CN117439080B - 一种虚拟电厂的调度方法、系统、存储介质及设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及虚拟电厂技术领域，本发明公开了一种虚拟电厂的调度方法、系统、存储介质及设备，包括：基于各用户侧资源的信息，以经济效益最大为目标，在风电的功率约束、光伏的功率约束、可控分布式电源的功率约束、储能的功率约束和柔性负荷约束下，优化各用户侧资源的出力计划，基于出力计划对各用户侧资源进行调度，并通过夏普利值法进行各用户侧资源的经济效益分配；其中，柔性负荷约束包括：可转移负荷的负荷总量不变，且可转移负荷的负荷转移量满足上下限约束；可中断负荷在每个时段的削减量满足上限约束和时段要求。实现了用户侧资源的聚合和协调控制，减小了峰谷差。

Description

一种虚拟电厂的调度方法、系统、存储介质及设备
技术领域
本发明涉及虚拟电厂技术领域，具体的说，是涉及一种虚拟电厂的调度方法、系统、存储介质及设备。
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。
新能源发电具有随机性、间歇性、波动性特征，大规模新能源接入新型电力系统后，将导致电力供需平衡困难、频率稳定问题突出，仅靠传统电厂的调节能力难以应对，必须充分挖掘用户侧灵活资源的调节潜力，促进新能源消纳的同时，保障电力系统的安全稳定运行。
然而，分布式发电、柔性负荷、分布式储能和电动汽车等用户侧灵活资源具有容量小、种类多、参数各异、点多面广等特点，难以直接参与电力系统运行。虚拟电厂（VirtualPower Plants，VPP）作为一种能有效管理各种用户侧资源的技术，具有高效、灵活、友好的并网特性，成为用户侧资源接入电力系统的重要方法，受到了广泛的关注。虚拟电厂可聚合点多、面广、单体容量小的用户侧灵活资源，实现全时段可观、可测、可调，并聚合成整体参与电能量交易和碳配额交易，并兼顾经济性和低碳型，促进新型电力系统源、网、荷、储互动运行。
VPP参与市场的竞标策略需要考虑碳电耦合对其收益造成的影响，现有研究通过在VPP中引入碳交易，实现了碳减排，但是碳价均为单一恒定值，没有考虑碳价与电价的联动，无法实现VPP参与电、碳市场的协同交易，难以实现用户侧资源的聚合和协调控制，且存在峰谷差较大的问题。
发明内容
本发明为了解决上述问题，本发明提供一种虚拟电厂的调度方法、系统、存储介质及设备，充分考虑了分布式发电、柔性负荷、分布式储能等用户侧灵活资源容量小、种类多、参数各异、点多面广等特点，实现了用户侧资源的聚合和协调控制，且将柔性负荷分为可转移负荷和可中断负荷，通过可转移负荷和可中断负荷的约束，保障峰时段负荷的削减、谷时段负荷的增加，减小峰谷差。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种虚拟电厂的调度方法，其包括：
获取各用户侧资源的信息；
基于各用户侧资源的信息，以经济效益最大为目标，在风电的功率约束、光伏的功率约束、可控分布式电源的功率约束、储能的功率约束和柔性负荷约束下，优化各用户侧资源的出力计划，基于出力计划对各用户侧资源进行调度，并通过夏普利值法进行各用户侧资源的经济效益分配；
其中，柔性负荷约束包括：可转移负荷的负荷总量不变，且可转移负荷的负荷转移量满足上下限约束；可中断负荷在每个时段的削减量满足上限约束和时段要求。
进一步地，所述经济效益为虚拟电厂与电网交易的收益减去虚拟电厂的总成本；所述虚拟电厂的总成本包括：虚拟电厂中碳交易成本、可控分布式电源的发电成本、风电的惩罚成本、光伏的惩罚成本和虚拟电厂向柔性负荷付出的补偿费用。
进一步地，所述各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用功率平衡约束；所述功率平衡约束为：虚拟电厂与电网的交互功率由风电与光伏的发电量、柔性负荷的购电量、可控分布式电源的发电量和储能的充放电计划决定。
