CN116896086A - 考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统及方法，系统包括虚拟电厂平台、一级聚合商、多个二级聚合商以及多个智能终端设备，虚拟电厂平台利用虚拟电厂云平台服务器评估可调资源的需求响应潜力，计算最优的需求响应调节指令；一级聚合商响应虚拟电厂平台下发的需求响应任务，并对二级聚合商下发需求响应调控指令；二级聚合商用于聚合不同的用户侧灵活性可调资源，同时响应一级聚合商下发的需求响应任务量；智能终端设备感知并监控用户侧灵活性可调资源的种类、运行状态信息及调控状态信息，并向虚拟电厂平台发送配置信息及运行数据。本发明通过多级聚合商逐级下发需求响应任务的方式实现了用户侧灵活性可调资源的精准调控。
Description
技术领域
本发明涉及一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统及方法，属于虚拟电厂技术领域。
背景技术
随着高比例新能源注入电网和新型电力系统加快建设，在电源侧清洁低碳电源成为电力供应主体，在负荷侧电网峰谷差增大，造成“高峰供应紧张，低谷消纳困难”。为破解新型电力系统电力电量平衡的问题，可从加强用户侧需求响应和运营虚拟电厂两方面考虑。虚拟电厂(Virtual Power Plant, VPP)通过利用先进的通信、量测、控制技术和软件系统，可以实现对分布式电源、储能、可控负荷、电动汽车、数据中心等集群的聚合与优化控制。灵活性可调节资源能够实时、动态、高效、精准地响应电力系统的调控和调度，通过整合灵活调节资源虚拟电厂可以实现资源的优化配置与调控。
为了维持新型电力系统电力平衡，更加需要加强需求响应。通过将需求响应和虚拟电厂相结合，既可以发挥虚拟电厂可以稳定处理和批量售电的特征，又可以扩展虚拟电厂的运营范围，使得虚拟电厂参加中长期市场和电力现货市场的同时，又可以参加调频等辅助服务市场。
目前国内已有多个省份建设虚拟电厂试点，但是随着新型电力系统的建设，亟需实现虚拟电厂和需求响应的结合。目前虚拟电厂要实现对灵活性资源的调控还存在一些不足：考虑到灵活性资源的不同调节特性以及可再生能源的间歇性和不确定性，要实现对各种灵活性资源的精准调控是急需解决的问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统及方法，能够根据终端灵活性可调资源配置信息，通过多级聚合商逐级下发需求响应任务的方式实现用户侧灵活性可调资源的精准调控。
本发明解决其技术问题采取的技术方案是：
第一方面，本发明实施例提供的一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统，包括虚拟电厂平台、一级聚合商、多个二级聚合商以及多个智能终端设备，所述虚拟电厂平台通过无线公网、专网或光纤通道方式与一级聚合商、二级聚合商和智能终端设备进行通信，其中：
所述虚拟电厂平台，用于接收智能终端设备发送的用户侧灵活性可调资源配置，利用虚拟电厂内的虚拟电厂云平台服务器评估可调资源的需求响应潜力，计算最优的需求响应调节指令并下发给一级聚合商；
所述一级聚合商，用于直接响应虚拟电厂平台下发的需求响应任务，并对二级聚合商下发需求响应调控指令；所述一级聚合商通过对二级聚合商释放需求响应激励信号，激励多个二级聚合商共同完成虚拟电厂下发的需求响应信息任务量；
所述二级聚合商，用于聚合不同的用户侧灵活性可调资源，包括工业园区电力负荷聚合商、商业电力负荷聚合商、居民电力负荷聚合商以及其他电力负荷（如电动汽车、数据中心、5G基站、储能等）聚合商，同时多个二级聚合商用来响应一级聚合商下发的需求响应任务量，通过对用户释放激励信号，使用户侧灵活性可调资源完成响应任务；
所述智能终端设备，用于连接用户侧灵活性可调资源，感知并监控用户侧灵活性可调资源的种类、运行状态信息及调控状态信息，并向虚拟电厂平台发送配置信息及运行数据，每个智能终端设备与一类灵活性可调资源连接并对其完成控制。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂云平台服务器包括：
通信模块，用于接收智能终端设备发送的通信数据，并向一级聚合商发送需求响应调控指令；所述通信数据包括灵活性可调资源的配置信息和实时运行信息；
数据管理和存储模块，用于识别通信数据类型为灵活性可调资源的配置信息和运行信息，完成数据结构的完整性及合法性验证，并将通信数据存储到相应的数据存储单元；
调度优化云计算模块，用于调用数据存储单元存储的灵活性可调资源的配置和运行数据，计算资源需求响应潜力，并执行最优需求响应调控指令求解程序，将优化结果发送到通信模块；所述优化结果包括虚拟电厂及一级聚合商和二级聚合商下发的需求响应调控指令，所述需求响应调控指令包括调节时间和调节容量；
调度优化云存储模块，用于存储调度优化云计算模块的调度优化结果。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述一级聚合商包括：
