调控设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（Wireless-Fidelity，Wi-Fi）接口）。存储器1005可以是高速的随机存取存储器（RandomAccess Memory，RAM）存储器，也可以是稳定的非易失性存储器（Non-Volatile Memory，NVM），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对虚拟电厂需求响应调控设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及虚拟电厂需求响应调控程序。
在图1所示的虚拟电厂需求响应调控设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明虚拟电厂需求响应调控设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在虚拟电厂需求响应调控设备中，所述虚拟电厂需求响应调控设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的虚拟电厂需求响应调控程序，并执行本发明实施例提供的虚拟电厂需求响应调控方法。
本发明实施例提供了一种虚拟电厂需求响应调控方法，参照图2，图2为本发明一种虚拟电厂需求响应调控方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述虚拟电厂需求响应调控方法包括以下步骤：
步骤S10：根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量。
在本实施例中，本实施例的执行主体为虚拟电厂需求响应调控设备，所述虚拟电厂需求响应调控设备可以为计算机等终端设备，还可以为具有相同或相似功能的其他设备，本实施例以虚拟电厂需求响应调控设备为例进行说明。
需要说明的是，目前的虚拟电厂只是将需求侧作为辅助调控，单纯的只考虑需求侧的调控无法满足电力系统稳定运行的需求，本实施例中为了解决这一技术问题，先构建需求侧对应的发电利润模型，然后再构建发电侧对应的发电成本模型，最终基于这两个模型进行融合，能够同时兼顾到需求侧与发电侧的利益，实现最终的调控，具体地可以按照如下方式实现。
在具体实现中，所构建的发电利润模型对应于全天的发电利润，在实际情况中，不同的用电时段所对应的用户用电量是不同的，因此在构建发电利润模型之前，本实施例中需要先获取各个用电时段对应的用户用电量。
具体地，本实施例中可以根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段所对应的用户用电量，进一步地，当电价发生变化时，会改变用户的用电行为，导致各个用电时段的负荷响应率发生变化，本实施例中可以通过弹性变化系数以及实时电价变化率确定各个用电时段对应的负荷响应率，例如ɑ=ɛB，其中，ɑ表示各个用电时段对应的负荷响应率，ɛ为各个用电时段对应的弹性变化系数，B表示实时电价变化率。在确定各个用电时段对应的负荷响应率之后，本实施例中先获取各个用电时段对应的原始用户用电量，然后根据负荷响应率以及各个用电时段对应的原始用户用电量即可计算出需求侧在各个用电时段对应的用户用电量，例如Qd=ɑQL，其中，Qd表示需求侧在各个用电时段对应的用户用电量，QL表示各个用电时段对应的原始用户用电量，原始用户用电量为在电价发生变化之前的用户用电量。
步骤S20：获取全天的电价费用信息。
在具体实施中，在计算完需求侧各个用电时段对应的用户用电量之后，本实施例中需要进一步获取全天的电价费用信息，其中，电价费用信息包括但不限于购电电价、购电量以及交易电价，购电电价和购电量表示与电力供应商签订的各个用电时段的购买电价以及购买的电量，交易电价表示各个用电时段与用户进行交易时的售电价格。本实施例中还可以从电价费用信息提取出其他信息进行发电利润模型的构建，可以根据实际需求进行相应地选择，本实施例中对此不加以限制。
步骤S30：根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型。
在本实施例中，在获取到全天的电价费用信息之后，本实施例中可以从全天的电价费用信息中提取出购电电价、购电量以及交易电价。根据购电电价和购电量可以计算出购电总价，例如购电总价为*/>，其中，/>为各个用电时段对应的购电电价，/>为各个用电时段对应的购电量。进一步地，根据交易电价和各个用电时段对应的用户电量可以计算出交易总价，例如交易总价为/>*/>，其中，/>为交易电价，/>为各个用电时段对应的用户用电量。
进一步地，每个用电时段还对应有相应的目标补偿费用，将上述计算得到的购电总价与交易总价与每个用电时段对应的目标补偿费用结合即可得到
需求侧的发电利润模型。假设目标补偿费用为Ft，发电利润F1= */>-/>*-Ft。
在一实施例中，各个用电时段的目标补偿费用可由三部分构成，例如第一补偿费用、第二补偿费用以及第三补偿费用，也即Ft=，其中，/>为第一补偿费用，/>为第二补偿费用，/>为第三补偿费用。
需要说明的是，在计算补偿费用之前，本实施例中需要先检测各个用电时段第一负荷的状态、第二负荷的状态以及第三负荷的状态，针对不同的状态分别进行第一补偿费用、第二补偿费用以及第三补偿费用的计算。
进一步地，第一补偿费用=/>，其中，/>表示第一负荷的状态，/>表示第一负荷对应的补偿费用，/>表示第一负荷对应的可削减负荷量，当第一负荷处于可削减状态时，/>为1，反之则为0。第二补偿费用/>=/>，其中，/>表示第二负荷的状态，/>表示第二负荷对应的补偿费用，/>表示第二负荷对应的可转移负荷量，当第二负荷处于可转移状态时，/>为1，反之则为0。第三补偿费用/>=/>，其中，/>表示第三负荷的状态，/>表示第三负荷对应的补偿费用，/>表示第三负荷对应的可平移负荷量，当第三负荷处于可平移状态时，/>为1，反之则为0。