进一步地，所述各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用备用约束；所述备用约束包括：可控分布式电源提供的正备用超出风电的负偏差与光伏的负偏差之和，可控分布式电源提供的负备用超出风电的正偏差与光伏的正偏差之和。
进一步地，所述可控分布式电源的功率约束为：，式中，/>为可控分布式电源在t时段的发电功率；/>为出力上限；/>为出力下限；/>表示CDG在t时段提供的负备用；表示CDG在t时段提供的正备用。
进一步地，所述储能的功率约束为：，式中，和/>分别表示储能设备的充电功率和放电功率；/>表示储能设备的充电功率的上限；/>表示储能设备的放电功率的上限；/>和/>分别表示储能设备的充电状态和放电状态；/>为储能设备的荷电状态；/>为初始荷电状态；/>和/>分别为储能设备的充电效率和放电效率；/>表示储能设备的总能量；/>表示末荷电状态。
进一步地，所述用户侧资源包括：风电、光伏、可控分布式电源、储能系统和柔性负荷。
本发明的第二个方面提供一种虚拟电厂的调度系统，其包括：
数据获取模块，其被配置为：获取各用户侧资源的信息；
调度模块，其被配置为：基于各用户侧资源的信息，以经济效益最大为目标，在风电的功率约束、光伏的功率约束、可控分布式电源的功率约束、储能的功率约束和柔性负荷约束下，优化各用户侧资源的出力计划，基于出力计划对各用户侧资源进行调度，并通过夏普利值法进行各用户侧资源的经济效益分配；
其中，柔性负荷约束包括：可转移负荷的负荷总量不变，且可转移负荷的负荷转移量满足上下限约束；可中断负荷在每个时段的削减量满足上限约束和时段要求。
进一步地，所述经济效益为虚拟电厂与电网交易的收益减去虚拟电厂的总成本；所述虚拟电厂的总成本包括：虚拟电厂中碳交易成本、可控分布式电源的发电成本、风电的惩罚成本、光伏的惩罚成本和虚拟电厂向柔性负荷付出的补偿费用。
进一步地，所述各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用功率平衡约束；所述功率平衡约束为：虚拟电厂与电网的交互功率由风电与光伏的发电量、柔性负荷的购电量、可控分布式电源的发电量和储能的充放电计划决定。
进一步地，所述各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用备用约束；所述备用约束包括：可控分布式电源提供的正备用超出风电的负偏差与光伏的负偏差之和，可控分布式电源提供的负备用超出风电的正偏差与光伏的正偏差之和。
进一步地，所述可控分布式电源的功率约束为：，式中，/>为可控分布式电源在t时段的发电功率；/>为出力上限；/>为出力下限；/>表示CDG在t时段提供的负备用；表示CDG在t时段提供的正备用。
进一步地，所述储能的功率约束为：，式中，和/>分别表示储能设备的充电功率和放电功率；/>表示储能设备的充电功率的上限；/>表示储能设备的放电功率的上限；/>和/>分别表示储能设备的充电状态和放电状态；/>为储能设备的荷电状态；/>为初始荷电状态；/>和/>分别为储能设备的充电效率和放电效率；/>表示储能设备的总能量；/>表示末荷电状态。
进一步地，所述用户侧资源包括：风电、光伏、可控分布式电源、储能系统和柔性负荷。
本发明的第三个方面提供一种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，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种虚拟电厂的调度方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种虚拟电厂的调度方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供了一种虚拟电厂的调度方法，其充分考虑了分布式发电、柔性负荷、分布式储能和电动汽车等用户侧灵活资源容量小、种类多、参数各异、点多面广等特点，通过构建虚拟电厂参与电、碳市场的优化调度模型，实现了用户侧资源的聚合和协调控制。
