CN117674300A - 虚拟电厂资源调度方法、装置、终端设备以及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种虚拟电厂资源调度方法、装置、终端设备以及存储介质，涉及虚拟电厂优化调度领域，其方法包括：当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案，本发明提高了资源调控灵活性。

Description

虚拟电厂资源调度方法、装置、终端设备以及存储介质
技术领域
本申请涉及虚拟电厂优化调度领域，尤其涉及一种虚拟电厂资源调度方法、装置、终端设备以及存储介质。
背景技术
虚拟电厂需求响应是指通过智能互联多个分布式能源，根据预估电力需求，管理和调节各节点电力输入和输出，协调能源分配，促进能源的高效利用，缓解大规模新能源并网冲击，推动新型电力系统发展。经济角度是通过智能算法和数据分析，对发电、储能和电动车充电进行优化调度，以最大程度地利用资源，并满足用户的需求。
然而，现有光储充系统在一般运行时仅执行需求响应而，仅会独立执行经济调度或参与虚拟电厂需求响应，即分别根据经济调度或参与虚拟电厂需求响应制定独立经济调度策略和需求响应策略，未考虑到同时应用两种策略时的经济效益和调控逻辑，忽略了资源应用的长期性和调控的延续性，造成资源调控灵活性低。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种虚拟电厂资源调度方法、装置、终端设备以及存储介质，旨在提高资源调控灵活性。
为实现上述目的，本申请提供一种虚拟电厂资源调度方法，所述虚拟电厂资源调度方法包括：
当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；
根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；
基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。
可选地，所述需求响应决策包括参与响应决策和不参与响应决策，所述根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策的步骤包括：
根据所述站点配置信息进行光储成本计算，得到光储单位成本；
根据所述光储单位成本、所述站点配置信息和所述需求响应信息进行计算，得到参与响应收益和不参与响应收益；
若所述参与响应收益大于所述不参与响应收益，则制定所述参与响应决策；
若所述参与响应收益小于等于所述不参与响应收益，则制定所述不参与响应决策。
可选地，所述基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案的步骤包括：
根据所述站点配置信息和所述气象数据进行日前预测，得到日前预测负荷和日前预测发电功率；
基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定所述虚拟电厂资源调度方案。
可选地，所述虚拟电厂资源调度方案包括参与响应执行方案和不参与响应执行方案，所述基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，制定所述虚拟电厂资源调度方案的步骤包括：
若所述需求响应决策为所述不参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案；
若所述需求响应决策为所述参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案。
可选地，所述根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案的步骤包括：
基于综合用电单价最小原则和日前需求响应约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案。
可选地，所述根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案的步骤包括：
基于综合用电单价最小原则、日前需求响应约束和需求响应对系统及各类资源不同时段的约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案。
可选地，所述基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案的步骤之后还包括：
根据所述虚拟电厂资源调度方案进行经济调度和需求响应。
本申请实施例还提出一种虚拟电厂资源调度装置，所述虚拟电厂资源调度装置包括：
信息获取模块，用于当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；
收益计算模块，用于根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；
方案制定模块，用于基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。
本申请实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的虚拟电厂资源调度程序，所述虚拟电厂资源调度程序被所述处理器执行时实现如上所述的虚拟电厂资源调度方法的步骤。
本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有虚拟电厂资源调度程序，所述虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时实现如上所述的虚拟电厂资源调度方法的步骤。
