CN117498467A - 一种基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及配送电技术领域，具体而言，涉及一种基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法及系统，所述方法包括：在单位面积范围内，以发电类型为组别，将发电厂分为至少四个发电单元；预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率，其中，将第一预设面积范围内，所有相同类型的发电单元作为一个发电小组，第一预设面积范围包括整数倍个单位面积范围；将每个发电网络中的所有发电功率之和作为输出功率；根据预设选举方法确定发电网络中的主节点；基于配电自动化系统建立电网模型，根据电网模型获取电网的需求数据；将发电网络的输出功率根据需求数据匹配至电网，保证对多区域的新能源场站进行高效能量分配。

Description

一种基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法及系统
技术领域
本发明涉及配送电技术领域，具体而言，涉及一种基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法及系统。
背景技术
随着能源结构加速化优化升级以及风光发电技术的进步，大规模的风光零碳电源并网会对电网带来前所未有的冲击，由于风电、光伏等可再生能源发电存在较强的波动性和不确定性，其并网调度会给传统电力系统造成诸多不确定因素。
在虚拟电厂内部通常包括不同类型、不同容量以及不同区域的分布式能源，聚合多种分布式能源能有效降低风险，但是，在区域和类型增多的情况下，虚拟电厂的调控将面临更严峻的挑战，如何协调好各类资源，处理好源网协同使之成为一个相对稳定的电源体是亟待解决的难题。大量不同区域具有间歇性、随机性特点的分布式电源接入，造成潮流无序流动、电压波动加剧甚至越限，威胁到区域电网的安全稳定运行，现有技术还没有较好的解决方案。
发明内容
本发明解决的问题是如何对多区域的新能源场站进行高效能量分配。
为解决上述问题，第一方面，本发明提供一种基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，包括：
在单位面积范围内，以发电类型为组别，将发电厂分为至少四个发电单元，其中，所述发电单元包括光伏发电单元、水电发电单元、风电发电单元和燃气发电单元；
预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率，其中，将第一预设面积范围内，所有相同类型的所述发电单元作为一个发电小组，所述第一预设面积范围包括整数倍个所述单位面积范围；
将每个发电网络中的所有所述发电功率之和作为输出功率，其中，第二预设面积范围内的所有发电小组作为所述发电网络，所述第二预设面积范围包括整数倍个所述第一预设面积范围；
根据预设选举方法确定所述发电网络中的主节点，其中，所述主节点用于向外输出能量，所述能量包括电能、热能或冷能中的至少一种；
基于配电自动化系统建立电网模型，根据所述电网模型获取电网的需求数据；
将所述发电网络的所述输出功率根据所述需求数据匹配至所述电网。
相对于现有技术，本发明将区域划分成多个单位面积，将单位面积范围内的相同类型的发电厂站划分在一个发电单元中，作为基本调控单元；将第一预设面积范围内的相同类型的发电单元作为一个发电小组，作为基本预测单元，用于预测未来单位时间段内的发电量，保证既能满足预测的准确性，又能降低预测的计算量；将面积更大的第二预设面积范围内的相同类型的发电小组作为一个发电网络，用于作为向外输送能量的基本单元，将工作最稳定的发电小组作为主节点，用于向电网或其他用于接受能量输入的设备或组织输送能量，保证降低能源输送成本；建立已有的电网模型，根据电网模型确定需求数据，将虚拟电厂中的出力与需求数据匹配，确定能源分配策略，保证高效分配和利用新能源场站获得的能量。
可选地，所述预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率包括：
根据气象云图信息、风速、风向信息，预测在所述单位时间段内的光照时间和光照强度；
根据所述光照时间和所述光照强度确定所述单位时间段的光伏发电功率；
根据所述风速和所述风向信息确定所述单位时间段的风力发电功率。
可选地，所述预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率还包括：
获取往年的同季节的真实发电功率数据和预测发电功率数据；
根据往年的所述真实发电功率数据和所述往年的所述预测发电功率数据计算往年的预测准确度，根据所述预测准确度优化所述下一个单位时间段的预测功率；
将优化后的预测功率作为所述发电功率。
可选地，所述根据往年的所述真实发电功率数据和所述往年的所述预测发电功率数据计算往年的预测准确度，根据所述预测准确度优化所述下一个单位时间段的预测功率包括：
将所述往年的所述真实发电功率数据的曲线和所述往年的所述预测发电功率数据的曲线之间的拟合程度作为所述预测准确度；