本发明提供了一种虚拟电厂的调度方法，其根据调整特点的不同，将柔性负荷分为可转移负荷和可中断负荷，并通过可转移负荷和可中断负荷的约束，保障峰时段负荷的削减、谷时段负荷的增加，减小峰谷差。
本发明提供了一种虚拟电厂的调度方法，其在构建虚拟电厂奖惩阶梯型碳交易成本计算模型时，为充分激发虚拟电厂节能减排的积极性，提出了奖励系数的概念，实现了电、碳市场的耦合。
附图说明
构成本发明的一部分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限定。
图1为本发明的实施例一的一种虚拟电厂的调度方法的流程图；
图2为本发明的实施例一的VPP的结构图。
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。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
实施例一
本实施例一的目的是提供一种虚拟电厂的调度方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤1、聚合分布式电源、储能系统、柔性负荷、电动汽车等用户侧资源，构建虚拟电厂参与市场交易的框架；
步骤2、耦合电力市场和碳交易市场，构建虚拟电厂奖惩阶梯型碳交易成本计算模型；
步骤3、以VPP的整体经济效益最大为目标，构建虚拟电厂参与电、碳市场的优化调度模型，制定内部成员的出力计划，并通过Shaply（夏普利）值法进行内部成员的收益分配。其中，内部成员是指分布式电源、储能系统、柔性负荷、电动汽车等用户侧资源。
步骤1中，聚合分布式电源、储能系统、柔性负荷、电动汽车等用户侧资源，构建虚拟电厂参与市场交易的框架。其中，分布式电源包括风电、光伏、可控分布式电源。
虚拟电厂协助工商业参与市场交易，实现分布式电源、储能系统、柔性负荷、电动汽车等用户侧资源的聚合和协调控制，作为一个特殊电厂参与市场和电网运行、接受电网调度指令；实现“源-网-荷-储”电力电量平衡、储能管理、策略运营和优化协调运行等功能，解决电力间歇性难题。
VPP的结构图如图2所示，VPP运营商（虚拟电厂运营商）作为管理者，将风电、光伏、可控分布式电源（controllable distribution generation, CDG）、储能系统、柔性负荷和电动汽车等多种DER（Distributed Energy Resource,分布式能源资源）聚合为虚拟整体，VPP内部各个成员的功能不同，相互协调配合才能使整体有效参与市场交易，获得更多经济效益。
VPP运营商的功能：作为管理者，具有对外参与市场交易和对内与各成员协调配合的双侧互动特点。VPP运营商对外参与市场交易时，完成市场信息的获取、竞标计划的制定等工作，获取最大的市场收益。VPP运营商对内与各成员进行协调配合，实现各DER的协调互动，保证各成员的经济效益。
CDG的功能：常见的CDG包括燃气机组、热电机组等，可以快速响应调度指令，能够在一定范围进行功率调整，可以保证VPP的功率平衡与提供备用。
不可控分布式电源的功能：常见的不可控分布式电源为风力发电机组与光伏发电机组，其受到自然气象等因素影响较大，难以控制，并且具有较强的出力不确定性。为了处理不可控分布式电源的出力不确定性，VPP需要调用内部的CDG和灵活性资源来预留备用以增强整体的可靠性与经济性。
储能与柔性负荷的功能：储能工作在充电模式，等效为负荷；工作在放电模式，等效为电源，能够根据需要制定相应的充放电行为。柔性负荷能够进行负荷削减与负荷增加，从而调整用电行为。灵活性资源可以在VPP中起到有效转移负荷实现削峰填谷、参与市场交易等功能。
步骤2中，耦合电力市场和碳交易市场，构建虚拟电厂奖惩阶梯型碳交易成本计算模型。
步骤2具体包括虚拟电厂碳排放额分配、虚拟电厂碳交易成本计算模型。
虚拟电厂碳排放额分配具体包括：初始碳分配额的分配方式主要有免费分配、拍卖分配、免费分配与拍卖混合分配3种方式；目前，电力行业主要采用无偿分配的方式进行初始碳排放额分配；本实施例采用基准线法确定系统的无偿碳排放配额，认为虚拟电厂中的碳排放权初始分配主要包括燃气轮机：，式中，/>为CDG的无偿碳排放配额；/>为单位发电量碳排放配额，/>表示CDG在t时刻的出力。