本申请实施例提出的虚拟电厂资源调度方法、装置、终端设备以及存储介质，通过当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，计算响应收益并判断是否进行需求响应，得到需求响应决策，根据需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案，可以理解地，同时考虑到经济调度策略和需求响应策略而制定的虚拟电厂资源调度方案，可以保持资源应用的长期性和调控的延续性，提高资源调控灵活性。
附图说明
图1为本申请虚拟电厂资源调度装置所属终端设备的功能模块示意图；
图2为本申请虚拟电厂资源调度方法第一示例性实施例的流程示意图；
图3为本申请涉及的光储充系统的整体结构示意图；
图4为本申请涉及的分时电价曲线意图；
图5为本申请涉及的虚拟电厂资源调度流程示意图；
图6为本申请涉及的不参与需求响应的经济调度设备运行计划；
图7为本申请涉及的参与需求响应的经济调度设备运行计划。
本申请目的的实现、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仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例的主要解决方案是：通过当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，计算响应收益并判断是否进行需求响应，得到需求响应决策，根据需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案，可以理解地，同时考虑到经济调度策略和需求响应策略而制定的虚拟电厂资源调度方案，可以保持资源应用的长期性和调控的延续性，提高资源调控灵活性。
本申请实施例考虑到，虚拟电厂需求响应是指通过智能互联多个分布式能源，根据预估电力需求，管理和调节各节点电力输入和输出，协调能源分配，促进能源的高效利用，缓解大规模新能源并网冲击，推动新型电力系统发展。经济角度是通过智能算法和数据分析，对发电、储能和电动车充电进行优化调度，以最大程度地利用资源，并满足用户的需求。
然而，现有光储充系统在一般运行时仅执行需求响应而，仅会独立执行经济调度或参与虚拟电厂需求响应，即分别根据经济调度或参与虚拟电厂需求响应制定独立经济调度策略和需求响应策略，未考虑到同时应用两种策略时的经济效益和调控逻辑，忽略了资源应用的长期性和调控的延续性，造成资源调控灵活性低。
基于此，本申请实施例提出一种解决方案，当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，计算响应收益并判断是否进行需求响应，得到需求响应决策，根据需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案，可以理解地，同时考虑到经济调度策略和需求响应策略而制定的虚拟电厂资源调度方案，可以保持资源应用的长期性和调控的延续性。
具体地，参照图1，图1为本申请虚拟电厂资源调度装置所属终端设备的功能模块示意图。该虚拟电厂资源调度装置可以为独立于终端设备的、能够进行数据处理的装置，也可以通过硬件或软件的形式承载于终端设备上。
在本实施例中，该虚拟电厂资源调度装置所属终端设备至少包括输出模块110、处理器120、存储器130以及通信模块140。
存储器130中存储有操作系统以及虚拟电厂资源调度程序，当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案存储于该存储器130中；输出模块110可为显示屏、扬声器等。通信模块140可以包括WIFI模块、移动通信模块以及蓝牙模块等，通过通信模块140与外部设备或服务器进行通信。
其中，存储器130中的虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时实现以下步骤：
当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。
进一步地，存储器130中的虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据所述站点配置信息进行光储成本计算，得到光储单位成本；根据所述光储单位成本、所述站点配置信息和所述需求响应信息进行计算，得到参与响应收益和不参与响应收益；若所述参与响应收益大于所述不参与响应收益，则制定所述参与响应决策；若所述参与响应收益小于等于所述不参与响应收益，则制定所述不参与响应决策。
进一步地，存储器130中的虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据所述站点配置信息和所述气象数据进行日前预测，得到日前预测负荷和日前预测发电功率；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定所述虚拟电厂资源调度方案。
进一步地，存储器130中的虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时还实现以下步骤：
若所述需求响应决策为所述不参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案；若所述需求响应决策为所述参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案。
进一步地，存储器130中的虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时还实现以下步骤：