第一数据接收单元，用于接收并识别云平台服务器发送的需求响应调控指令数据；
第一数据发送单元，用于向二级聚合商发送需求响应调控指令数据；
作为本实施例一种可能的实现方式，所述二级聚合商包括：
第二数据接收单元，用于接收第一数据接收单元转发的云平台服务器发送的需求响应调控指令数据；
第二数据发送单元，用于向智能终端设备发送需求响应调控指令数据。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述智能终端设备包括：
第三数据接收单元，用于接收二级聚合商下发的需求响应调控指令数据，所述需求响应调控指令数据包括需求响应时间和需求响应容量；
第三数据发送单元，用于向虚拟电厂平台发送灵活性可调资源的配置信息和实时运行信息和调度执行结果，所述配置信息包括资源容量及电气连接信息，所述实时运行信息为灵活性可调资源的实时用电负荷数据，所述的调度执行结果为灵活性可调资源的响应容量；
调度执行单元，用于执行二级聚合上下发的需求响应调控指令，完成对智能终端设备连接的灵活性可调资源进行调控。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂平台评估可调资源的需求响应潜力的具体过程为：
根据用户侧灵活性可调资源配置获取灵活性可调资源的日负荷曲线，利用k-means聚类方法获得可调资源的典型日负荷曲线，并根据用户最大负荷的历史数据预测灵活性可调资源尖峰负荷；
基于灵活性可调资源的典型日负荷曲线，评估可调资源的削减效应，计算单个用户的需求响应调节潜力和区域内的需求响应调节潜力，每种类型的灵活性可调资源的削减效应使用可调负荷占比表示，所述可调负荷占比等于负荷可调容量占总容量的比例，所述区域内的需求响应调节潜力通过对一个区域的所有单个用户的需求响应潜力进行自下而上的叠加得到。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述可调负荷占比的计算公式为：
其中，为用户i可调负荷占比，/>为用户i参与需求响应降低的负荷大小，/>为用户i的尖峰负荷；
所述单个用户的需求响应调节潜力的计算公式为：
其中，为用户的需求响应潜力，/>为用户i可能的需求响应潜力，/>为用户i在尖峰时刻的对应的负荷值，/>为用户i的典型日最小负荷，Z为系统尖峰时刻个数；
所述区域内的需求响应调节潜力的计算公式为：
其中，F为整个区域内的需求响应调节潜力。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂平台计算最优的需求响应调节指令的具体过程为：
根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商；
以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂利润最大化的目标函数为：
其中，为用户侧灵活性可调资源通过响应需求响应任务获得补贴和收益，为虚拟电厂的运行成本，/>为虚拟电厂因灵活性可调资源未完全响应需求响应调控指令所受到的惩罚；
所述马尔可夫决策过程包括状态S、动作A和奖励R；
所述马尔可夫决策过程的状态S为：虚拟电厂内各类资源信息以及虚拟电厂平台和各级聚合商释放的激励信号，所述各类资源信息包括发电量，灵活性可调资源负荷、调节能力、储能设备充放电功率；所述虚拟电厂平台和各级聚合商释放的激励信号包括价格激励信号和响应补贴系数；
所述马尔可夫决策过程的动作A为：虚拟电厂平台的需求响应调节指令（响应容量和响应时间）、各级聚合商下发的需求响应任务（响应容量和响应时间）；
所述马尔可夫决策过程的奖励R为：当各级聚合商的需求响应任务得到响应时的虚拟电厂收益作为奖励；选择灵活性可调资源未响应调控指令的部分作为惩罚。
所述不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，包括：
可平移负荷是通过将用电时间的转移将用电需求从高峰时段转移到低谷时段，从而重塑用电负荷曲线，需满足功率调整限制约束，具体为：
其中，表示用户i在负荷转移后j时段的用电负荷，/>表示一天内用户i从m时段转移到j时段的负荷，/>表示一天用户i从j时段转移到m时段的负荷，/>表示用户i的功率上限；
储能设备通过调整充放电状态响应需求响应调控指令，需满足荷电状态约束，具体为：
其中，为储能电池t时刻的荷电状态，/>、/>分别是为t时刻充、放电功率，V为电池容量，/>、/>分别为充放电效率，/>、/>分别为储能电池荷电状态上限、下限。
第二方面，本发明实施例提供的一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控方法，包括以下步骤：