虚拟电厂碳交易成本计算模型具体包括：为了更进一步控制碳排放总量，激发虚拟电厂节能减排的积极性，提出奖励系数的概念，即当虚拟电厂的碳排放总量低于免费分配的碳排放额度时，给予一定的奖励补贴。本实施例构建了耦合电、碳市场的奖惩阶梯型碳交易成本计算模型，规定若干排放区间，当碳排放量小于免费分配的碳排放额（无偿碳排放配额）时，/>为负，表示虚拟电厂可以在碳交易市场出售多余的碳排放配额，并且可以获得一定的技术补贴，碳排放量越小的区间对应的碳交易价格越高；当碳排放量大于免费分配的碳排放额时，/>为正，表示虚拟电厂需要在碳交易市场购买碳排放权，碳排放量越大的区间对应的碳交易价格越高。在对虚拟电厂碳交易成本计算模型求解时，将实际碳排放量进行分段线性化处理：，式中，/>为虚拟电厂中碳交易成本；c为市场上的碳交易价格；/>为每个阶梯碳交易价格增长幅度；/>为虚拟电厂碳排放总量；/>为碳排放量区间长度；λ表示奖励系数；/>表示虚拟电厂的无偿碳排放配额；通过上式实现了碳电耦合，将碳市场附加到了电力市场中。
步骤3中以VPP的整体经济效益最大为目标，构建虚拟电厂参与电、碳市场的优化调度模型，制定内部成员的出力计划，并通过Shaply值法进行内部成员的收益分配。
步骤3具体包括虚拟电厂参与电、碳市场的优化调度模型、各主体的利益分配。
VPP通过聚合多DER为整体来参与电力市场交易，以聚合多DER的VPP优化调度进行分析。本实施例考虑VPP采用传统的集中式管理模式，内部成员接受中心控制单元的集中统一管理，内部成员向中心控制单元申报其全部信息。中心控制单元以VPP的整体经济效益最大为目标，制定VPP参与电、碳市场的竞标计划和内部各DER的出力计划。VPP对外参与电、碳市场的交易时，作为价格接受者制定竞标计划并申报。VPP对内制定成员的出力计划时，由CDG提供正负备用来处理风电与光伏的不确定性，避免受到市场处罚，同时调动灵活性资源储能与柔性负荷进行灵活调节，将高价时段的负荷转移到低价时段，提高整体经济效益。
虚拟电厂参与电、碳市场的优化调度模型（简称，虚拟电厂优化调度模型）具体包括目标函数和约束条件。
(1)目标函数。
聚合多DER的VPP优化调度时，其优化目标函数是VPP的整体经济效益最大：，/>，/>，式中，/>为VPP的整体经济效益，其值为VPP与电网交易的收益减去VPP的总成本；/>为VPP与电网交易的收益；T表示总的时段数量；/>为VPP在t时段从电网购电的功率；/>为VPP从电网购电的价格；/>为VPP在t时段向电网售电的功率；/>为VPP向电网售电的价格；为VPP的总成本；/>为CDG的发电成本；/>为风电的惩罚成本；/>为光伏的惩罚成本；/>为VPP向柔性负荷付出的补偿费用。
CDG发电需要消耗燃料，具有发电成本：，式中，为CDG的发电成本；/>为CDG在t时段的发电量；a为CDG发电成本的二次项系数；b为CDG发电成本的一次项系数；c为CDG发电成本的常数项。
风电与光伏具有不确定性，具有惩罚成本：，，式中，/>为风电的惩罚成本；/>为t时段风电实际出力与预测值的偏差；/>为风电在t时段的惩罚价格；/>为光伏的惩罚成本；/>为t时段光伏实际出力与预测值的偏差；/>为光伏在t时段的惩罚价格。
柔性负荷的调整需要VPP给与相应的补偿：，式中，/>为VPP向柔性负荷付出的补偿费用；/>为柔性负荷在t时段的负荷削减量；/>为柔性负荷中可中断负荷的补偿价格。
(2)约束条件。
①功率平衡约束：，式中，/>为VPP在t时段从电网购电的功率；/>为VPP在t时段向电网售电的功率；VPP与电网的交互功率（）由风电与光伏的发电量、柔性负荷的购电量、CDG的发电量和储能的充放电计划决定；/>为t时段的实际负荷功率；/>为CDG在t时段的发电量；/>为风电在t时段的发电功率；/>为光伏在t时段的发电功率；/>和/>分别表示储能设备的充电功率和放电功率。
