[发明专利]一种流域型虚拟电厂调度方法

权利要求书

1.一种流域型虚拟电厂调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基于Frank-Copula函数对风光出力相关性进行建模，以得到典型日风光场景及对应的概率；

S2、以典型日不同风光场景下虚拟电厂的总期望收益作为目标函数，以碳排放限额约束及虚拟电厂中各类电源出力约束作为约束条件，共同构建虚拟电厂的经济调度模型；

S3、给定待调度当天的负荷曲线数据，采用遗传算法对虚拟电厂的经济调度模型进行求解，计算得到最优的调度结果，根据该调度结果对待调度当天虚拟电厂的各类电源出力进行调度。

2.根据权利要求1所述的一种流域型虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11、获取历史风光出力数据，采用核密度估计法，建立一天24小时内每个时段的风光出力概率密度函数；

S12、基于Frank-Copula函数，联合风光出力概率密度函数，得到风光出力联合概率分布函数；

S13、对一天24小时内每个时段的风光出力联合概率分布函数进行采样，并通过kmeans聚类法对多组采样结果进行聚类，得到典型日风光场景及对应的概率。

3.根据权利要求2所述的一种流域型虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述步骤S11具体是以1小时作为采样周期，以获取多天的历史风光出力数据。

4.根据权利要求2所述的一种流域型虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述步骤S11中风光出力概率密度函数具体为：

其中，f(x_t)为风机出力的概率密度函数，f(y_t)为光伏出力的概率密度函数，n为历史总天数，h为窗宽，x_t和y_t分别为t时刻的风机出力和光伏出力，X_d,t为第d天t时段风机出力，Y_d,t为第d天t时段光伏出力，K(·)为Epanechnikov核函数。

5.根据权利要求4所述的一种流域型虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述步骤S12中风光出力联合概率分布函数具体为：

其中，f(x_t,y_t)为风光出力联合概率分布函数，u_t和v_t分别为风机出力和光伏出力概率分布函数，λ_t为相关参数，0≤λ_t≤1则u_t和v_t正相关，-1≤λ_t≤0则u_t和v_t负相关，λ_t→0则u_t和v_t趋向于独立。

6.根据权利要求2所述的一种流域型虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述步骤S13具体包括以下步骤：

S131、对一天24小时内每个时段的风光出力联合概率分布函数进行采样，并通过反变换得到每个时段风机和光伏的采样出力，得到多组采样结果；

S132、采用kmeans聚类法对多组采样结果进行聚类，由戴维斯堡J指数来确定最佳聚类数，最终得到典型日风光场景及对应的概率。

7.根据权利要求1所述的一种流域型虚拟电厂调度方法，其特征在于，所述步骤S2中总期望收益包括风机出力收益、光伏出力收益、水电机组出力收益、燃气轮机出力收益、柔性负荷的需求响应收益以及电网交易收益。