根据所述预测准确度优化所述下一个单位时间段的预测功率，使所述下一个单位时间段的所述预测功率从数值转化为具有上下区间的功率带；
选择与所述发电类型对应的预测权重进一步优化所述功率带，获得所述发电功率。
可选地，所述将每个发电网络中的所有所述发电功率之和作为输出功率包括：
对于确定的所述发电网络，将预测的所述下一个单位时间段的所述发电功率进行前处理，所述前处理包括：
剔除波动大于预设百分比的发电功率值，获得第一功率曲线，所述发电功率值为所述发电功率所在的所述功率带的中间值；
对所述第一功率曲线的时间轴进行细粒度划分，分为至少十个子时间段；
将每个所述子时间段中的功率曲线进行斩波，将所有斩波后的曲线组合，获得所述输出功率。
可选地，所述根据预设选举方法确定所述发电网络中的主节点包括：
根据所述发电小组的发电功率、发电能量量度确定所述发电小组的稳定性因数；
根据往年的所述预测准确度、所述稳定性因数和选举权重获得第一选举分；
根据输送损耗和发电成本获得第二选举分；
根据所述第一选举分和所述第二选举分确定第三选举分；
将所述第三选举分最高的所述发电小组作为所述主节点。
可选地，所述基于配电自动化系统建立电网模型，根据所述电网模型获取电网的需求数据包括：
获取电网的架构模型、连接模型和电网中各个设备的运行参数；
根据所述架构模型、所述连接模型和所述运行参数确定所述电网的运行水平；
根据所述运行水平获得需求数据，其中，所述需求数据包括电力需求曲线、热力需求曲线和燃气需求曲线的至少一个。
可选地，所述将所述发电网络的所述输出功率根据所述需求数据匹配至所述电网包括：
根据所述需求数据，以预设供电顺序向所述电网供电，其中，所述预设供电顺序依次包括水电、光伏、风电和燃气发电。
可选地，所述根据所述需求数据，以预设供电顺序向所述电网供电包括：
当所述水电满足所述需求数据后，将所述水电发电单元所在的所述发电网络的输出功率转化为水利蓄能；
当所述光伏满足所述需求数据后，优先将所述光伏发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至储能蓄电池，当所述输出功率大于所述储能蓄电池的额定输入功率时，将剩余的所述输出功率输出至所述水电发电单元，用于通过所述水电发电单元将所述输出功率转化为水利蓄能；
当所述风电满足所述需求数据后，将所述风电发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至所述水电发电单元，用于通过所述水电发电单元将所述输出功率转化为水利蓄能；
当所述燃气发电满足所述需求数据后，将所述燃气发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至电热单元，用于通过所述电热单元将所述输出功率转化为热能。
另一方面，本发明还提供一种多层级虚拟电厂系统，包括能量分配模块、光伏发电模块、水电模块、风电模块、燃气模块，所述能量分配模块用于实现如上所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法。
所述多层级虚拟电厂系统相对于现有技术与所述基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法相同，在此不再赘述。
附图说明
图1为本发明实施例的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法步骤S200细化后的流程示意图；
图3为本发明实施例的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法步骤S200细化后的另一流程示意图；
图4为本发明实施例的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法步骤S300细化后的流程示意图；
图5为本发明实施例的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法步骤S400细化后的流程示意图；
图6为本发明实施例的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法步骤S500细化后的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”；术语“可选地”表示“可选的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
如图1所示，本发明一实施例提供的一种基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，包括：
步骤S100，在单位面积范围内，以发电类型为组别，将发电厂分为至少四个发电单元，其中，所述发电单元包括光伏发电单元、水电发电单元、风电发电单元和燃气发电单元。
具体地，在一个新能源场站中，往往具有多种类型的发电设备，其中，不同的发电设备所具有的发电特性不同、能力不同、成本也不同，导致通过虚拟电厂控制能量分配的准确性较低，准确分配的难度也较高。在很多新能源场站中，还可能具有多个独立运行的场站，导致能源分配的难度呈指数型增长。