步骤1：智能终端设备获取用户侧灵活性可调资源配置信息和状态信息，并发送给虚拟电厂平台，虚拟电厂平台评估灵活性可调资源的需求响应潜力，所述用户侧灵活性可调资源包括工厂电力负荷、工业园区电力负荷、商业中心和写字楼电力负荷、居民电力负荷、以及储能、数据中心、5G基站和电动汽车电力负荷；
步骤2：根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商，所述二级聚合商包括工业园区电力负荷聚合商、商业电力负荷聚合商、居民电力负荷聚合商以及其他电力负荷聚合商，所述其他电力负荷聚合商包括电动汽车、数据中心、5G基站和储能负荷聚合商；
步骤3：基于多级聚合商以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤1中，所述虚拟电厂平台评估灵活性可调资源的需求响应潜力的具体过程为：
根据用户侧灵活性可调资源配置获取灵活性可调资源的日负荷曲线，利用k-means聚类方法获得可调资源的典型日负荷曲线，并根据用户最大负荷的历史数据预测灵活性可调资源尖峰负荷；
基于灵活性可调资源的典型日负荷曲线，评估可调资源的削减效应，计算单个用户的需求响应调节潜力和区域内的需求响应调节潜力，每种类型的灵活性可调资源的削减效应使用可调负荷占比表示，所述可调负荷占比等于负荷可调容量占总容量的比例，所述区域内的需求响应调节潜力通过对一个区域的所有单个用户的需求响应潜力进行自下而上的叠加得到。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述可调负荷占比的计算公式为：
其中，为用户i可调负荷占比，/>为用户i参与需求响应降低的负荷大小，/>为用户i的尖峰负荷；
所述单个用户的需求响应调节潜力的计算公式为：
其中，为用户的需求响应潜力，/>为用户i可能的需求响应潜力，/>为用户i在尖峰时刻的对应的负荷值，/>为用户i的典型日最小负荷，Z为系统尖峰时刻个数；
所述区域内的需求响应调节潜力的计算公式为：
其中，F为整个区域内的需求响应调节潜力。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤2中，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商的过程具体为：考虑综合考虑可调资源用电负荷特征指标、需求响应特征信息，利用k-means聚合方法将具有相似调节性能并且地理位置接近的灵活性可调资源聚合为对应的二级聚合商，所述需求响应特征包括响应规模、响应速度和响应精度。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤3中，基于多级聚合商以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令，包括：
根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商；
以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂利润最大化的目标函数为：
其中，为用户侧灵活性可调资源通过响应需求响应任务获得补贴和收益，为虚拟电厂的运行成本，/>为虚拟电厂因灵活性可调资源未完全响应需求响应调控指令所受到的惩罚；
所述马尔可夫决策过程包括状态S、动作A和奖励R；
所述马尔可夫决策过程的状态S为：虚拟电厂内各类资源信息以及虚拟电厂平台和各级聚合商释放的激励信号，所述各类资源信息包括发电量，灵活性可调资源负荷、调节能力、储能设备充放电功率；所述虚拟电厂平台和各级聚合商释放的激励信号包括价格激励信号和响应补贴系数；
所述马尔可夫决策过程的动作A为：虚拟电厂平台的需求响应调节指令（响应容量和响应时间）、各级聚合商下发的需求响应任务（响应容量和响应时间）；
所述马尔可夫决策过程的奖励R为：当各级聚合商的需求响应任务得到响应时的虚拟电厂收益作为奖励；选择灵活性可调资源未响应调控指令的部分作为惩罚。
所述不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，包括：
可平移负荷是通过将用电时间的转移将用电需求从高峰时段转移到低谷时段，从而重塑用电负荷曲线，需满足功率调整限制约束，具体为：
其中，表示用户i在负荷转移后j时段的用电负荷，/>表示一天内用户i从m时段转移到j时段的负荷，/>表示一天用户i从j时段转移到m时段的负荷，/>表示用户i的功率上限；
储能设备通过调整充放电状态响应需求响应调控指令，需满足荷电状态约束，具体为：
其中，为储能电池t时刻的荷电状态，/>、/>分别是为t时刻充、放电功率，V为电池容量，/>、/>分别为充放电效率，/>、/>分别为储能电池荷电状态上限、下限。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控方法还包括以下步骤：