基于综合用电单价最小原则和日前需求响应约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案。
进一步地，存储器130中的虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时还实现以下步骤：
基于综合用电单价最小原则、日前需求响应约束和需求响应对系统及各类资源不同时段的约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案。
进一步地，存储器130中的虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时还实现以下步骤：
根据所述虚拟电厂资源调度方案进行经济调度和需求响应。
本实施例通过上述方案，通过当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，计算响应收益并判断是否进行需求响应，得到需求响应决策，根据需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案，可以理解地，同时考虑到经济调度策略和需求响应策略而制定的虚拟电厂资源调度方案，可以保持资源应用的长期性和调控的延续性，提高资源调控灵活性。
基于上述终端设备架构但不限于上述架构，提出本申请方法实施例。
参照图2，图2为本申请虚拟电厂资源调度方法第一示例性实施例的流程示意图。
本发明一实施例提供一种虚拟电厂资源调度方法，该方法包括：
步骤S10，当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；
虚拟电厂需求响应是指通过智能互联多个分布式能源，根据预估电力需求，管理和调节各节点电力输入和输出，协调能源分配，促进能源的高效利用，缓解大规模新能源并网冲击，推动新型电力系统发展。经济角度是通过智能算法和数据分析，对发电、储能和电动车充电进行优化调度，以最大程度地利用资源，并满足用户的需求。
然而，现有光储充系统在一般运行时仅执行需求响应而，仅会独立执行经济调度或参与虚拟电厂需求响应，即分别根据经济调度或参与虚拟电厂需求响应制定独立经济调度策略和需求响应策略，未考虑到同时应用两种策略时的经济效益和调控逻辑，忽略了资源应用的长期性和调控的延续性，造成资源调控灵活性低。
因此，本实施例提出当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，计算响应收益并判断是否进行需求响应，得到需求响应决策，根据需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案，可以理解地，同时考虑到经济调度策略和需求响应策略而制定的虚拟电厂资源调度方案，可以保持资源应用的长期性和调控的延续性，提高资源调配灵活性。
本实施例以光储充系统进行虚拟电厂资源调度为例，具体地，光储充系统包含多个非均衡计量点，计量点负荷侧主要为充电站，其中部分计量点配置光伏发电系统、储能系统，在负荷量低或电价低时对电能进行存储，在用电需求大、电价高时释放存储电能供给用电。这种系统具备经济性、灵活性，还可以提高用户侧储能的利用率，在开展需求响应市场的地区，系统可参与市场交易，协助电网市场化发展同时获得更多经济效益。
当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息。
具体地，需求响应邀约为接收供电局下发VPP（虚拟电厂）需求响应邀约，确定VPP需求响应类型及具体内容，根据虚拟电厂平台下发指令，确定需求响应信息，需求响应信息包括响应时段、响应任务类型（本发明以日前削峰需求响应任务为例）、站点基线Pbaseline。
其中，日前需求响应邀约下发及出清时间通常为响应需求前一日，需求响应时段通常为30分钟至2小时，颗粒度为15分钟。
具体地，站点配置信息包括站点地址、站点容量、购电电价（如图4所示）、售电电价、上网电价、最大可调功率、站点拓扑结构（如图3所示）、各计量点容量、光伏信息、储能信息和充电机信息。
其中，光储充系统包括多个非均衡计量点，其中计量点可能包含光伏发电系统、储能系统和包含多个充电机及少量刚性负荷组成的设备层。光伏发电系统向母线送电，为受气象因素影响大发电波动性强的电源；充电机及其他负荷从母线获取电能，其中充电机为随机性强可预测性低的可调柔性负荷；储能系统为双向电能调节系统，可平抑功率波动，但可调能力受限于硬件配置。协调控制层采集设备层的信息，接收并下发控制策略；调度层作为站点能量管理系统，配置或智能输出调控策略、接收虚拟电厂平台下发的响应需求，并通过采集数据及气象信息进行各计量点发电及负荷预测，以满足经济调度、需求响应的经济性、功率平衡为目标生成控制策略。
其中，可以通过智能传感监测、信息采集和通信技术，获取站点配置信息和气象数据。
步骤S20，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；
基于获取到的信息，可以进行需求响应收益的分析，这可以包括计算需求响应带来的收益，比如参与电力市场交易所获得的收益、削峰填谷节约的成本等。然后，根据需求响应收益的分析结果，制定是否参与需求响应、参与程度等需求响应决策。
更具体地，在本实施例中，需求响应决策包括参与响应决策和不参与响应决策。
其中，确认不参与需求响应时（不参与响应决策），需要调度储能满足充电站控制效益最优，执行控制策略最小颗粒度为1小时。
确认参与需求响应后（参与响应决策），调控策略运行中需求响应阶段需滚动优化控制策略，削峰需求响应需要调度的可控资源有储能、充电机，填谷时可控资源还包括光伏，在响应时段前15分钟至响应结束，计算并执行控制策略的颗粒度为3分钟。响应时段前储能在经济运行的基础上预备响应所需电能，响应完成后执行经济运行策略，执行控制策略最小颗粒度为1小时。