在本发明中，通过在单位面积内，将区域内的场站根据发电类型进行分类，获得以发电类型为划分依据的发电单元，保证对每种发电单元都进行对应策略的预测和分配，在较为微观的层面中进行管控。
主流的发电单元包括光伏发电、水力发电、风力发电和燃气发电，故在一实施例中通过将发电单元分为上述四部分，以获得更佳的分配策略。
步骤S200，预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率，其中，将第一预设面积范围内，所有相同类型的所述发电单元作为一个发电小组，所述第一预设面积范围包括整数倍个所述单位面积范围。
在微观层面划分单元后，将更大的第一预设面积作为发电小组的划分范围。由于在能量分配过程中容易出现能量损耗、冗余或其他可计算或不可计算的损失，本发明通过将几个单位面积范围组成的第一预设面积作为统计发电和预测发电的基本模块，在面积划分过大时，会出现统计不准确的现象，且在面积过大时，作为一个整体向电网集中配电时造成的能量损失也较大；而在面积划分过小时，会浪费较多的算力，导致配电方案过为复杂，加以新能源发电侧容易出现更多的未知情况，导致最终的配电策略具有较低的鲁棒性，容易受到环境因素的影响而剧烈波动。故，本发明通过将第一预设面积范围内的相同类型的发电单元作为一个发电小组，既能保证将能量损失控制在一定范围内，也能保证最终配电策略的鲁棒性。
步骤S300，将每个发电网络中的所有所述发电功率之和作为输出功率，其中，第二预设面积范围内的所有发电小组作为所述发电网络，所述第二预设面积范围包括整数倍个所述第一预设面积范围。
在通过第一预设面积确定范围内的发电小组的发电情况后，可对更大面积范围内的所有发电小组进行宏观分配，保证在相应区域内相同类型的发电设备协作向电网供电。由于新能源发电设备受环境影响较大，故，在同一区域内的相同发电类型的发电情况具有一定的趋同性，将第一预设面积扩大为第二预设面积，共同作为供电的单元，便于协调供电，减少算力消耗，也可以保证在供电时将能量消耗控制在一定范围内。
步骤S400，根据预设选举方法确定所述发电网络中的主节点，其中，所述主节点用于向外输出能量，所述能量包括电能、热能或冷能中的至少一种。
相同类型的发电设备在同一时间段内具有相同的发电特性，在划分发电小组和发电网络后，确定发电网络中的主节点，通过主节点向电网进行供电、供热等能量输出动作，便于统一协调管理。在满足电网需求后，将多余的能量统一调配，具有较佳的储能效果。不同类型的发电小组具有不同的性质，在进行供电或储能时也具有不同的侧重优先级，例如多余的燃气的热效率较高，也是理想的清洁能源，储存的成本较其他形式也较低，在供电之余，将多余的燃气储存或用于供热，保证具有更高的利用效率。
步骤S500，基于配电自动化系统建立电网模型，根据所述电网模型获取电网的需求数据。
借助配电自动化系统获取电网模型，包括获取电网的架构模型、连接模型以及电网中各个设备的运行参数，通过配电自动化系统进行数据交互，获取电网模型、10kV线路数据，配网网格数据和低压侧主要负荷数据、分布式光伏数据以及低压源荷数据等运行数据，进而可以根据上述数据获取主要电源的发电方式以及发电转化效率，帮助更好地衡量电网中各种电源的效率和运行水平。
由于电力使用需求连贯且具有复现性，建立电网模型，通过建立已有的电网架构、连接和运行参数，以及以往的电网需求数据，可以准确获得电网未来短时间内的需求数据，根据预测的需求数据进行对应的发电匹配，保证高效利用新能源场站的能量。
步骤S600，将所述发电网络的所述输出功率根据所述需求数据匹配至所述电网。
在获得需求数据后，匹配各个发电网络的输出功率至电网，保证电力的准确供应。
可选地，如图2所示，所述预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率包括：
步骤S210，根据气象云图信息、风速、风向信息，预测在所述单位时间段内的光照时间和光照强度；
步骤S211，根据所述光照时间和所述光照强度确定所述单位时间段的光伏发电功率；
步骤S212，根据所述风速和所述风向信息确定所述单位时间段的风力发电功率。
在一实施例中，根据气象信息确定未来单位时间段的光照时间和光照强度，用于预测光伏发电功率，进而通过光伏发电功率确定类型为光伏发电的发电网络；通过风速和风向信息预测风力发电功率，进而通过风力发电功率确定类型为风力发电的发电网络。
可选地，如图3所示，所述预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率还包括：
步骤S220，获取往年的同季节的真实发电功率数据和预测发电功率数据；
步骤S221，根据往年的所述真实发电功率数据和所述往年的所述预测发电功率数据计算往年的预测准确度，根据所述预测准确度优化下一个单位时间段的预测功率；
步骤S222，将优化后的预测功率作为所述发电功率。
由于光伏、风电受环境影响较大，故在一实施例中，将往年相同季节的真实发电功率数据和预测发电功率数据作为依据，确定往年的预测准确度，通过往年的预测准确度确定当前类型下的预测数据的准确度，进而确定并优化获得下一单位时间的预测功率。