步骤S40：通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型。
在本实施例中，在得到发电利润模型之后，本实施例中需要进一步构建发电侧的发电成本模型，发电利润模型用于兼顾需求侧的利益，而发电成本模型用于兼顾发电侧的利益。具体地，本实施例中可以获取发电侧各个用电时段各个发电组的发电成本，从而得到全天的发电成本，得到发电成本模型。当然本实施例中还可以采取其他方式构建发电成本模型，可以根据实际需求进行选择，本实施例中对此不加以限制。
步骤S50：将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型。
步骤S60：根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本。
在具体实现中，在得到发电利润模型和发电成本模型之后，本实施例中将两个模型进行融合，从而得到目标模型。假设所构建得到的发电利润模型为F1，发电成本模型为Fv，则得到的目标模型F=F1-Fv。
进一步地，当F最大且Fv时最小时为最优调度方案，能够同时兼顾需求侧与发电侧的利益，基于这一条件对F进行求解，即可计算得到发电侧对应的发电成本。
步骤S70：根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值。
需要说明的是，发电侧由多个发电组构成，每一个用电时段对应的发电组不同，发电组的发电成本也不同，发电侧的发电成本由各个发电组的成本组成，发电组的发电成本与发电出力值有关，发电出力值越大相应的成本越高，可以基于发电成本与发电出力值之间的对应关系确定发电侧的各个发电组的发电出力值。对应关系例如F2=Ra*Pa，其中F2为发电成本，Ra为耗量特性参数，Pa为运行功率，也即发电出力值。当然还可以根据其他预设的发电组成本与发电出力值之间的对应关系计算不同发电成本对应的发电出力值，可以根据实际情况进行相应地设置，本实施例中对此不加以限制。
步骤S80：基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控。
在具体实施中，在得到发电出力值之后，按照该发电出力值对发电组的发电功率以及运行时长等参数进行调整，即可实现对发电侧的调控。
本实施例通过根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量；获取全天的电价费用信息；根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型；构建发电侧的发电成本模型；将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型；根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本；根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值；基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控，通过将需求侧的发电利润模型以及发电侧的发电成本模型结合，能够同时兼顾需求侧与发电侧，满足了电力系统稳定运行的需求。
参考图3，图3为本发明一种虚拟电厂需求响应调控方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例虚拟电厂需求响应调控方法中，所述步骤S40具体包括：
步骤S401：根据各个用电时段所述燃气轮发电机组中各个燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数，所述风电机组的实际出力成本和弃风惩罚成本，所述光伏机组的实际出力成本和弃光惩罚成本以及所述蓄电池组的存放功率和功率参数得到所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本。
需要说明的是，发电侧是由多个发电组构成，本实施例中的发电组至少包括燃气轮发电机组、风电机组、光伏机组以及蓄电池组。
在具体实现中，在构建发电侧的发电成本模型之前，需要先获取每一个发电组的发电成本，也即燃气轮发电机组的发电成本、风电机组的发电成本、光伏机组的发电成本以及蓄电池组的发电成本。
进一步地，在计算燃气轮发电机组的发电成本时，需要获取各个用电时段燃气轮发电机组中各个燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数，根据燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数即可计算出燃气轮发电机组的发电成本。例如Fz=Az*Pz，其中，燃气轮发电机的发电功率为Pz，发电耗量参数为Az，并且发电耗量参数与燃气轮发电机的性能有关。
在计算风电机组的发电成本时，需要先获取风电机组的实际出力成本和弃风惩罚成本，根据实际出力成本和弃风惩罚成本即可计算出风电机组的发电成本。例如Fx=Fx1-Fx2，其中，Fx1为实际出力成本，Fx2为弃风惩罚成本，Fx1=Bx*Px，Bx为风机实际发电功率与发电成本之间的关系参数，与风机的性能有关，Px为风机实际发电功率。Fx2=*△Px，其中，/>为交易电价，△Px为弃风量。