步骤S30，基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案；
基于需求响应决策，结合站点配置信息、气象数据和需求响应信息，进行经济调度策略和需求响应策略的分析。经济调度策略可以包括根据电力市场价格进行发电和储能的优化调度，以最大程度地降低成本。需求响应策略可以包括根据需求响应量和时间进行设备的启停控制，以满足需求响应要求。然后，根据分析结果制定最优的虚拟电厂资源调度方案，实现经济效益和需求响应效果的最大化。
本实施例旨在提出计及需求响应的光储充系统经济调控策略，目标是基于光储充系统经济调度运行，在接收虚拟电厂需求响应邀约后，通过经济性分析系统是否接受响应邀约，并输出设备层运行策略。系统调度层提取各设备的运行参数及气象参数，进行负荷预测及发电预测，分别对不参与需求响应、参与需求响应的经济成本建模，求解优化模型，优化控制步长，输出恰当的全时段控制策略。有助于提升用户侧储能参与市场交易能力、优化资源利用率，增加经济收益、促进电力市场化发展。
本申请实施例提出的虚拟电厂资源调度方法，通过当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，计算响应收益并判断是否进行需求响应，得到需求响应决策，根据需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案，可以理解地，同时考虑到经济调度策略和需求响应策略而制定的虚拟电厂资源调度方案，可以保持资源应用的长期性和调控的延续性，提高资源调控灵活性。
基于第一实施例，提出本申请第二实施例，本申请第二实施例与第一实施例的区别在于：所述需求响应决策包括参与响应决策和不参与响应决策。
对步骤S20，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策的步骤进行细化，其中该步骤可以包括：
步骤S21，根据所述站点配置信息进行光储成本计算，得到光储单位成本；
步骤S22，根据所述光储单位成本、所述站点配置信息和所述需求响应信息进行计算，得到参与响应收益和不参与响应收益；
进一步地，站点配置信息包括购电电量，上网电量，购电成本，上网电价，光伏发电量，储能放电量，各时段有效响应量，此次需求响应各时段中标价格。
站点配置信息包括储能系统的投资成本、运营和维护成本以及基于放电深度和循环次数建立储能寿命模型，具体包括储能系统的建设成本（万元），项目残值（万元），折旧抵税（万元），运维成本（万元），总放电量（万kWh），单位建设成本（元/kWh），储能电池容量（kWh），项目残值率（%），储能折旧年限（年），所得税率（%），项目中储能贴现率（%），储能每年运维成本（元/（kWh*年）），储能循环寿命（次），储能年循环次数（次/年），储能循环充放衰减率（%），储能放电深度（%），储能单程效率（%）（通常取ACAC效率的标准平方根）。
站点配置信息还包括为光伏系统首年发电量（万kWh），总发电量（万kWh），单位建设成本（元/kWp），光伏装机容量（kWp），项目残值率（%），光伏折旧年限（年），所得税率（%），项目中光伏贴现率（%），光伏每年运维成本（元/（kWp*年）），站点年均辐照量（kWh/㎡），发电效率（%），光伏首年衰减率（%），光伏年利用率（%）。
具体地的，收益计算公式如下所示：
其中：
其中，Y为收益（参与响应收益或不参与响应收益），为需求响应收益，为当日电站售电收益，/>为外购电成本，/>为光伏成本，/>为储能成本，/>为购电电量，/>为上网电量，/>为购电成本，/>为上网电价，/>为光伏发电量，/>为储能放电量，/>为各时段有效响应量，/>为此次需求响应各时段中标价格，上述“96”表示为24小时中以15分钟为颗粒度的颗粒数量，“15”表示15分钟，“60”表示60分钟，LCOS为平准化储能成本，LCOE为平准化度电成本。
LCOS（Levelized Cost of Storage）为平准化储能成本。考虑储能系统的投资成本、运营和维护成本以及基于放电深度和循环次数建立储能寿命模型，将储能全生命周期成本平均分摊到每单位存储的能量上，得出每单位能量的平均成本。
LCOS计算公式：)/>
其中：
其中，为建设成本（万元），/>为项目残值（万元），/>为折旧抵税（万元），/>为运维成本（万元），/>为总放电量（万kWh），/>为单位建设成本（元/kWh），/>为储能电池容量（kWh），/>为项目残值率（%），/>为储能折旧年限（年），/>为所得税率（%），/>为项目中储能贴现率（%），/>为储能每年运维成本（元/（kWh*年）），/>为储能循环寿命（次），/>为储能年循环次数（次/年），/>为储能循环充放衰减率（%），/>为储能放电深度（%），/>为储能单程效率（%）通常取ACAC效率的标准平方根。
LCOE为平准化度电成本，考虑全投资模型下的初始投资、运维费用、发电小时数，将光伏全生命周期成本平均分摊到每单位输出电能上，得出光伏电站整个生命周期的单位发电量成本。
LCOE计算公式：
其中：
其中，为建设成本（万元），/>为项目残值（万元），/>为折旧抵税（万元），/>为运维成本（万元），/>为光伏系统首年发电量（万kWh），/>为总发电量（万kWh），/>为单位建设成本（元/kWp），/>为光伏装机容量（kWp），/>为项目残值率（%），/>为光伏折旧年限（年），为所得税率（%），/>为项目中光伏贴现率（%），/>为光伏每年运维成本（元/（kWp*年）），为站点年均辐照量（kWh/㎡），/>为发电效率（%），/>为光伏首年衰减率（%），/>为光伏平均每年衰减率（%），/>为光伏年利用率（%）。