②备用约束：，/>，式中，/>和分别为风电和光伏在t时段的正偏差，VPP需要为其保留相应的负备用；/>和分别为风电与光伏在t时段的负偏差，VPP需要为其保留相应的正备用；/>为CDG在t时段提供的正备用；/>为CDG在t时段提供的负备用。
③风电与光伏的功率约束：，/>，式中，/>为风电在t时段的发电功率；/>为光伏在t时段的发电功率；/>表示风电在t时段的预测功率；/>表示光伏在t时段的预测功率。
④CDG的功率约束：CDG包括燃气轮机、柴油机等。燃气轮机是一种燃烧天然气进行发电的热力传动装置，其输出功率一般在几十千瓦到几兆瓦之间，具有使用寿命较长、污染较小、易于安装和控制等优点，但一般来说其发电运维成本较高，一般常作系统中电源侧的功率备用和补充。
CDG的发电功率要满足功率上下限和预留备用的约束，即CDG的功率约束为：，式中，/>为CDG在t时段的发电功率；为其出力上限；/>为其出力下限；/>表示CDG在t时段提供的负备用；表示CDG在t时段提供的正备用。
⑤储能的功率约束及SOC（荷电状态）约束。
储能设备能够为电能提供储存和缓冲，并根据负荷波动与新能源出力的特性进行充放电，这既缓解了电网运行的压力，又促进了新能源的消纳，从而保障了系统的稳定性。
电储能设备运行需要满足的约束为：，式中，和/>分别表示储能设备的充电功率和放电功率；max代表功率上限，/>表示储能设备的充电功率的上限；/>表示储能设备的放电功率的上限；/>和/>为0-1变量，分别表示储能设备的充电状态和放电状态；/>为储能设备的荷电状态，其中/>为初始荷电状态，取为0.4；/>和/>分别为储能设备的充电效率和放电效率；/>表示储能设备的总能量；表示末荷电状态。
⑥柔性负荷约束。
柔性负荷是指用电量可以根据需求进行调整的负荷。柔性负荷的调控方式可分为价格方式和激励方式。价格方式是通过电价如分时电价等管理手段，促使电力用户根据自身负荷特点改变用电行为，从而实现峰时段负荷的削减、谷时段负荷的增加来减小峰谷差。激励方式是调度机构向柔性负荷发出调度指令或者需求，柔性负荷根据自身负荷特点进行调整。
根据调整特点的不同，可将柔性负荷分为：1）可转移负荷，负荷可将不同时段的负荷进行削减或者增加，并保证在一个调度周期时间内总的用电量不变；2）可平移负荷，受实际工作状态的约束，用电负荷只能在不同时段平移，如工业大用户；3）可中断负荷，在特定时间内削减一定的负荷，如空调等温控设备。
可转移负荷要保证调整后的负荷总量不变，同时负荷转移量满足上下限约束：，/>，/>，式中，/>为可转移负荷在t时段的实际负荷；/>为可转移负荷在t时段的原始负荷值；/>为可转移负荷在t时段的负荷转移量；/>和/>分别为可转移负荷在t时段的调整上限和下限。
可中断负荷要保证每个时段的削减量满足上限约束和规定的时段要求：，/>，式中，/>为可中断负荷进行削减后t时段的负荷；/>为可中断负荷在t时段的原始负荷值；/>为可中断负荷在t时段的负荷削减量；/>为可中断负荷在t时段允许削减的上限；IL为可中断负荷的允许削减时段。
各主体的利益分配具体包括：VPP运营商采用集中式的管理模式对内部成员进行管理，在获取内部各成员的全部信息（包括CDG的发电功率上下限、储能设备充电功率的上限、放电功率的下限、充放电效率及总能量、负荷转移量上下限约束、可中断负荷削减量上限、风电、光伏的预测功率等信息）和配网的价格信息后，以VPP的整体经济效益最大为目标，在功率平衡约束、备用约束、风电的功率约束、光伏的功率约束、可控分布式电源的功率约束、储能的功率约束和柔性负荷约束下，制定内部成员的出力计划（即，优化各用户侧资源的出力计划），基于出力计划对各用户侧资源进行调度，通过Shaply值法进行内部成员的收益分配（即，通过夏普利值法进行各用户侧资源的经济效益分配），保证各DER在参与VPP后的收益得到提高，通过VPP聚合多DER的形式可以实现VPP运营商与各成员的互惠互利，提高各DER的收益来增强其参与VPP的意愿。