步骤4：用户侧灵活性可调资源接收二级聚合商的调控指令，在满足自身约束条件的前提下，通过负荷迁移或者负荷削减方式响应二级聚合商的需求响应调控指令，并评估需求响应效果，用户在参与需求响应项目中获得响应的补贴。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤4中，所述需求响应效果的评估过程是根据用户在需求响应期间相对于基线减少的电力负荷来来计算相应的补贴，所述基线的计算方法为：选择前5日用户正常工作日，将其对应的响应时段的负荷曲线作为基线，基线中最大负荷称为基线最大负荷，根据基线计算除的平均负荷称为基线平均负荷。
本发明实施例的技术方案可以具有的有益效果如下：
本发明对用户侧灵活性可调资源进行了聚合，整合需求侧资源，为中小型用户提供了参与需求响应的机会，充分挖掘了用户侧的需求响应潜力，同时也为电力系统、需求侧用户和其他参与用户带来收益；
本发明采用多级聚合的方式完成虚拟电厂对用户侧灵活可调资源进行调控，建立具有虚拟电厂平台、一级聚合商、二级聚合商、智能终端设备和用户侧灵活性可调资源的负荷调控模式，通过逐级分解需求响应任务量自上而下的实现虚拟电厂精准调控用户侧灵活性可调负荷；
本发明采用深度强化学习算法求解虚拟电厂平台和各级聚合商的需求响应调控指令，能够在保证虚拟电厂收益最大化的同时实现虚拟电厂灵活性可调资源的精准调控；根据终端灵活性可调资源配置信息，通过多级聚合商逐级下发需求响应任务的方式实现了用户侧灵活性可调资源的精准调控。
附图说明：
图1是根据一示例性实施例示出的一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统的结构图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种虚拟电厂云平台服务器系统结构示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种聚合商系统结构示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种智能终端设备结构示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明：
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。
如图1所示，本发明实施例提供的一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统，包括虚拟电厂平台、一级聚合商、多个二级聚合商以及多个智能终端设备，所述虚拟电厂平台通过无线公网、专网或光纤通道方式与一级聚合商、二级聚合商和智能终端设备进行通信，其中：
所述虚拟电厂平台，用于接收智能终端设备发送的用户侧灵活性可调资源配置，利用虚拟电厂内的虚拟电厂云平台服务器评估可调资源的需求响应潜力，计算最优的需求响应调节指令并下发给一级聚合商；
所述一级聚合商，用于直接响应虚拟电厂平台下发的需求响应任务，并对二级聚合商下发需求响应调控指令；所述一级聚合商通过对二级聚合商释放需求响应激励信号，激励多个二级聚合商共同完成虚拟电厂下发的需求响应信息任务量；
所述二级聚合商，用于聚合不同的用户侧灵活性可调资源，包括工业园区电力负荷聚合商、商业电力负荷聚合商、居民电力负荷聚合商以及其他电力负荷（如电动汽车、数据中心、5G基站、储能等）聚合商，同时多个二级聚合商用来响应一级聚合商下发的需求响应任务量，通过对用户释放激励信号，使用户侧灵活性可调资源完成响应任务；
所述智能终端设备，用于连接用户侧灵活性可调资源，感知并监控用户侧灵活性可调资源的种类、运行状态信息及调控状态信息，并向虚拟电厂平台发送配置信息及运行数据，每个智能终端设备与一类灵活性可调资源连接并对其完成控制。
作为本实施例一种可能的实现方式，虚拟电厂平台利用内部云平台服务器完成数据接收、存储，所述数据包括灵活性可调资源的配置信息、状态信息，云平台服务器基于历史负荷数据和配置信息等对灵活性可调资源的需求响应潜力进行评估，并求解最优的需求响应调控指令，最终完成需求响应调控指令的发送。
作为本实施例一种可能的实现方式，如图2所示，所述虚拟电厂云平台服务器包括：
通信模块，用于接收智能终端设备发送的通信数据，并向一级聚合商发送需求响应调控指令；所述通信数据包括灵活性可调资源的配置信息和实时运行信息；
数据管理和存储模块，用于识别通信数据类型为灵活性可调资源的配置信息和运行信息，完成数据结构的完整性及合法性验证，并将通信数据存储到相应的数据存储单元；
调度优化云计算模块，用于调用数据存储单元存储的灵活性可调资源的配置和运行数据，计算资源需求响应潜力，并执行最优需求响应调控指令求解程序，将优化结果发送到通信模块；所述优化结果包括虚拟电厂及一级聚合商和二级聚合商下发的需求响应调控指令，所述需求响应调控指令包括调节时间和调节容量；
调度优化云存储模块，用于存储调度优化云计算模块的调度优化结果。