在计算光伏机组的发电成本时，需要先获取光伏机组的实际出力成本和弃光惩罚成本，根据实际出力成本和弃光惩罚成本即可计算出光伏机组的发电成本。例如Fc=Fc1-Fc2，其中，Fc1为实际出力成本，Fc2为弃光惩罚成本，Fc1=Cc*Pc，Cc为光伏机组实际出力与发电成本之间的关系参数，Pc为光伏机组实际出力。Fc2=*△Pc，其中，/>为交易电价，△Pc为弃光量。
在计算蓄电池组的发电成本时，需要先获取蓄电池组的存放功率和功率参数，根据存放功率和功率参数即可计算出蓄电池组的发电成本。例如Fv=Dv*Pv，其中，Dv为功率参数，Pv为存放功率。
步骤S402：根据所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本构建发电侧的发电成本模型。
在具体实现中，在得到燃气轮发电机组的发电成本、风电机组的发电成本、光伏机组的发电成本以及蓄电池组的发电成本之后，即可构建发电侧的发电成本模型。例如F2=Fz+Fx+Fc+Fv，其中，Fz为燃气轮发电机组的发电成本，Fx为风电机组的发电成本，Fc为光伏机组的发电成本，Fv为蓄电池组的发电成本。
本实施例通过获取各个用电时段所述燃气轮发电机组中各个燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数，所述风电机组的实际出力成本和弃风惩罚成本，所述光伏机组的实际出力成本和弃光惩罚成本以及所述蓄电池组的存放功率和功率参数；根据所述发电功率和所述发电耗量参数确定所述燃气轮发电机组的发电成本；根据所述风电机组的实际出力成本和所述弃风惩罚成本确定所述风电机组的发电成本；根据所述光伏机组的实际出力成本和所述弃光惩罚成本确定所述光伏机组的发电成本；根据所述存放功率和所述功率参数确定所述蓄电池组的发电成本，根据所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本构建发电侧的发电成本模型，通过上述方式准确计算出发电侧的发电成本，能够更好地兼顾需求侧与发电侧的利益。
参考图4，图4为本发明一种虚拟电厂需求响应调控方法第三实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，提出本发明一种虚拟电厂需求响应调控方法的第三实施例。
在本实施例中，所述步骤S70具体包括：
步骤S701：获取所述发电侧对应的各个发电机组。
步骤S702：确定各个发电机组对应的运行约束条件。
需要说明的是，为了保证每一个发电机组都能够正常运行，需要对各个发电机组进行相应的约束，也即每一个发电机组均设置有相应的运行约束条件。例如为了保证蓄电池的寿命，需要对其运行进行约束，此时的运行约束条件包括但不限于充放电次数，具体地还可以根据实际需求设置其他的运行约束条件，本实施例中对此不加以限制。
步骤S703：根据所述运行约束条件确定各个发电机组对应的发电出力值。
在具体实施中，各个发电机组对应的发电出力值需要满足相应的运行约束条件，不同的发电机组对应的运行约束条件不同，本实施例中的发电出力值包括但不限于运行功率、充放电速率以及充放电次数。例如燃气轮发电机对应的约束条件为发电功率上限，在确定发电成本之后，需要保证燃气轮发电机的发电功率不超过发电功率上限，若理论计算得到的发电功率超过发电功率上限，则将发电功率上限作为燃气轮发电机对应的发电出力值。针对风电机组以及光伏机组，本实施例中也可以按照燃气轮发电机组同样的方式确定对应的发电出力值。针对蓄电池组，其运行约束条件包括充放电速率以及充电次数，同样地，也均不能超过充放电速率的上限以及充电次数的上限。
本实施例通过获取所述发电侧对应的各个发电机组；确定各个发电机组对应的运行约束条件；根据所述运行约束条件确定各个发电机组对应的发电出力值，通过运行约束条件的限制，保证在同样的发电成本下各个发电机组能够正常稳定运行。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有虚拟电厂需求响应调控程序，所述虚拟电厂需求响应调控程序被处理器执行时实现如上文所述的虚拟电厂需求响应调控方法的步骤。
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
参照图5，图5为本发明虚拟电厂需求响应调控装置第一实施例的结构框图。
如图5所示，本发明实施例提出的虚拟电厂需求响应调控装置包括：
获取模块10，用于根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量。
所述获取模块10，还用于获取全天的电价费用信息。
构建模块20，用于根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型.
所述构建模块20，还用于通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型。
计算模块30，用于将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型。
所述计算模块30，用于根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本。
所述计算模块30，还用于根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值。
控制模块40，用于基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控。