通过对以往预测数据的准确度干预当前时间段的预测准确率，由于往年的预测准确度已经包含受环境影响因素，故，通过往年的准确度可以尽可能考虑受环境影响后的预测状态，保证预测的准确性，防止突然出现不可抗力因素而导致的能量分配问题。
可选地，如图4所示，所述将每个发电网络中的所有所述发电功率之和作为输出功率包括：
步骤S310，对于确定的所述发电网络，将预测的所述下一个单位时间段的所述发电功率进行前处理，所述前处理包括：
步骤S311，剔除波动大于预设百分比的发电功率值，获得第一功率曲线，所述发电功率值为所述发电功率所在的所述功率带的中间值；
步骤S312，对所述第一功率曲线的时间轴进行细粒度划分，分为至少十个子时间段；
步骤S313，将每个所述子时间段中的功率曲线进行斩波，将所有斩波后的曲线组合，获得所述输出功率。
在一实施例中，将发电网络获得的发电功率进行处理，由于预测的发电功率的准确度不可能完全准确，且在某些时刻下的预测功率可能会由于数据的不准确而出现错误，故先剔除波动较大的发电功率值，保证数据的连贯性和准确性，然后将功率区间转化为功率曲线，便于计算，最后将功率曲线分为多个子时间段，保证稳定每个子时间段的曲线，使曲线平滑，以便获得更平稳的输出功率。将所有曲线组合，获得输出功率曲线。
可选地，如图5所示，所述根据预设选举方法确定所述发电网络中的主节点包括：
步骤S410，根据所述发电小组的发电功率、发电能量量度确定所述发电小组的稳定性因数；
步骤S411，根据往年的所述预测准确度、所述稳定性因数和选举权重获得第一选举分；
步骤S412，根据输送损耗和发电成本获得第二选举分；
步骤S413，根据所述第一选举分和所述第二选举分确定第三选举分；
步骤S414，将所述第三选举分最高的所述发电小组作为所述主节点。
在一实施例中，将发电功率较为稳定的发电小组作为该发电网络的主节点，将其他发电小组的电能向主节点传输，并统一进行调配，以减少虚拟电厂的算力要求。通过发电功率的稳定情况以及发电能量量度确定当前发电小组的发电稳定性，进而量化确定稳定性因数；通过往年的预测准确度衡量往年该发电小组的预测稳定性，由于预测稳定性受自然环境影响较深，预测稳定性强表示环境很少大规模地影响该类型的发电小组，表示该小组更适合作为主节点。其中，不同类型具有天然的稳定性，如水力发电比风力发电稳定，光伏发电具有白天和黑夜两种状态，燃气发电在大部分情况下具有其他用途。故，在一实施例中，不同的类型在不同的季节、时间具有不同的选举权重。
优选地，选举权重倒序排列顺序为：水力发电、白天光伏发电、风力发电、燃气发电、黑夜光伏发电。
由于在本实施例中，电能先传输至主节点，然后通过主节点进行变压、逆变等操作，然后向电网进行并网，其中具有一定的传输损耗，故选举当前时段的主节点时将损耗作为第二考虑因素。将第一选举分和第二选举分进行叠加，获得第三选举分，将当前时间段选举分最高的发电小组作为主节点，完成主节点的选举。
可选地，如图6所示，所述基于配电自动化系统建立电网模型，根据所述电网模型获取电网的需求数据包括：
步骤S510，获取电网的架构模型、连接模型和电网中各个设备的运行参数；
步骤S520，根据所述架构模型、所述连接模型和所述运行参数确定所述电网的运行水平；
步骤S530，根据所述运行水平获得需求数据，其中，所述需求数据包括电力需求曲线、热力需求曲线和燃气需求曲线的至少一个。
在一实施例中，获取火力发电和电网的架构信息，建立架构模型，获得连接信息，建立连接模型，根据架构模型和连接模型获得设备运行信息，另一方面获取用户需求信息，基于用户需求信息和设备运行信息获得电力电量平衡水平，判断电力电量平衡水平是否处于预设水平，若不处于预设水平，则通过电力电量平衡水平和预设水平之间的匹配程度确定需求数据，其中，用户的负荷需求在与火力发电厂的出力做差后，获得电力需求曲线。在一些实施例中，火电厂还承担供热职能，通过相同的方法获得热力需求曲线；在另一些实施例中，燃气需求曲线通过燃气需求负荷获得。
其中，预设水平包括主配网运行数据和分布式能源运行数据是否与用户需求水平相当，若不是，则表示设备运行水平不满足目前用户的负荷，需要将新能源场站接入电网，以满足更高的负荷需求。
可选地，所述将所述发电网络的所述输出功率根据所述需求数据匹配至所述电网包括：
根据所述需求数据，以预设供电顺序向所述电网供电，其中，所述预设供电顺序依次包括水电、光伏、风电和燃气发电。
在一实施例中，不同的发电类型具有不同的抗干扰能力。水电抗干扰能力依次大于光伏发电和风电，燃气的用途更加广泛，故优先级较低。
可选地，所述根据所述需求数据，以预设供电顺序向所述电网供电包括：
当所述水电满足所述需求数据后，将所述水电发电单元所在的所述发电网络的输出功率转化为水利蓄能；
当所述光伏满足所述需求数据后，优先将所述光伏发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至储能蓄电池，当所述输出功率大于所述储能蓄电池的额定输入功率时，将剩余的所述输出功率输出至所述水电发电单元，用于通过所述水电发电单元将所述输出功率转化为水利蓄能；