作为本实施例一种可能的实现方式，如图3所示，所述一级聚合商包括：
第一数据接收单元，用于接收并识别云平台服务器发送的需求响应调控指令数据；
第一数据发送单元，用于向二级聚合商发送需求响应调控指令数据；
所述二级聚合商包括：
第二数据接收单元，用于接收第一数据接收单元转发的云平台服务器发送的需求响应调控指令数据；
第二数据发送单元，用于向智能终端设备发送需求响应调控指令数据。
所述一级聚合商和二级聚合商的数据接收单元，用于识别并接收云平台服务器通信模块发送的需求响应调控指令数据，一级聚合商接收虚拟电厂云服务器下发的需求响应调控指令，二级聚合商接收一级聚合商下发的需求响应调控指令；所述一级聚合商和二级聚合商的数据发送单元，用于向下一级聚合商或者灵活性可调资源发送需求响应调控指令数据，一级聚合商向二级聚合商下发需求响应调控指令，二级聚合商向智能终端设备下发需求响应调控指令。
作为本实施例一种可能的实现方式，如图4所示，所述智能终端设备包括：
第三数据接收单元，用于接收二级聚合商下发的需求响应调控指令数据，所述需求响应调控指令数据包括需求响应时间和需求响应容量；
第三数据发送单元，用于向虚拟电厂平台发送灵活性可调资源的配置信息和实时运行信息和调度执行结果，所述配置信息包括资源容量及电气连接信息，所述实时运行信息为灵活性可调资源的实时用电负荷数据，所述的调度执行结果为灵活性可调资源的响应容量；
调度执行单元，用于执行二级聚合上下发的需求响应调控指令，完成对智能终端设备连接的灵活性可调资源进行调控。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂平台评估可调资源的需求响应潜力的具体过程为：
根据用户侧灵活性可调资源配置获取灵活性可调资源的日负荷曲线，利用k-means聚类方法获得可调资源的典型日负荷曲线，并根据用户最大负荷的历史数据预测灵活性可调资源尖峰负荷；
基于灵活性可调资源的典型日负荷曲线，评估可调资源的削减效应，计算单个用户的需求响应调节潜力和区域内的需求响应调节潜力，每种类型的灵活性可调资源的削减效应使用可调负荷占比表示，所述可调负荷占比等于负荷可调容量占总容量的比例，所述区域内的需求响应调节潜力通过对一个区域的所有单个用户的需求响应潜力进行自下而上的叠加得到。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述可调负荷占比的计算公式为：
其中，为用户i可调负荷占比，/>为用户i参与需求响应降低的负荷大小，/>为用户i的尖峰负荷；
所述单个用户的需求响应调节潜力的计算公式为：
其中，为用户的需求响应潜力，/>为用户i可能的需求响应潜力，/>为用户i在尖峰时刻的对应的负荷值，/>为用户i的典型日最小负荷，Z为系统尖峰时刻个数；
所述区域内的需求响应调节潜力的计算公式为：
其中，F为整个区域内的需求响应调节潜力。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂平台计算最优的需求响应调节指令的具体过程为：
根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商；
以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程(Markov DecisionProcess, MDP)及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂利润最大化的目标函数为：
其中，为用户侧灵活性可调资源通过响应需求响应任务获得补贴和收益，为虚拟电厂的运行成本，/>为虚拟电厂因灵活性可调资源未完全响应需求响应调控指令所受到的惩罚；
所述马尔可夫决策过程包括状态S、动作A和奖励R；
所述马尔可夫决策过程的状态S为：虚拟电厂内各类资源信息以及虚拟电厂平台和各级聚合商释放的激励信号，所述各类资源信息包括发电量，灵活性可调资源负荷、调节能力、储能设备充放电功率；所述虚拟电厂平台和各级聚合商释放的激励信号包括价格激励信号和响应补贴系数；
所述马尔可夫决策过程的动作A为：虚拟电厂平台的需求响应调节指令（响应容量和响应时间）、各级聚合商下发的需求响应任务（响应容量和响应时间）；
所述马尔可夫决策过程的奖励R为：当各级聚合商的需求响应任务得到响应时的虚拟电厂收益作为奖励；选择灵活性可调资源未响应调控指令的部分作为惩罚。
所述不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，包括：
可平移负荷是通过将用电时间的转移将用电需求从高峰时段转移到低谷时段，从而重塑用电负荷曲线，需满足功率调整限制约束，具体为：
其中，表示用户i在负荷转移后j时段的用电负荷，/>表示一天内用户i从m时段转移到j时段的负荷，/>表示一天用户i从j时段转移到m时段的负荷，/>表示用户i的功率上限；