本实施例通过根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量；获取全天的电价费用信息；根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型；通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型；将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型；根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本；根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值；基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控，通过将需求侧的发电利润模型以及发电侧的发电成本模型结合，能够同时兼顾需求侧与发电侧，满足了电力系统稳定运行的需求。
在一实施例中，所述构建模块20，还用于从所述全天的电价费用信息中提取出购电电价、购电量以及交易电价；根据所述购电电价和所述购电量确定购电总价；根据所述交易电价和所述各个用电时段对应的用户用电量确定交易总价；获取各个用电时段对应的目标补偿费用；根据所述购电总价、所述交易总价以及所述各个用电时段对应的目标补偿费用构建发电利润模型。
在一实施例中，所述构建模块20，还用于检测各个用电时段的第一负荷的状态、第二负荷的状态以及第三负荷的状态；在所述第一负荷处于可削减状态时，获取所述第一负荷对应的补偿费用以及可削减负荷量；根据所述补偿费用和所述可削减负荷量确定第一补偿费用；在所述第二负荷处于可转移状态时，获取所述第二负荷对应的补偿费用以及可转移负荷量；根据所述补偿费用和所述可转移负荷量确定第二补偿费用；在所述第三负荷处于可平移状态时，获取所述第三负荷对应的补偿费用以及可平移负荷量；根据所述补偿费用和所述可平移负荷量确定第三补偿费用；根据所述第一补偿费用、所述第二补偿费用和/或所述第三补偿费用确定目标补偿费用。
在一实施例中，所述发电侧至少包括：燃气轮发电机组、风电机组、光伏机组以及蓄电池组；
所述构建模块20，还用于根据各个用电时段所述燃气轮发电机组中各个燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数，所述风电机组的实际出力成本和弃风惩罚成本，所述光伏机组的实际出力成本和弃光惩罚成本以及所述蓄电池组的存放功率和功率参数得到所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本；根据所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本构建发电侧的发电成本模型。
在一实施例中，所述构建模块20，还用于根据所述发电功率和所述发电耗量参数确定所述燃气轮发电机组的发电成本；根据所述风电机组的实际出力成本和所述弃风惩罚成本确定所述风电机组的发电成本；根据所述光伏机组的实际出力成本和所述弃光惩罚成本确定所述光伏机组的发电成本；根据所述存放功率和所述功率参数确定所述蓄电池组的发电成本。
在一实施例中，所述计算模块30，还用于获取所述发电侧对应的各个发电机组；确定各个发电机组对应的运行约束条件；根据所述运行约束条件确定各个发电机组对应的发电出力值。
在一实施例中，所述获取模块10，还用于确定各个用电时段对应的弹性变化系数以及原始用户用电量；根据所述弹性变化系数和所述实时电价变化率确定各个用电时段对应的负荷响应率；根据所述负荷响应率和各个用电时段对应的原始用户用电量确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的虚拟电厂需求响应调控方法，此处不再赘述。
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述 实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通 过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的 技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体 现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如只读存储器（Read Only Memory，ROM）/RAM、磁碟、光 盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种虚拟电厂需求响应调控方法，其特征在于，所述虚拟电厂需求响应调控方法包括：
根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量；
获取全天的电价费用信息；
根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型；
通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型；
将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型；
根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本；
根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值；
基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控。