当所述风电满足所述需求数据后，将所述风电发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至所述水电发电单元，用于通过所述水电发电单元将所述输出功率转化为水利蓄能；
当所述燃气发电满足所述需求数据后，将所述燃气发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至电热单元，用于通过所述电热单元将所述输出功率转化为热能。
本发明另一实施例提供的一种多层级虚拟电厂系统，包括能量分配模块、光伏发电模块、水电模块、风电模块、燃气模块，所述能量分配模块用于实现如上所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法
所述多层级虚拟电厂系统相对于现有技术与所述基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法相同，在此不再赘述。
本发明又一实施例提供的一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行该计算机程序时，实现如上所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法。
本发明又一实施例提供的一种计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法。现将描述可以作为本发明的服务器或客户端的电子设备，其是可以应用于本发明的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
电子设备包括计算单元，其可以根据存储在只读存储器（ROM）中的计算机程序或者从存储单元加载到随机访问存储器（RAM）中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还可存储设备操作所需的各种程序和数据。计算单元、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出（I/O）接口也连接至总线。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。在本申请中，所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
虽然本公开披露如上，但本公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，包括：
在单位面积范围内，以发电类型为组别，将发电厂分为至少四个发电单元，其中，所述发电单元包括光伏发电单元、水电发电单元、风电发电单元和燃气发电单元；
预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率，其中，将第一预设面积范围内，所有相同类型的所述发电单元作为一个发电小组，所述第一预设面积范围包括整数倍个所述单位面积范围；
将每个发电网络中的所有所述发电功率之和作为输出功率，其中，第二预设面积范围内的所有发电小组作为所述发电网络，所述第二预设面积范围包括整数倍个所述第一预设面积范围；
根据预设选举方法确定所述发电网络中的主节点，其中，所述主节点用于向外输出能量，所述能量包括电能、热能或冷能中的至少一种；
基于配电自动化系统建立电网模型，根据所述电网模型获取电网的需求数据；
将所述发电网络的所述输出功率根据所述需求数据匹配至所述电网。
2.根据权利要求1所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，所述预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率包括：
根据气象云图信息、风速、风向信息，预测在所述单位时间段内的光照时间和光照强度；
根据所述光照时间和所述光照强度确定所述单位时间段的光伏发电功率；
根据所述风速和所述风向信息确定所述单位时间段的风力发电功率。
3.根据权利要求2所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，所述预测每个发电小组在下一个单位时间段的发电功率还包括：
获取往年的同季节的真实发电功率数据和预测发电功率数据；
根据往年的所述真实发电功率数据和所述往年的所述预测发电功率数据计算往年的预测准确度，根据所述预测准确度优化所述下一个单位时间段的预测功率；
将优化后的预测功率作为所述发电功率。
4.根据权利要求3所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，所述根据往年的所述真实发电功率数据和所述往年的所述预测发电功率数据计算往年的预测准确度，根据所述预测准确度优化所述下一个单位时间段的预测功率包括：
将所述往年的所述真实发电功率数据的曲线和所述往年的所述预测发电功率数据的曲线之间的拟合程度作为所述预测准确度；
根据所述预测准确度优化所述下一个单位时间段的预测功率，使所述下一个单位时间段的所述预测功率从数值转化为具有上下区间的功率带；