步骤S23，若所述参与响应收益大于所述不参与响应收益，则制定所述参与响应决策。
步骤S24，若所述参与响应收益小于等于所述不参与响应收益，则制定所述不参与响应决策。
若所述参与响应收益大于所述不参与响应收益，则制定所述参与响应决策；若所述参与响应收益小于等于所述不参与响应收益，则制定所述不参与响应决策。
具体地，确认不参与需求响应时，需要调度储能满足充电站控制效益最优，执行控制策略最小颗粒度为1小时，具体功率变化可以如图6所示。
具体地，确认参与需求响应后，调控策略运行中需求响应阶段需滚动优化控制策略，削峰需求响应需要调度的可控资源有储能、充电机，填谷时可控资源还包括光伏，在响应时段前15分钟至响应结束，计算并执行控制策略的颗粒度为3分钟。响应时段前储能在经济运行的基础上预备响应所需电能，响应完成后执行经济运行策略，执行控制策略最小颗粒度为1小时，具体功率变化可以如图7所示。
本申请实施例提出的虚拟电厂资源调度方法，通过根据所述站点配置信息进行光储成本计算，得到光储单位成本；根据所述光储单位成本、所述站点配置信息和所述需求响应信息进行计算，得到参与响应收益和不参与响应收益；若所述参与响应收益大于所述不参与响应收益，则制定所述参与响应决策；若所述参与响应收益小于等于所述不参与响应收益，则制定所述不参与响应决策，提高资源调控灵活性。
基于第二实施例，提出本申请第三实施例，本申请第三实施例与第二实施例的区别在于：
对步骤S30，基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案的步骤进行细化，其中细化的步骤可以包括：
步骤S31，根据所述站点配置信息和所述气象数据进行日前预测，得到日前预测负荷和日前预测发电功率；
获取历史数据，根据站点拓扑结构，得到各计量点发电、负荷历史数据，关联分析气象数据、日期类型、周期性特征，采用合适的预测模型例如支持向量机、集成树模型分别日前预测负荷和日前预测发电功率/>，预测颗粒度为15分钟。
步骤S32，基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定所述虚拟电厂资源调度方案。
进一步地，所述虚拟电厂资源调度方案包括参与响应执行方案和不参与响应执行方案，所述需求响应决策包括参与响应决策和不参与响应决策。
具体地，步骤S321，若所述需求响应决策为所述不参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案；
步骤S3211，基于综合用电单价最小原则和日前需求响应约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案。
建立参与响应、不参与响应两种收益模型。基于综合用电单价最小，计及日前需求响应约束（响应时段、响应量、预估中标价格、有效响应率），储能、光伏、充电站经济成本及收益，考虑系统功率平衡约束、储能充放电状态约束、储能充放电功率约束、电池容量约束、调度周期内储能电量平衡约束、储能充放电损耗、光伏出力约束等。
①不参与响应：考虑工作负荷波动对光储寿命的影响，建立光储充系统各计量点经济调度运行目标函数及约束条件如下，目标函数中上网电价为合约上网电价，PES,T为待求解的时段储能充放电功率，计算颗粒度为15分钟，具体公式如下所示：
其中：
约束条件：
a.系统功率平衡约束
b.储能约束,约定储能充电时功率为负、放电为正
充放电转换约束：
充放电功率约束：
储能电量约束：
调度周期始末储能电量平衡约束：
或/>
c.光伏出力约束：
其中，unitcost为综合用电单价，Gridcost为外购电成本，EScost为储能成本，PVcost为光伏成本，QGrid+为购电电量，QGrid-为上网电量，buyprice为购电成本，ongridprice为上网电价，Qpv为光伏发电量，QES为储能放电量，Pgird,t为并网点与大电网联络线交换功率；Pload,t为系统在时段t的预测净负荷；Ppv,t为光伏预测发电功率；、/>为指示储能电池充放电状态的二进制变量，/>=1表示储能电池在时段t充电，反之/>=0，/>=1表示储能电池在时段/>放电，反之/>=0；Pcha,max、Pdis,max分别为储能变流器的最大充放电功率，通常取额定值；EES,T为储能电池在时段t的容量；/>、/>为储能变流器的充放电效率；EB为储能容量；SOCmin、SOCmax分别为储能电池的最小、最大荷电状态；EES,0为储能的初始能量，EES,T为调度周期结束时储能的剩余能量；Pinv为光伏逆变器额定容量。
具体地，步骤S322，若所述需求响应决策为所述参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案。
具体地，步骤S3221，基于综合用电单价最小原则、日前需求响应约束和需求响应对系统及各类资源不同时段的约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案。
②参与响应：考虑需求响应对站点资源响应能力要求，系统调控逻辑如图3。定步长控制模式时，储能系统每次充放电的持续时间固定，步长越小越能准确跟踪调度指令，功率偏差越小，但频繁充放电对电池寿命不利；变步长控制模式，即根据当前系统需求和储能系统的运行状态实时调节控制步长，既满足准确跟踪调度指令的要求，同时延缓储能系统的老化，需合理选择控制步长。