Shapley值法，为解决多个局中人在合作过程中因利益分配而产生矛盾的问题，属于合作博弈领域。应用Shapley值的一大优势是按照成员对联盟的边际贡献率将利益进行分配，即成员i所分得的利益等于该成员为他所参与联盟创造的边际利益的平均值。
Shaply值分配方法。对于由U个成员组成的VPP，除去没有任何成员的组合，共有（2U-1）种不同的组合方式。对于VPP中的某个成员i，使用Shapley值法分配得到的收益如下式：，式中，/>表示成员i分配后的收益；R(S)表示组合S的收益；/>表示组合S中除去成员i之后的收益；/>表示组合S发生的概率，即加权因子。
本实施例通过构建虚拟电厂奖惩阶梯型碳交易成本计算模型，实现电力市场和碳交易市场的耦合，同时充分考虑了分布式发电、柔性负荷、分布式储能和电动汽车等用户侧灵活资源容量小、种类多、参数各异、点多面广等特点，构建虚拟电厂参与电、碳市场的优化调度模型，制定内部成员的出力计划，并通过Shaply值法进行内部成员的收益分配，实现了分布式电源、储能系统、柔性负荷、电动汽车等用户侧资源的聚合和协调控制。
实施例二
本实施例二的目的是提供一种虚拟电厂的调度系统，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取各用户侧资源的信息；
调度模块，其被配置为：基于各用户侧资源的信息，以经济效益最大为目标，在风电的功率约束、光伏的功率约束、可控分布式电源的功率约束、储能的功率约束和柔性负荷约束下，优化各用户侧资源的出力计划，基于出力计划对各用户侧资源进行调度，并通过夏普利值法进行各用户侧资源的经济效益分配；
其中，柔性负荷约束包括：可转移负荷的负荷总量不变，且可转移负荷的负荷转移量满足上下限约束；可中断负荷在每个时段的削减量满足上限约束和时段要求。
其中，经济效益为虚拟电厂与电网交易的收益减去虚拟电厂的总成本；虚拟电厂的总成本包括：虚拟电厂中碳交易成本、可控分布式电源的发电成本、风电的惩罚成本、光伏的惩罚成本和虚拟电厂向柔性负荷付出的补偿费用。
其中，各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用功率平衡约束；功率平衡约束为：虚拟电厂与电网的交互功率由风电与光伏的发电量、柔性负荷的购电量、可控分布式电源的发电量和储能的充放电计划决定。
其中，各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用备用约束；备用约束包括：可控分布式电源提供的正备用超出风电的负偏差与光伏的负偏差之和，可控分布式电源提供的负备用超出风电的正偏差与光伏的正偏差之和。
其中，可控分布式电源的功率约束为：，式中，/>为可控分布式电源在t时段的发电功率；/>为出力上限；/>为出力下限；/>表示CDG在t时段提供的负备用；表示CDG在t时段提供的正备用。
其中，储能的功率约束为：，式中，/>和/>分别表示储能设备的充电功率和放电功率；/>表示储能设备的充电功率的上限；/>表示储能设备的放电功率的上限；/>和/>分别表示储能设备的充电状态和放电状态；/>为储能设备的荷电状态；/>为初始荷电状态；/>和/>分别为储能设备的充电效率和放电效率；/>表示储能设备的总能量；/>表示末荷电状态。
其中，用户侧资源包括：风电、光伏、可控分布式电源、储能系统和柔性负荷。
此处需要说明的是，本实施例中的各个模块与实施例一中的各个步骤一一对应，其具体实施过程相同，此处不再累述。
实施例三
本实施例提供了一种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，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的一种虚拟电厂的调度方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的一种虚拟电厂的调度方法中的步骤。
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。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (16)

