一种虚拟电厂能源优化调度方法

摘要

本发明提供了一种虚拟电厂能源优化调度方法，虚拟电厂聚合商根据各个分布式能源节点的能源信息以最大化累计盈利为目标进行优化调度，所述优化调度方法具体包括：考虑虚拟电厂参与日前电力市场情况，针对光伏出力以及市场电价的不确定性，采用随机规划法进行处理；确定燃气轮机运行约束条件；确定储能系统运行约束条件；确定电力市场交易量约束条件；确定功率平衡约束条件；虚拟电厂根据燃气轮机运行约束、储能系统运行约束、电力市场交易量约束以及功率平衡约束进行优化调度，得到各个分布式能源节点的日前计划出力，并发送至各个分布式能源节点。本发明能够促进分布式能源的就地消纳，减小电力交易成本和能源损耗。

权利要求

1.一种虚拟电厂能源优化调度方法，其特征在于，虚拟电厂聚合商根据各个分布式能源节点的能源信息以最大化累计盈利为目标进行优化调度，所述优化调度方法具体包括以下步骤：

步骤(1)、考虑虚拟电厂参与日前电力市场情况，针对光伏出力以及市场电价的不确定性，采用随机规划法进行处理；

步骤(2)、确定燃气轮机运行约束条件；

步骤(3)、确定储能系统运行约束条件；

步骤(4)、确定电力市场交易量约束条件；

步骤(5)、确定功率平衡约束条件；

步骤(6)、虚拟电厂根据燃气轮机运行约束、储能系统运行约束、电力市场交易量约束以及功率平衡约束进行优化调度，得到各个分布式能源节点的日前计划出力，并发送至各个分布式能源节点；

所述步骤(1)具体为：将虚拟电厂优化调度的目标函数表示为：其中，T为一天内的总时段数；ns、np分别为光伏场景数以及电价场景数；π(s)、π(p)分别为第s组光伏场景以及第p组电价场景的概率；λp,t为第p组场景中t时段的电价；Gp,s,t、分别为第p组电价场景、第s组光伏场景情况下t时段虚拟电厂在电力市场的交易量以及运GT

行成本； 为燃气轮机机组的启停变量；S 为燃气轮机机组的启停成本；

燃气轮机的运行成本用分段线性函数表示为：其中，a为固定生产成本； 为燃气轮机的运行变量；kj为燃气轮机第j段发电成本斜率； 为燃气轮机t时段的第j段出力。

2.根据权利要求1所述的虚拟电厂能源优化调度方法，其特征在于，所述步骤(2)中的燃气轮机运行约束条件为：

GT,max GT,min其中，g 、g 分别为燃气轮机的最大、最小输出功率； 为燃气轮机t时段出力；

U D

r、r为燃气轮机的向上、向下爬坡率； 为燃气轮机第j段出力上限； 分别为燃su sd su,0 sd，0气轮机运行变量的启动和关机上限；t 、t 分别为燃气轮机的最小开关机时间；t 、t分别为燃气轮机的初始开关机时间。

3.根据权利要求2所述的虚拟电厂能源优化调度方法，其特征在于，所述步骤(3)中的储能系统运行约束条件为：

其中， 为电储能系统的蓄电量；ηc、ηd分别为电储能系统的充放电效率；

es,min es,max esc,max分别为电储能系统的充放电量；S 、S 分别为电储能系统蓄电量的上下限；g 、esd,max

g 分别为电储能系统的最大充放电功率。

4.根据权利要求2所述的虚拟电厂能源优化调度方法，其特征在于，所述步骤(4)中的电力市场交易量约束条件为：DA,max DA,max其中， 为虚拟电厂在日前电力市场的购售电量；P 、S 分别为虚拟电厂在日前电力市场的最大购售电量。

5.根据权利要求2所述的虚拟电厂能源优化调度方法，其特征在于，所述步骤(5)中的功率平衡约束条件为：

其中， 为可再生能源出力； 为虚拟电厂内的负荷需求。

说明书

一种虚拟电厂能源优化调度方法

技术领域

[0001] 本发明属于电力系统电源交易领域，特别涉及一种虚拟电厂能源优化调度方法。

背景技术

[0002] 以虚拟电厂技术促进清洁能源消纳是能源互联网建设内容的重要组成部分。同时，应用“大云物移智联”等现代信息技术、先进通信技术是实现能源互联网建设目标的重
要载体，而区块链技术正是现代信息技术的重要发展。

[0003] 能源关乎国家根本，近年来，随着综合能源系统、能源互联网等理念的推广，能源行业朝着高效、安全和可持续的能源利用模式不断发展。基于分布式能源的冷热电联供系
统通过能量的梯级利用，实现了更高能源利用率、更低能源成本以及更好环保性能等多功
能目标，成为区域综合能源系统发展的重要方向和形式。虚拟电厂聚合商如何根据各个分
布式能源节点的能源信息进行能源优化调度是亟待解决的问题。

