[发明专利]一种基于风险偏好的多主体虚拟电厂优化调度方法在审

专利信息
申请号: 202010248256.X 申请日: 2020-03-31
公开(公告)号: CN113469402A 公开(公告)日: 2021-10-01
发明(设计)人: 孙改平;刘蓉晖;赵增凯;马天天;唐静;李阳;陈腾;韦江川 申请(专利权)人: 上海电力大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 代理人: 卢泓宇
地址: 200090 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 风险 偏好 主体 虚拟 电厂 优化 调度 方法
【权利要求书】:

1.一种基于风险偏好的多主体虚拟电厂优化调度方法,用于在包含多个主体的虚拟电厂参与的电力市场交易中进行电力的调度,其特征在于,包括如下步骤:

收集数据,收集各个主体的清洁能源出力以及负荷的预测数据;

模拟需求,利用收集到的所述预测数据,采用蒙特卡洛方法对包括风电、光伏以及负荷的需求侧资源的不确定性进行模拟,建立所述需求侧的场景的集合,得到各个所述场景的概率

建立收益模型,建立多主体合作的所述虚拟电厂的收益模型,获得期望收益B;

优化调度,根据所述需求侧的不确定性,采用条件风险价值理论建立风险收益,从而获得优化调度的目标函数并对所述虚拟电厂的电力进行优化调度。

2.根据权利要求1所述的基于风险偏好的多主体虚拟电厂优化调度方法,其特征在于,所述模拟需求的具体步骤如下:

将所述需求侧资源的不确定性作为输入,所述需求侧资源的不确定性包括风电、光伏以及负荷,其中,所述复合包括基础负荷以及柔性负荷,

设所述需求侧资源的不确定性均不相关且服从以所述预测数据为均值的正太分布,则所述风机的预测出力分布为所述光伏的预测出力分布为负荷的预测分布为其中,为所述风机的预测值,为所述光伏的预测值,为所述负荷的预测值,包含所述基础负荷与所述柔性负荷,

采用所述蒙特卡洛方法模拟抽样,建立所述需求侧资源的场景合集{Wi,i=1,2,...,nw},其中,n为所述场景的数量,各个所述场景的概率为

3.根据权利要求1所述的基于风险偏好的多主体虚拟电厂优化调度方法,其特征在于,所述建立收益模型的具体步骤如下:

设Epv为光伏收益,Em为风机收益,Ebat为蓄电池的储能收益,Eq为负荷收益,Enet为所述虚拟电厂与电网的交易的收益,

忽略发电成本得到Epv和Em的计算公式为:

式中,和分别为t时刻所述光伏和所述风机的调度出力,和分别为所述光伏和所述风机的预测出力,和分别为所述光伏和所述风机发出的售电电价,和分别为弃光的惩罚系数,

Ebat的计算公式为:

式中,为所述蓄电池的充电效率,为所述蓄电池的放电功率,a为所述蓄电池的成本系数,为所述蓄电池的售电电价,

Eq的计算公式为:

式中,为0~1的变量,表示可削减负荷在t时刻的状态,为0~1的变量,表示可转移负荷在t时刻的状态,为调度的所述可削减负荷的功率,为调度的所述可转移负荷的功率,为所述可削减负荷的补偿系数,为所述可转移负荷的补偿系数,

Enet的计算公式为:

式中,为所述虚拟电厂从所述电网购入的电量,为所述虚拟电厂向所述电网售出的电量,为购电电价,为售电电价,

设B为所述虚拟电厂在各个所述场景下的期望收益,建立所述收益模型:

4.根据权利要求3所述的基于风险偏好的多主体虚拟电厂优化调度方法,其特征在于:

其中,所述收益模型满足电量平衡约束条件,所述电量平衡约束条件为:

式中,为所述虚拟电厂与所述电网的交易电量;为所述蓄电池的充放电量;为基础负荷。

5.根据权利要求3所述的基于风险偏好的多主体虚拟电厂优化调度方法,其特征在于:

其中,所述收益模型满足清洁能源出力约束条件,所述清洁能源出力约束条件为:

式中:分别是所述光伏出力的最大值和最小值;分别是所述风机出力的最大值和最小值。

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