选择与所述发电类型对应的预测权重进一步优化所述功率带，获得所述发电功率。
5.根据权利要求4所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，所述将每个发电网络中的所有所述发电功率之和作为输出功率包括：
对于确定的所述发电网络，将预测的所述下一个单位时间段的所述发电功率进行前处理，所述前处理包括：
剔除波动大于预设百分比的发电功率值，获得第一功率曲线，所述发电功率值为所述发电功率所在的所述功率带的中间值；
对所述第一功率曲线的时间轴进行细粒度划分，分为至少十个子时间段；
将每个所述子时间段中的功率曲线进行斩波，将所有斩波后的曲线组合，获得所述输出功率。
6.根据权利要求5所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，所述根据预设选举方法确定所述发电网络中的主节点包括：
根据所述发电小组的发电功率、发电能量量度确定所述发电小组的稳定性因数；
根据往年的所述预测准确度、所述稳定性因数和选举权重获得第一选举分；
根据输送损耗和发电成本获得第二选举分；
根据所述第一选举分和所述第二选举分确定第三选举分；
将所述第三选举分最高的所述发电小组作为所述主节点。
7.根据权利要求1所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，所述基于配电自动化系统建立电网模型，根据所述电网模型获取电网的需求数据包括：
获取电网的架构模型、连接模型和电网中各个设备的运行参数；
根据所述架构模型、所述连接模型和所述运行参数确定所述电网的运行水平；
根据所述运行水平获得需求数据，其中，所述需求数据包括电力需求曲线、热力需求曲线和燃气需求曲线的至少一个。
8.根据权利要求1所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，所述将所述发电网络的所述输出功率根据所述需求数据匹配至所述电网包括：
根据所述需求数据，以预设供电顺序向所述电网供电，其中，所述预设供电顺序依次包括水电、光伏、风电和燃气发电。
9.根据权利要求8所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法，其特征在于，所述根据所述需求数据，以预设供电顺序向所述电网供电包括：
当所述水电满足所述需求数据后，将所述水电发电单元所在的所述发电网络的输出功率转化为水利蓄能；
当所述光伏满足所述需求数据后，优先将所述光伏发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至储能蓄电池，当所述输出功率大于所述储能蓄电池的额定输入功率时，将剩余的所述输出功率输出至所述水电发电单元，用于通过所述水电发电单元将所述输出功率转化为水利蓄能；
当所述风电满足所述需求数据后，将所述风电发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至所述水电发电单元，用于通过所述水电发电单元将所述输出功率转化为水利蓄能；
当所述燃气发电满足所述需求数据后，将所述燃气发电单元所在的所述发电网络的输出功率输出至电热单元，用于通过所述电热单元将所述输出功率转化为热能。
10.一种多层级虚拟电厂系统，其特征在于，包括能量分配模块、光伏发电模块、水电模块、风电模块、燃气模块，所述能量分配模块用于实现如权利要求1-9任一项所述的基于多层级虚拟电厂的能量协调控制分配方法。
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Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN202940599U (zh) * 2012-10-08 2013-05-15 周锡卫 一种基于微微网构造的分布式微电网系统
CN103715752A (zh) * 2012-10-08 2014-04-09 周锡卫 一种具有微微网构造的分布式新能源电力微电网系统
CN109522964A (zh) * 2018-11-26 2019-03-26 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 虚拟电厂的聚类方法、装置、调控设备及计算机存储介质
CN110416998A (zh) * 2019-07-01 2019-11-05 华北电力大学 一种基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系统
CN113191063A (zh) * 2021-04-25 2021-07-30 华北电力大学（保定） 一种考虑风光预测误差的场景生成方法
CN113395041A (zh) * 2021-06-15 2021-09-14 齐殿全 一种基于发电功率恒定的光伏组件排布方法
WO2021244000A1 (zh) * 2020-06-03 2021-12-09 国网上海市电力公司 一种区域能源综合体虚拟聚合系统及方法