1.一种虚拟电厂的调度方法，其特征在于，包括：
获取各用户侧资源的信息；
基于各用户侧资源的信息，以经济效益最大为目标，在风电的功率约束、光伏的功率约束、可控分布式电源的功率约束、储能的功率约束和柔性负荷约束下，优化各用户侧资源的出力计划，基于出力计划对各用户侧资源进行调度，并通过夏普利值法进行各用户侧资源的经济效益分配；
其中，柔性负荷约束包括：可转移负荷的负荷总量不变，且可转移负荷的负荷转移量满足上下限约束；可中断负荷在每个时段的削减量满足上限约束和时段要求；
耦合电力市场和碳交易市场，构建虚拟电厂奖惩阶梯型碳交易成本计算模型；
虚拟电厂碳交易成本计算模型具体包括：为了更进一步控制碳排放总量，激发虚拟电厂节能减排的积极性，提出奖励系数的概念，即当虚拟电厂的碳排放总量低于免费分配的碳排放额度时，给予一定的奖励补贴，构建了耦合电、碳市场的奖惩阶梯型碳交易成本计算模型，规定若干排放区间，当碳排放量小于免费分配的碳排放额时，/>为负，表示虚拟电厂可以在碳交易市场出售多余的碳排放配额，并且可以获得一定的技术补贴，碳排放量越小的区间对应的碳交易价格越高；当碳排放量大于免费分配的碳排放额时，/>为正，表示虚拟电厂需要在碳交易市场购买碳排放权，碳排放量越大的区间对应的碳交易价格越高，在对虚拟电厂碳交易成本计算模型求解时，将实际碳排放量进行分段线性化处理：，式中，/>为虚拟电厂中碳交易成本；c为市场上的碳交易价格；/>为每个阶梯碳交易价格增长幅度；/>为虚拟电厂碳排放总量；/>为碳排放量区间长度；λ表示奖励系数；/>表示虚拟电厂的无偿碳排放配额；通过上式实现了碳电耦合，将碳市场附加到了电力市场中。
2.如权利要求1所述的一种虚拟电厂的调度方法，其特征在于，所述经济效益为虚拟电厂与电网交易的收益减去虚拟电厂的总成本；所述虚拟电厂的总成本包括：虚拟电厂中碳交易成本、可控分布式电源的发电成本、风电的惩罚成本、光伏的惩罚成本和虚拟电厂向柔性负荷付出的补偿费用。
3.如权利要求1所述的一种虚拟电厂的调度方法，其特征在于，所述各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用功率平衡约束；所述功率平衡约束为：虚拟电厂与电网的交互功率由风电与光伏的发电量、柔性负荷的购电量、可控分布式电源的发电量和储能的充放电计划决定。
4.如权利要求1所述的一种虚拟电厂的调度方法，其特征在于，所述各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用备用约束；所述备用约束包括：可控分布式电源提供的正备用超出风电的负偏差与光伏的负偏差之和，可控分布式电源提供的负备用超出风电的正偏差与光伏的正偏差之和。
5.如权利要求1所述的一种虚拟电厂的调度方法，其特征在于，所述可控分布式电源的功率约束为：，式中，/>为可控分布式电源在t时段的发电功率；/>为出力上限；/>为出力下限；/>表示CDG在t时段提供的负备用；/>表示CDG在t时段提供的正备用。
6.如权利要求1所述的一种虚拟电厂的调度方法，其特征在于，所述储能的功率约束为：，式中，/>和/>分别表示储能设备的充电功率和放电功率；/>表示储能设备的充电功率的上限；/>表示储能设备的放电功率的上限；和/>分别表示储能设备的充电状态和放电状态；/>为储能设备的荷电状态；/>为初始荷电状态；/>和/>分别为储能设备的充电效率和放电效率；/>表示储能设备的总能量；/>表示末荷电状态。
7.如权利要求1所述的一种虚拟电厂的调度方法，其特征在于，所述用户侧资源包括：风电、光伏、可控分布式电源、储能系统和柔性负荷。
8.一种虚拟电厂的调度系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取各用户侧资源的信息；
调度模块，其被配置为：基于各用户侧资源的信息，以经济效益最大为目标，在风电的功率约束、光伏的功率约束、可控分布式电源的功率约束、储能的功率约束和柔性负荷约束下，优化各用户侧资源的出力计划，基于出力计划对各用户侧资源进行调度，并通过夏普利值法进行各用户侧资源的经济效益分配；