储能设备通过调整充放电状态响应需求响应调控指令，需满足荷电状态约束，具体为：
其中，为储能电池t时刻的荷电状态，/>、/>分别是为t时刻充、放电功率，V为电池容量，/>、/>分别为充放电效率，/>、/>分别为储能电池荷电状态上限、下限。
如图5所示，本发明实施例提供的一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控方法，包括以下步骤：
步骤1：智能终端设备获取用户侧灵活性可调资源配置信息和状态信息，并发送给虚拟电厂平台，虚拟电厂平台评估灵活性可调资源的需求响应潜力，所述用户侧灵活性可调资源包括工厂电力负荷、工业园区电力负荷、商业中心和写字楼电力负荷、居民电力负荷、以及储能、数据中心、5G基站和电动汽车电力负荷；
步骤2：根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商，所述二级聚合商包括工业园区电力负荷聚合商、商业电力负荷聚合商、居民电力负荷聚合商以及其他电力负荷聚合商，所述其他电力负荷聚合商包括电动汽车、数据中心、5G基站和储能负荷聚合商；
步骤3：基于多级聚合商以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令；
步骤4：用户侧灵活性可调资源接收二级聚合商的调控指令，在满足自身约束条件的前提下，通过负荷迁移或者负荷削减方式响应二级聚合商的需求响应调控指令，并评估需求响应效果，用户在参与需求响应项目中获得响应的补贴。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤1中，所述虚拟电厂平台评估灵活性可调资源的需求响应潜力的具体过程为：
根据用户侧灵活性可调资源配置获取灵活性可调资源的日负荷曲线，利用k-means聚类方法获得可调资源的典型日负荷曲线，并根据用户最大负荷的历史数据预测灵活性可调资源尖峰负荷；
基于灵活性可调资源的典型日负荷曲线，评估可调资源的削减效应，计算单个用户的需求响应调节潜力和区域内的需求响应调节潜力，每种类型的灵活性可调资源的削减效应使用可调负荷占比表示，所述可调负荷占比等于负荷可调容量占总容量的比例，所述区域内的需求响应调节潜力通过对一个区域的所有单个用户的需求响应潜力进行自下而上的叠加得到。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述可调负荷占比的计算公式为：
其中，为用户i可调负荷占比，/>为用户i参与需求响应降低的负荷大小，/>为用户i的尖峰负荷；
所述单个用户的需求响应调节潜力的计算公式为：
其中，为用户的需求响应潜力，/>为用户i可能的需求响应潜力，/>为用户i在尖峰时刻的对应的负荷值，/>为用户i的典型日最小负荷，Z为系统尖峰时刻个数；/>
所述区域内的需求响应调节潜力的计算公式为：
其中，F为整个区域内的需求响应调节潜力。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤2中，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商的过程具体为：考虑综合考虑可调资源用电负荷特征指标、需求响应特征信息，利用k-means聚合方法将具有相似调节性能并且地理位置接近的灵活性可调资源聚合为对应的二级聚合商，所述需求响应特征包括响应规模、响应速度和响应精度。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤3中，基于多级聚合商以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令，包括：
根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商；
以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令。
作为本实施例一种可能的实现方式，所述虚拟电厂利润最大化的目标函数为：
其中，为用户侧灵活性可调资源通过响应需求响应任务获得补贴和收益，为虚拟电厂的运行成本，/>为虚拟电厂因灵活性可调资源未完全响应需求响应调控指令所受到的惩罚；
所述马尔可夫决策过程包括状态S、动作A和奖励R；
所述马尔可夫决策过程的状态S为：虚拟电厂内各类资源信息以及虚拟电厂平台和各级聚合商释放的激励信号，所述各类资源信息包括发电量，灵活性可调资源负荷、调节能力、储能设备充放电功率；所述虚拟电厂平台和各级聚合商释放的激励信号包括价格激励信号和响应补贴系数；
所述马尔可夫决策过程的动作A为：虚拟电厂平台的需求响应调节指令（响应容量和响应时间）、各级聚合商下发的需求响应任务（响应容量和响应时间）；
所述马尔可夫决策过程的奖励R为：当各级聚合商的需求响应任务得到响应时的虚拟电厂收益作为奖励；选择灵活性可调资源未响应调控指令的部分作为惩罚。