KR102337562B1 (ko) * 2021-07-26 2021-12-14 인천대학교 산학협력단 상업적 가상발전소 계통 내에서 계통 연계형 판매 사업자의 pv-ess 시스템의 최적운용계획 수립을 위한 시뮬레이터 및 시뮬레이팅 방법
CN114298140A (zh) * 2021-11-18 2022-04-08 华能新能源股份有限公司 一种考虑机组分类的风电短期功率预测校正方法
CN115271467A (zh) * 2022-08-01 2022-11-01 浙江大学 考虑电碳协同优化的虚拟电厂调度优化方法及应用
CN115564108A (zh) * 2022-09-30 2023-01-03 杨迦迤 一种面向深度调峰的虚拟电厂内光储荷优化调度方法
CN115660204A (zh) * 2022-11-09 2023-01-31 国网安徽省电力有限公司 一种考虑服务型虚拟电厂的电网拥塞缓解调控方法
CN115912351A (zh) * 2022-11-30 2023-04-04 国网北京市电力公司 光伏日内日前模型预测方法、系统、设备及介质
CN117200184A (zh) * 2023-08-10 2023-12-08 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 一种虚拟电厂负荷侧资源多时段调控潜力评估预测方法

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN202940599U (zh) * 2012-10-08 2013-05-15 周锡卫 一种基于微微网构造的分布式微电网系统
CN103715752A (zh) * 2012-10-08 2014-04-09 周锡卫 一种具有微微网构造的分布式新能源电力微电网系统
CN109522964A (zh) * 2018-11-26 2019-03-26 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 虚拟电厂的聚类方法、装置、调控设备及计算机存储介质
CN110416998A (zh) * 2019-07-01 2019-11-05 华北电力大学 一种基于虚拟发电厂的地区复杂配网调度控制管理系统
WO2021244000A1 (zh) * 2020-06-03 2021-12-09 国网上海市电力公司 一种区域能源综合体虚拟聚合系统及方法
CN113191063A (zh) * 2021-04-25 2021-07-30 华北电力大学（保定） 一种考虑风光预测误差的场景生成方法
CN113395041A (zh) * 2021-06-15 2021-09-14 齐殿全 一种基于发电功率恒定的光伏组件排布方法
KR102337562B1 (ko) * 2021-07-26 2021-12-14 인천대학교 산학협력단 상업적 가상발전소 계통 내에서 계통 연계형 판매 사업자의 pv-ess 시스템의 최적운용계획 수립을 위한 시뮬레이터 및 시뮬레이팅 방법
CN114298140A (zh) * 2021-11-18 2022-04-08 华能新能源股份有限公司 一种考虑机组分类的风电短期功率预测校正方法
CN115271467A (zh) * 2022-08-01 2022-11-01 浙江大学 考虑电碳协同优化的虚拟电厂调度优化方法及应用
CN115564108A (zh) * 2022-09-30 2023-01-03 杨迦迤 一种面向深度调峰的虚拟电厂内光储荷优化调度方法
CN115660204A (zh) * 2022-11-09 2023-01-31 国网安徽省电力有限公司 一种考虑服务型虚拟电厂的电网拥塞缓解调控方法
CN115912351A (zh) * 2022-11-30 2023-04-04 国网北京市电力公司 光伏日内日前模型预测方法、系统、设备及介质
CN117200184A (zh) * 2023-08-10 2023-12-08 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 一种虚拟电厂负荷侧资源多时段调控潜力评估预测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MOSTAFA TABATABAEI等: "Optimal Scheduling of Microgrid-Based Virtual Power Plants Considering Demand Response and Capacity Withholding Opportunities", IEEE, 29 July 2021 (2021-07-29) *
武荷月等: "海上风电与海蓄联合运行多时间尺度优化调度方法", 武汉大学学报(工学版), 30 April 2021 (2021-04-30) *

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