其中，柔性负荷约束包括：可转移负荷的负荷总量不变，且可转移负荷的负荷转移量满足上下限约束；可中断负荷在每个时段的削减量满足上限约束和时段要求；
耦合电力市场和碳交易市场，构建虚拟电厂奖惩阶梯型碳交易成本计算模型；
虚拟电厂碳交易成本计算模型具体包括：为了更进一步控制碳排放总量，激发虚拟电厂节能减排的积极性，提出奖励系数的概念，即当虚拟电厂的碳排放总量低于免费分配的碳排放额度时，给予一定的奖励补贴，构建了耦合电、碳市场的奖惩阶梯型碳交易成本计算模型，规定若干排放区间，当碳排放量小于免费分配的碳排放额时，/>为负，表示虚拟电厂可以在碳交易市场出售多余的碳排放配额，并且可以获得一定的技术补贴，碳排放量越小的区间对应的碳交易价格越高；当碳排放量大于免费分配的碳排放额时，/>为正，表示虚拟电厂需要在碳交易市场购买碳排放权，碳排放量越大的区间对应的碳交易价格越高，在对虚拟电厂碳交易成本计算模型求解时，将实际碳排放量进行分段线性化处理：，式中，/>为虚拟电厂中碳交易成本；c为市场上的碳交易价格；/>为每个阶梯碳交易价格增长幅度；/>为虚拟电厂碳排放总量；/>为碳排放量区间长度；λ表示奖励系数；/>表示虚拟电厂的无偿碳排放配额；通过上式实现了碳电耦合，将碳市场附加到了电力市场中。
9.如权利要求8所述的一种虚拟电厂的调度系统，其特征在于，所述经济效益为虚拟电厂与电网交易的收益减去虚拟电厂的总成本；所述虚拟电厂的总成本包括：虚拟电厂中碳交易成本、可控分布式电源的发电成本、风电的惩罚成本、光伏的惩罚成本和虚拟电厂向柔性负荷付出的补偿费用。
10.如权利要求8所述的一种虚拟电厂的调度系统，其特征在于，所述各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用功率平衡约束；所述功率平衡约束为：虚拟电厂与电网的交互功率由风电与光伏的发电量、柔性负荷的购电量、可控分布式电源的发电量和储能的充放电计划决定。
11.如权利要求8所述的一种虚拟电厂的调度系统，其特征在于，所述各用户侧资源的出力计划的优化过程中还采用备用约束；所述备用约束包括：可控分布式电源提供的正备用超出风电的负偏差与光伏的负偏差之和，可控分布式电源提供的负备用超出风电的正偏差与光伏的正偏差之和。
12.如权利要求8所述的一种虚拟电厂的调度系统，其特征在于，所述可控分布式电源的功率约束为：，式中，/>为可控分布式电源在t时段的发电功率；/>为出力上限；/>为出力下限；/>表示CDG在t时段提供的负备用；/>表示CDG在t时段提供的正备用。
13.如权利要求8所述的一种虚拟电厂的调度系统，其特征在于，所述储能的功率约束为：，式中，/>和/>分别表示储能设备的充电功率和放电功率；/>表示储能设备的充电功率的上限；/>表示储能设备的放电功率的上限；和/>分别表示储能设备的充电状态和放电状态；/>为储能设备的荷电状态；/>为初始荷电状态；/>和/>分别为储能设备的充电效率和放电效率；/>表示储能设备的总能量；/>表示末荷电状态。
14.如权利要求8所述的一种虚拟电厂的调度系统，其特征在于，所述用户侧资源包括：风电、光伏、可控分布式电源、储能系统和柔性负荷。
15.一种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，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种虚拟电厂的调度方法中的步骤。
16.一种计算机设备，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计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种虚拟电厂的调度方法中的步骤。
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