发明内容

[0004] 本发明提出一种虚拟电厂能源优化调度方法，能够促进分布式能源的就地消纳，减小电力交易成本和能源损耗。

[0005] 本发明具体为一种虚拟电厂能源优化调度方法，虚拟电厂聚合商根据各个分布式能源节点的能源信息以最大化累计盈利为目标进行优化调度，所述优化调度方法具体包括
以下步骤：

[0006] 步骤(1)、考虑虚拟电厂参与日前电力市场情况，针对光伏出力以及市场电价的不确定性，采用随机规划法进行处理；

[0007] 步骤(2)、确定燃气轮机运行约束条件；

[0008] 步骤(3)、确定储能系统运行约束条件；

[0009] 步骤(4)、确定电力市场交易量约束条件；

[0010] 步骤(5)、确定功率平衡约束条件；

[0011] 步骤(6)、虚拟电厂根据燃气轮机运行约束、储能系统运行约束、电力市场交易量约束以及功率平衡约束进行优化调度，得到各个分布式能源节点的日前计划出力，并发送
至各个分布式能源节点。

[0012] 进一步的，所述步骤(1)具体为：将虚拟电厂优化调度的目标函数表示为：

[0013]

[0014] 其中，T为一天内的总时段数；ns、np分别为光伏场景数以及电价场景数；π(s)、π(p)分别为第s组光伏场景以及第p组电价场景的概率；λp,t为第p组场景中t时段的电价；Gp,s,t、
分别为第p组电价场景、第s组光伏场景情况下t时段虚拟电厂在电力市场的交易量以
GT
及运行成本； 为燃气轮机机组的启停变量；S 为燃气轮机机组的启停成本；

[0015] 燃气轮机的运行成本用分段线性函数表示为：

[0016]

[0017] 其中，a为固定生产成本； 为燃气轮机的运行变量；kj为燃气轮机第j段发电成本斜率； 为燃气轮机t时段的第j段出力。

[0018] 进一步的，所述步骤(2)中的燃气轮机运行约束条件为：

[0019]

[0020]

[0021]

[0022]

[0023]

[0024]

[0025]

[0026]

[0027]GT,max GT,min

[0028] 其中，g 、g 分别为燃气轮机的最大、最小输出功率； 为燃气轮机t时段U D
出力；r 、r为燃气轮机的向上、向下爬坡率； 为燃气轮机第j段出力上限； 分
su sd
别为燃气轮机运行变量的启动和关机上限；分别为t 、t 分别为燃气轮机的最小开关机时
su,0 sd，0
间；t 、t 分别为燃气轮机的初始开关机时间。

[0029] 进一步的，所述步骤(3)中的储能系统运行约束条件为：

[0030]

[0031]

[0032]

[0033]

[0034] 其中， 为电储能系统的蓄电量；ηc、ηd分别为电储能系统的充放电效率；es,min es,max
分别为电储能系统的充放电量；S 、S 分别为电储能系统蓄电量的上下
esc,max esd,max
限；g 、g 分别为电储能系统的最大充放电功率。

[0035] 进一步的，所述步骤(4)中的电力市场交易量约束条件为：

[0036]

[0037]DA,max DA,max

[0038] 其中， 为虚拟电厂在日前电力市场的购售电量；P 、S 分别为虚拟电厂在日前电力市场的最大购售电量。

[0039] 进一步的，所述步骤(5)中的功率平衡约束条件为：

[0040]

[0041] 其中， 为可再生能源出力； 为虚拟电厂内的负荷需求。

具体实施方式

[0042] 下面对本发明一种虚拟电厂能源优化调度方法的具体实施方式做详细阐述。

[0043] 本发明一种虚拟电厂能源优化调度方法，虚拟电厂聚合商根据各个分布式能源节点的能源信息以最大化累计盈利为目标进行优化调度，所述优化调度方法具体包括以下步
骤：步骤(1)、考虑虚拟电厂参与日前电力市场情况，针对光伏出力以及市场电价的不确定
性，采用随机规划法进行处理；步骤(2)、确定燃气轮机运行约束条件；步骤(3)、确定储能系
统运行约束条件；步骤(4)、确定电力市场交易量约束条件；步骤(5)、确定功率平衡约束条
件；步骤(6)、虚拟电厂根据燃气轮机运行约束、储能系统运行约束、电力市场交易量约束以
及功率平衡约束进行优化调度，得到各个分布式能源节点的日前计划出力，并发送至各个
分布式能源节点。

[0044] 所述步骤(1)具体为：将虚拟电厂优化调度的目标函数表示为：

[0045]

[0046] 其中，T为一天内的总时段数；ns、np分别为光伏场景数以及电价场景数；π(s)、π(p)分别为第s组光伏场景以及第p组电价场景的概率；λp,t为第p组场景中t时段的电价；Gp,s,t、
分别为第p组电价场景、第s组光伏场景情况下t时段虚拟电厂在电力市场的交易量以
GT
及运行成本； 为燃气轮机机组的启停变量；S 为燃气轮机机组的启停成本；

[0047] 燃气轮机的运行成本用分段线性函数表示为：

[0048]