所述不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，包括：
可平移负荷是通过将用电时间的转移将用电需求从高峰时段转移到低谷时段，从而重塑用电负荷曲线，需满足功率调整限制约束，具体为：
其中，表示用户i在负荷转移后j时段的用电负荷，/>表示一天内用户i从m时段转移到j时段的负荷，/>表示一天用户i从j时段转移到m时段的负荷，/>表示用户i的功率上限；
储能设备通过调整充放电状态响应需求响应调控指令，需满足荷电状态约束，具体为：
其中，为储能电池t时刻的荷电状态，/>、/>分别是为t时刻充、放电功率，V为电池容量，/>、/>分别为充放电效率，/>、/>分别为储能电池荷电状态上限、下限。
在本实施例中，所述不同类型灵活性可调资源的约束条件，包括储能设备的充放电约束和荷电状态约束、数据中心任务负载的服务质量约束、可转移负荷的调节容量上下限约束、可中断负荷的调节容量上下限约束等，还需考虑机组爬坡约束、功率平衡约束等。
作为本实施例一种可能的实现方式，在步骤4中，所述需求响应效果的评估过程是根据用户在需求响应期间相对于基线减少的电力负荷来来计算相应的补贴，所述基线的计算方法为：选择前5日用户正常工作日，将其对应的响应时段的负荷曲线作为基线，基线中最大负荷称为基线最大负荷，根据基线计算除的平均负荷称为基线平均负荷。
在本发明的实施例中，所述需求响应包括激励型需求响应和价格型需求响应，需求响应的业务包括削峰需求响应、填谷需求响应以及调频。
本发明采用多级聚合的调控方式，将虚拟电厂平台下发的需求响应任务和调控需求逐级下发给下层的聚合商，从而自上而下的实现对虚拟电厂灵活性可调资源的精准调控，达到需求响应的目的。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统，其特征在于，包括虚拟电厂平台、一级聚合商、多个二级聚合商以及多个智能终端设备，所述虚拟电厂平台通过无线公网、专网或光纤通道方式与一级聚合商、二级聚合商和智能终端设备进行通信，其中：
所述虚拟电厂平台，用于接收智能终端设备发送的用户侧灵活性可调资源配置，利用虚拟电厂内的虚拟电厂云平台服务器评估可调资源的需求响应潜力，计算最优的需求响应调节指令并下发给一级聚合商；
所述一级聚合商，用于直接响应虚拟电厂平台下发的需求响应任务，并对二级聚合商下发需求响应调控指令；所述一级聚合商通过对二级聚合商释放需求响应激励信号，激励多个二级聚合商共同完成虚拟电厂下发的需求响应信息任务量；
所述二级聚合商，用于聚合不同的用户侧灵活性可调资源，包括工业园区电力负荷聚合商、商业电力负荷聚合商、居民电力负荷聚合商以及其他电力负荷聚合商，同时多个二级聚合商用来响应一级聚合商下发的需求响应任务量，通过对用户释放激励信号，使用户侧灵活性可调资源完成响应任务；
所述智能终端设备，用于连接用户侧灵活性可调资源，感知并监控用户侧灵活性可调资源的种类、运行状态信息及调控状态信息，并向虚拟电厂平台发送配置信息及运行数据，每个智能终端设备与一类灵活性可调资源连接并对其完成控制。
2.根据权利要求1所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统，其特征在于，所述虚拟电厂云平台服务器包括：
通信模块，用于接收智能终端设备发送的通信数据，并向一级聚合商发送需求响应调控指令；所述通信数据包括灵活性可调资源的配置信息和实时运行信息；
数据管理和存储模块，用于识别通信数据类型为灵活性可调资源的配置信息和运行信息，完成数据结构的完整性及合法性验证，并将通信数据存储到相应的数据存储单元；
调度优化云计算模块，用于调用数据存储单元存储的灵活性可调资源的配置和运行数据，计算资源需求响应潜力，并执行最优需求响应调控指令求解程序，将优化结果发送到通信模块；所述优化结果包括虚拟电厂及一级聚合商和二级聚合商下发的需求响应调控指令，所述需求响应调控指令包括调节时间和调节容量；
调度优化云存储模块，用于存储调度优化云计算模块的调度优化结果。
3.根据权利要求1所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统，其特征在于，所述一级聚合商包括：
第一数据接收单元，用于接收并识别云平台服务器发送的需求响应调控指令数据；
第一数据发送单元，用于向二级聚合商发送需求响应调控指令数据；
所述二级聚合商包括：
第二数据接收单元，用于接收第一数据接收单元转发的云平台服务器发送的需求响应调控指令数据；
第二数据发送单元，用于向智能终端设备发送需求响应调控指令数据。
4.根据权利要求1所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统，其特征在于，所述智能终端设备包括：
第三数据接收单元，用于接收二级聚合商下发的需求响应调控指令数据，所述需求响应调控指令数据包括需求响应时间和需求响应容量；