目标函数如下，为待求解的/>时段储能充放电功率。预估收益时，计算颗粒度为15分钟；调控策略运行中，需求响应阶段需实时计算，计算颗粒度除响应时段前15分钟至响应结束为3分钟外，其余时段为15分钟。接收响应邀约，进行经济效益分析时，对响应日全时段（记为T）进行计算，全时段调控策略输出分为三个时段。第一个时段（记为T1）从响应日0点开始至响应开始时刻前15分钟，若开始时刻前15分钟早于响应日0点，则第一个时间段从响应开始时刻减2小时开始；第二个时段从响应开始时刻前15分钟至响应结束时刻（记为T2），记响应周期为/>；第三个时段从响应结束至响应日结束（记为T3）。基于①增加需求响应对系统及各类资源不同时段的约束，约束条件如下。
目标函数：
其中：
约束条件：
a.系统功率平衡约束
/>
b.储能约束,约定储能充电时功率为负、放电为正
充放电转换约束：
充放电功率约束：
储能电量约束：
调度周期T始末储能电量平衡约束：
或/>
调度周期T1末储能电量需求约束：
c.光伏出力约束：
其中，DRgain为需求响应收益，QDR为各时段有效响应量，DRprice为此次需求响应各时段中标价格，Pbaseline,TDR为由VPP平台下发的站点基线按负荷率分配到各计量点的基线负荷曲线，Pgird,TDR为计量点计划运行负荷，Pdemand,TDR为由VPP平台下发的需求响应中标量按负荷率分配到各计量点的需求响应量曲线，ES,T1为响应开始前储能需要为响应储备的电量，EES,demand为满足需求响应中标量130%需要储备的电量。
步骤S40，根据所述虚拟电厂资源调度方案进行经济调度和需求响应。
最后，如图5所示，所述虚拟电厂资源调度方案包括参与响应执行方案和不参与响应执行方案，当确定不参与响应时，仅执行经济调控策略，根据上述求得的PES,T作为T时段的充放电功率。
当确定参与响应时，判断是否达到响应时间。若在响应时间前，则调控策略为响应前每1小时将储能充电至响应需求电量，在响应前15分钟开始，每3分钟将储能充电至响应需求电量，并响应开始前5分钟，调节充电机工作模式：准备调节可充电数量或充电功率。
在响应时间时，调控时段每3分钟，将储能以满足响应需求为目标运行，调节充电机工作模式：响应时调节可充电数量或调节充电功率。
在响应结束后，重新获取调控策略，将储能以经济性为目标运行，将充电机恢复正常运营。
本申请实施例提出的虚拟电厂资源调度方法，通过根据所述站点配置信息和所述气象数据进行日前预测，得到日前预测负荷和日前预测发电功率；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定所述虚拟电厂资源调度方案，若所述需求响应决策为所述不参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案；若所述需求响应决策为所述参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案，基于综合用电单价最小原则和日前需求响应约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案，基于综合用电单价最小原则、日前需求响应约束和需求响应对系统及各类资源不同时段的约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案，根据所述虚拟电厂资源调度方案进行经济调度和需求响应，提高资源调控灵活性。
此外，本申请实施例还提出一种虚拟电厂资源调度装置，所述虚拟电厂资源调度装置包括：
信息获取模块，用于当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；
收益计算模块，用于根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；
方案制定模块，用于基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。
本实施例实现虚拟电厂资源调度的原理及实施过程，请参照上述各实施例，在此不再赘述。
此外，本申请实施例还提出一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的虚拟电厂资源调度程序，所述虚拟电厂资源调度程序被所述处理器执行时实现如上所述的虚拟电厂资源调度方法的步骤。
由于本虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时，采用了前述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有前述所有实施例的全部技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
此外，本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有虚拟电厂资源调度程序，所述虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时实现如上所述的虚拟电厂资源调度方法的步骤。
由于本虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时，采用了前述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有前述所有实施例的全部技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
相比现有技术，本申请实施例提出的虚拟电厂资源调度方法、装置、终端设备以及存储介质，通过当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，计算响应收益并判断是否进行需求响应，得到需求响应决策，根据需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案，可以理解地，同时考虑到经济调度策略和需求响应策略而制定的虚拟电厂资源调度方案，可以保持资源应用的长期性和调控的延续性，提高资源调控灵活性。