2.如权利要求1所述的虚拟电厂需求响应调控方法，其特征在于，所述根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型，包括：
从所述全天的电价费用信息中提取出购电电价、购电量以及交易电价；
根据所述购电电价和所述购电量确定购电总价；
根据所述交易电价和所述各个用电时段对应的用户用电量确定交易总价；
获取各个用电时段对应的目标补偿费用；
根据所述购电总价、所述交易总价以及所述各个用电时段对应的目标补偿费用构建发电利润模型。
3.如权利要求2所述的虚拟电厂需求响应调控方法，其特征在于，所述获取各个用电时段对应的目标补偿费用，包括：
检测各个用电时段的第一负荷的状态、第二负荷的状态以及第三负荷的状态；
在所述第一负荷处于可削减状态时，获取所述第一负荷对应的补偿费用以及可削减负荷量；
根据所述补偿费用和所述可削减负荷量确定第一补偿费用；
在所述第二负荷处于可转移状态时，获取所述第二负荷对应的补偿费用以及可转移负荷量；
根据所述补偿费用和所述可转移负荷量确定第二补偿费用；
在所述第三负荷处于可平移状态时，获取所述第三负荷对应的补偿费用以及可平移负荷量；
根据所述补偿费用和所述可平移负荷量确定第三补偿费用；
根据所述第一补偿费用、所述第二补偿费用和/或所述第三补偿费用确定目标补偿费用。
4.如权利要求1所述的虚拟电厂需求响应调控方法，其特征在于，所述发电侧至少包括：燃气轮发电机组、风电机组、光伏机组以及蓄电池组，所述通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型，包括：
根据各个用电时段所述燃气轮发电机组中各个燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数，所述风电机组的实际出力成本和弃风惩罚成本，所述光伏机组的实际出力成本和弃光惩罚成本以及所述蓄电池组的存放功率和功率参数得到所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本；
根据所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本构建发电侧的发电成本模型。
5.如权利要求4所述的虚拟电厂需求响应调控方法，其特征在于，所述根据各个用电时段所述燃气轮发电机组中各个燃气轮发电机的发电功率和发电耗量参数，所述风电机组的实际出力成本和弃风惩罚成本，所述光伏机组的实际出力成本和弃光惩罚成本以及所述蓄电池组的存放功率和功率参数得到所述燃气轮发电机组的发电成本、所述风电机组的发电成本、所述光伏机组的发电成本以及所述蓄电池组的发电成本，包括：
根据所述发电功率和所述发电耗量参数确定所述燃气轮发电机组的发电成本；
根据所述风电机组的实际出力成本和所述弃风惩罚成本确定所述风电机组的发电成本；
根据所述光伏机组的实际出力成本和所述弃光惩罚成本确定所述光伏机组的发电成本；
根据所述存放功率和所述功率参数确定所述蓄电池组的发电成本。
6.如权利要求1所述的虚拟电厂需求响应调控方法，其特征在于，所述根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值，包括：
获取所述发电侧对应的各个发电机组；
确定各个发电机组对应的运行约束条件；
根据所述运行约束条件确定各个发电机组对应的发电出力值。
7.如权利要求1至6中任一项所述的虚拟电厂需求响应调控方法，其特征在于，所述根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量，包括：
确定各个用电时段对应的弹性变化系数以及原始用户用电量；
根据所述弹性变化系数和所述实时电价变化率确定各个用电时段对应的负荷响应率；
根据所述负荷响应率和各个用电时段对应的原始用户用电量确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量。
8.一种虚拟电厂需求响应调控装置，其特征在于，所述虚拟电厂需求响应调控装置包括：
获取模块，用于根据实时电价变化率确定需求侧在各个用电时段对应的用户用电量；
所述获取模块，还用于获取全天的电价费用信息；
构建模块，用于根据所述全天的电价费用信息构建发电利润模型；
所述构建模块，还用于通过发电侧的功率参数、发电耗量参数、实际出力成本、弃风惩罚成本以及弃光惩罚成本构建发电侧的发电成本模型；
计算模块，用于将所述发电利润模型和所述发电成本模型进行融合，得到目标模型；
所述计算模块，用于根据所述目标模型确定发电侧对应的发电成本；
所述计算模块，还用于根据所述发电成本确定所述发电侧的发电出力值；
控制模块，用于基于所述发电出力值对所述发电侧进行调控。
9.一种虚拟电厂需求响应调控设备，其特征在于，所述虚拟电厂需求响应调控设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的虚拟电厂需求响应调控程序，所述虚拟电厂需求响应调控程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的虚拟电厂需求响应调控方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有虚拟电厂需求响应调控程序，所述虚拟电厂需求响应调控程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的虚拟电厂需求响应调控方法。