第三数据发送单元，用于向虚拟电厂平台发送灵活性可调资源的配置信息和实时运行信息和调度执行结果，所述配置信息包括资源容量及电气连接信息，所述实时运行信息为灵活性可调资源的实时用电负荷数据，所述的调度执行结果为灵活性可调资源的响应容量；
调度执行单元，用于执行二级聚合上下发的需求响应调控指令，完成对智能终端设备连接的灵活性可调资源进行调控。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统，其特征在于，所述虚拟电厂平台评估可调资源的需求响应潜力的具体过程为：
根据用户侧灵活性可调资源配置获取灵活性可调资源的日负荷曲线，利用k-means聚类方法获得可调资源的典型日负荷曲线，并根据用户最大负荷的历史数据预测灵活性可调资源尖峰负荷；
基于灵活性可调资源的典型日负荷曲线，评估可调资源的削减效应，计算单个用户的需求响应调节潜力和区域内的需求响应调节潜力，每种类型的灵活性可调资源的削减效应使用可调负荷占比表示，所述可调负荷占比等于负荷可调容量占总容量的比例，所述区域内的需求响应调节潜力通过对一个区域的所有单个用户的需求响应潜力进行自下而上的叠加得到。
6.根据权利要求1-4任意一项所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统，其特征在于，所述虚拟电厂平台计算最优的需求响应调节指令的具体过程为：
根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商；
以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令。
7.一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：智能终端设备获取用户侧灵活性可调资源配置信息和状态信息，并发送给虚拟电厂平台，虚拟电厂平台评估灵活性可调资源的需求响应潜力，所述用户侧灵活性可调资源包括工厂电力负荷、工业园区电力负荷、商业中心和写字楼电力负荷、居民电力负荷、以及储能、数据中心、5G基站和电动汽车电力负荷；
步骤2：根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商，所述二级聚合商包括工业园区电力负荷聚合商、商业电力负荷聚合商、居民电力负荷聚合商以及其他电力负荷聚合商，所述其他电力负荷聚合商包括电动汽车、数据中心、5G基站和储能负荷聚合商；
步骤3：基于多级聚合商以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令。
8.根据权利要求7所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控方法，其特征在于，在步骤1中，所述虚拟电厂平台评估灵活性可调资源的需求响应潜力的具体过程为：
根据用户侧灵活性可调资源配置获取灵活性可调资源的日负荷曲线，利用k-means聚类方法获得可调资源的典型日负荷曲线，并根据用户最大负荷的历史数据预测灵活性可调资源尖峰负荷；
基于灵活性可调资源的典型日负荷曲线，评估可调资源的削减效应，计算单个用户的需求响应调节潜力和区域内的需求响应调节潜力，每种类型的灵活性可调资源的削减效应使用可调负荷占比表示，所述可调负荷占比等于负荷可调容量占总容量的比例，所述区域内的需求响应调节潜力通过对一个区域的所有单个用户的需求响应潜力进行自下而上的叠加得到。
9.根据权利要求7所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控方法，其特征在于，在步骤3中，基于多级聚合商的虚拟电厂调控框架，以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令，包括：
根据用户侧不同灵活调节资源的调控特性，对具有相同调节特性并且地理位置较近的可调资源进行聚合和分类，建立与灵活性可调资源对应的二级聚合商；
以虚拟电厂利润最大化为目标，构建马尔可夫决策过程及其对应的MDP模型，并考虑不同类型灵活性可调资源的调节特性和约束条件，利用强化学习方法求解优化问题，得到虚拟电厂平台和各级聚合商下发的需求响应调控指令。
10.根据权利要求7-9任意一项所述的考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控方法，其特征在于，还包括以下步骤：
步骤4：用户侧灵活性可调资源接收二级聚合商的调控指令，在满足自身约束条件的前提下，通过负荷迁移或者负荷削减方式响应二级聚合商的需求响应调控指令，并评估需求响应效果，用户在参与需求响应项目中获得响应的补贴。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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