[0049] 其中，a为固定生产成本； 为燃气轮机的运行变量；kj为燃气轮机第j段发电成本斜率； 为燃气轮机t时段的第j段出力。

[0050] 所述步骤(2)中的燃气轮机运行约束条件为：

[0051]

[0052]

[0053]

[0054]

[0055]

[0056]

[0057]

[0058]

[0059]GT,max GT,min

[0060] 其中，g 、g 分别为燃气轮机的最大、最小输出功率； 为燃气轮机t时段U D
出力；r 、r为燃气轮机的向上、向下爬坡率； 为燃气轮机第j段出力上限； 分
su sd
别为燃气轮机运行变量的启动和关机上限；分别为t 、t 分别为燃气轮机的最小开关机时
su,0 sd，0
间；t 、t 分别为燃气轮机的初始开关机时间。

[0061] 所述步骤(3)中的储能系统运行约束条件为：

[0062]

[0063]

[0064]

[0065]

[0066] 其中， 为电储能系统的蓄电量；ηc、ηd分别为电储能系统的充放电效率；es,min es,max
分别为电储能系统的充放电量；S 、S 分别为电储能系统蓄电量的上下
esc,max esd,max
限；g 、g 分别为电储能系统的最大充放电功率。

[0067] 所述步骤(4)中的电力市场交易量约束条件为：

[0068]

[0069]DA,max DA,max

[0070] 其中， 为虚拟电厂在日前电力市场的购售电量；P 、S 分别为虚拟电厂在日前电力市场的最大购售电量。

[0071] 所述步骤(5)中的功率平衡约束条件为：

[0072]

[0073] 其中， 为可再生能源出力； 为虚拟电厂内的负荷需求。

[0074] 在日前优化调度结束后，进一步在虚拟电厂内部采用区块链技术实现分布式电源与负荷之间的交易撮合，包括以下步骤：

[0075] 步骤a：交易撮合前，能源购买节点/能源出售节点将需求信息发送至虚拟电厂聚合商的交易处理中心，包括预期交易电量、预期交易时间、预期报价等信息。

[0076] 步骤b：虚拟电厂聚合商采用连续双向拍卖机制在能源购买节点与能源出售节点之间进行交易撮合。在匹配过程中，交易双方提交报价之后，将买方报价从高到低排列，最
优买价即为买方的最高报价；将卖方报价从低到高排列，最优卖价即为卖方的最低报价。当
最优买价大于等于最优卖价时，则买卖双方达成交易匹配，实际的成交价格即为买卖双方
报价的平均值。

[0077] 如果在本轮交易周期中无法完成交易匹配，则买卖双方需要根据式(19)、(20)以及最优买价/最优卖价更新报价，直到电量售完或交易时间截止。

[0078]

[0079]

[0080] 其中，pb(t)、ps(t)分别为购买报价和出售报价；pcall为初始报价；pObid(t)、pOask(t)分别为第t次交易迭代过程中的最优购价和最优售价；ηb、ηs分别为能源购买节点和能源出
售节点的报价调整系数；τb(t)、τs(t)分别为第t次交易迭代过程中能源购买节点和能源出
售节点的估价。

[0081] 在交易匹配完成后，如果分布式能源节点的实际出力与计划出力产生偏差，需要对其进行惩罚，其惩罚力度由出力偏差的大小决定，以保证分布式能源节点的出力可靠性。

[0082] 在能源交易匹配完成之后，能源购买节点将能源币转移到能源出售节点提供的钱包地址，能源出售节点对收到的能源支付信息进行验证以实现交易结算：在分布式能源节
点之间的交易匹配完成之后，能源购买节点将能源币从其数字钱包转移到能源出售节点提
供的钱包地址，并采用私钥进行签名；能源出售节点从虚拟电厂聚合商的账户存储中心下
载能源购买节点对应的公钥，对收到的能源支付信息进行解密，以验证支付信息来自对应
的能源购买节点。

[0083] 在能源交易结算完成之后，虚拟电厂聚合商收集一段时间内的所有交易记录并生成数据区块：虚拟电厂聚合商收集一段时间内的所有交易记录，采用PoS共识算法来完成共
识过程，由区块链中拥有最高权益的节点获得区块记账权。该权益也称为币天，由节点持有
的代币数量和持有时间的乘积决定。获得记账权的分布式能源节点向系统其他节点广播区
块信息，其它节点对数据区块进行审计并签名后继续向其他节点广播。每个节点将自己的
审计结果与其他节点的结果进行比较并回复记账节点。如果其他节点就该区块达成一致，
记账节点则将当前审计的数据区块发送至其它所有节点存储。在上述工作完成后，该区块
按时间顺序被添加到能源区块链中。

[0084] 最后应该说明的是，结合上述实施例仅说明本发明的技术方案而非对其限制。所属领域的普通技术人员应当理解到，本领域技术人员可以对本发明的具体实施方式进行修
改或者等同替换，但这些修改或变更均在申请待批的权利要求保护范围之中。