CN202310995643.3A 2023-08-09 2023-08-09 虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质 Active CN116722547B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310995643.3A CN116722547B (zh) 2023-08-09 2023-08-09 虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310995643.3A CN116722547B (zh) 2023-08-09 2023-08-09 虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116722547A true CN116722547A (zh) 2023-09-08
CN116722547B CN116722547B (zh) 2024-03-26

Family

ID=87873793

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310995643.3A Active CN116722547B (zh) 2023-08-09 2023-08-09 虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116722547B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120130556A1 (en) * 2010-11-18 2012-05-24 Marhoefer John J Virtual power plant system and method incorporating renewal energy, storage and scalable value-based optimization
JP2015043650A (ja) * 2013-08-26 2015-03-05 株式会社Ｎｔｔドコモ 電力制御装置、電力制御方法及び電力制御プログラム
CN110188950A (zh) * 2019-05-30 2019-08-30 三峡大学 基于多代理技术的虚拟电厂供电侧和需求侧优化调度建模方法
CN111222713A (zh) * 2020-01-17 2020-06-02 上海电力大学 考虑响应行为不确定性的园区能源互联网优化运行方法
CN113570405A (zh) * 2021-07-01 2021-10-29 国网能源研究院有限公司 一种自备发电厂发用电成本建模分析方法及装置
CN113837449A (zh) * 2021-08-31 2021-12-24 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 虚拟电厂参与的电网系统集中优化调度方法
CN114204550A (zh) * 2021-11-24 2022-03-18 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种含多类型新能源的电力系统绿色调度方法
CN114897346A (zh) * 2022-05-09 2022-08-12 南京国电南自软件工程有限公司 计及不确定性和需求响应的虚拟电厂鲁棒优化调度方法
CN115811094A (zh) * 2022-12-01 2023-03-17 国网山东省电力公司东营供电公司 一种考虑碳成本传导的新型电力系统调度方法与系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120130556A1 (en) * 2010-11-18 2012-05-24 Marhoefer John J Virtual power plant system and method incorporating renewal energy, storage and scalable value-based optimization
JP2015043650A (ja) * 2013-08-26 2015-03-05 株式会社Ｎｔｔドコモ 電力制御装置、電力制御方法及び電力制御プログラム
CN110188950A (zh) * 2019-05-30 2019-08-30 三峡大学 基于多代理技术的虚拟电厂供电侧和需求侧优化调度建模方法
CN111222713A (zh) * 2020-01-17 2020-06-02 上海电力大学 考虑响应行为不确定性的园区能源互联网优化运行方法
CN113570405A (zh) * 2021-07-01 2021-10-29 国网能源研究院有限公司 一种自备发电厂发用电成本建模分析方法及装置
CN113837449A (zh) * 2021-08-31 2021-12-24 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 虚拟电厂参与的电网系统集中优化调度方法
CN114204550A (zh) * 2021-11-24 2022-03-18 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种含多类型新能源的电力系统绿色调度方法
CN114897346A (zh) * 2022-05-09 2022-08-12 南京国电南自软件工程有限公司 计及不确定性和需求响应的虚拟电厂鲁棒优化调度方法