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。
上述本申请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，本申请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如上的一个存储介质（如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，被控终端，或者网络设备等）执行本申请每个实施例的方法。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种虚拟电厂资源调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂资源调度方法包括：
当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；
根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；
基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。
2.根据权利要求1所述的虚拟电厂资源调度方法，其特征在于，所述需求响应决策包括参与响应决策和不参与响应决策，所述根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策的步骤包括：
根据所述站点配置信息进行光储成本计算，得到光储单位成本；
根据所述光储单位成本、所述站点配置信息和所述需求响应信息进行计算，得到参与响应收益和不参与响应收益；
若所述参与响应收益大于所述不参与响应收益，则制定所述参与响应决策；
若所述参与响应收益小于等于所述不参与响应收益，则制定所述不参与响应决策。
3.根据权利要求2所述的虚拟电厂资源调度方法，其特征在于，所述基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案的步骤包括：
根据所述站点配置信息和所述气象数据进行日前预测，得到日前预测负荷和日前预测发电功率；
基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定所述虚拟电厂资源调度方案。
4.根据权利要求3所述的虚拟电厂资源调度方法，其特征在于，所述虚拟电厂资源调度方案包括参与响应执行方案和不参与响应执行方案，所述基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，制定所述虚拟电厂资源调度方案的步骤包括：
若所述需求响应决策为所述不参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案；
若所述需求响应决策为所述参与响应决策，则根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案。
5.根据权利要求4所述的虚拟电厂资源调度方法，其特征在于，所述根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案的步骤包括：
基于综合用电单价最小原则和日前需求响应约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略分析，得到不参与响应执行方案。
6.根据权利要求4所述的虚拟电厂资源调度方法，其特征在于，所述根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案的步骤包括：
基于综合用电单价最小原则、日前需求响应约束和需求响应对系统及各类资源不同时段的约束，根据所述站点配置信息、所述光储单位成本、所述日前预测负荷和所述日前预测发电功率进行经济调度策略和需求响应策略分析，得到参与响应执行方案。
7.根据权利要求5所述的虚拟电厂资源调度方法，其特征在于，所述基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案的步骤之后还包括：
根据所述虚拟电厂资源调度方案进行经济调度和需求响应。
8.一种虚拟电厂资源调度装置，其特征在于，所述虚拟电厂资源调度装置包括：
信息获取模块，用于当接收到虚拟电厂下发的需求响应邀约时，获取站点配置信息、气象数据和需求响应信息；
收益计算模块，用于根据所述站点配置信息和所述需求响应信息，分析需求响应收益，制定需求响应决策；
方案制定模块，用于基于所述需求响应决策，根据所述站点配置信息、所述气象数据和所述需求响应信息进行经济调度策略分析和需求响应策略分析，制定虚拟电厂资源调度方案。
9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的虚拟电厂资源调度程序，所述虚拟电厂资源调度程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的虚拟电厂资源调度方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有虚拟电厂资源调度程序，所述虚拟电厂资源调度程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的虚拟电厂资源调度方法的步骤。
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