CN115811094A (zh) * 2022-12-01 2023-03-17 国网山东省电力公司东营供电公司 一种考虑碳成本传导的新型电力系统调度方法与系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN116722547B (zh) 2024-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110188950B (zh) 基于多代理技术的虚拟电厂供电侧和需求侧优化调度建模方法
CN108960510B (zh) 一种基于两阶段随机规划的虚拟电厂优化交易策略装置
Zhang et al. Unit commitment model in smart grid environment considering carbon emissions trading
Zhang et al. Robust energy management for microgrids with high-penetration renewables
CN111340299B (zh) 一种微电网多目标优化调度方法
Xie et al. Two-stage compensation algorithm for dynamic economic dispatching considering copula correlation of multiwind farms generation
Ju et al. A Tri-dimensional Equilibrium-based stochastic optimal dispatching model for a novel virtual power plant incorporating carbon Capture, Power-to-Gas and electric vehicle aggregator
CN112270433B (zh) 考虑可再生能源不确定性和用户满意度的微电网优化方法
CN103532157A (zh) 一种针对融入储能设备的电网系统电能调度方法
Hu et al. Minimizing energy cost for green data center by exploring heterogeneous energy resource
Hou et al. Data-driven economic dispatch for islanded micro-grid considering uncertainty and demand response
Jena et al. Multi-objective generation scheduling of hydro-thermal system incorporating energy storage with demand side management considering renewable energy uncertainties
CN115882523A (zh) 含分布式储能的电力系统优化运行方法、系统及设备
CN112886567B (zh) 一种基于主从博弈的需求侧资源灵活性优化调度方法及系统
CN116722547B (zh) 虚拟电厂需求响应调控方法、装置、设备及存储介质
Han et al. Analysis of economic operation model for virtual power plants considering the uncertainties of renewable energy power generation
Zhang et al. Coordinated dispatch of the wind-thermal power system by optimizing electric vehicle charging
CN112865101B (zh) 一种考虑可再生能源出力不确定性的线性化交易方法
CN110544958A (zh) 一种电力系统消纳随机出力电源能力的确定方法及装置
Yang et al. Trading decision for multiple virtual power plants considering power sharing
Ai et al. Study about Optimization Scheduling Method of Economic Benefit for Grid‐Connected Household Photovoltaic Systems
Huang et al. Modeling and analysis of demand response strategies for datacenters in smart grid environment
Yuan et al. Research on Energy Optimization Method of Virtual Power Plant Considering Coordination and Interaction of Source-Load-Storage
Liang et al. Multi-objective Optimal Configuration of Distributed Energy Storage in Distribution Network Considering Different User Characteristics
CN112651637B (zh) 一种面向虚拟电厂的分布式电源激励机制分析方法

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