[发明专利]风储虚拟电厂在线调度方法和装置

权利要求书

1.一种风储虚拟电厂在线调度方法，其特征在于，所述方法包括：

以目标时段以及所述目标时段之后的多个时段构成目标滚动周期；

将目标时段的风储虚拟电厂状态以及所述目标滚动周期中非目标时段的风储虚拟电厂预测信息输入预先构建的滚动周期MDP模型的滚动优化子模型中，求解所述滚动优化子模型，得到由所述目标滚动周期中非目标时段的风储虚拟电厂调度策略组成的基本可行策略；

基于所述基本可行策略、预演算法以及所述滚动周期MDP模型的底层优化子模型，求解所述目标时段的风储虚拟电厂调度策略；

其中，所述风储虚拟电厂状态，包括：所述风储虚拟电厂的储能电池荷电状态、上一个时段电网交换功率和风电出力功率；

所述风储虚拟电厂预测信息，包括：所述风储虚拟电厂的风电出力功率预测值和负荷预测值；

所述风储虚拟电厂调度策略，包括：所述风储虚拟电厂的热电联产设备输出功率、电网交换功率和储能电池运行功率。

2.根据权利要求1所述的风储虚拟电厂在线调度方法，其特征在于，所述求解所述滚动优化子模型，得到由所述目标滚动周期中非目标时段的风储虚拟电厂调度策略组成的基本可行策略，包括：

采用贪心算法求解所述滚动优化子模型，得到由所述目标滚动周期中非目标时段的风储虚拟电厂调度策略组成的基本可行策略。

3.根据权利要求1或2所述的风储虚拟电厂在线调度方法，其特征在于，所述滚动优化子模型的构建过程，包括：

以风储虚拟电厂最小运行成本为目标构建第一目标函数；

为所述第一目标函数构建功率平衡约束、第一储能电池充放电功率上下限约束、第一电网交换功率上下限约束和第一热电联产设备输出功率上下限约束；

基于所述第一目标函数及其对应的约束生成所述滚动优化子模型。

4.根据权利要求3所述的风储虚拟电厂在线调度方法，其特征在于，所述第一目标函数的表达式如下所示：

X(t)＝[E(t),p^G(t-1),p^w(t)]

所述第一目标函数构建功率平衡约束的表达式如下所示：

第一储能电池充放电功率上下限约束的表达式如下所示：

第一电网交换功率上下限约束的表达式如下所示：

p^G*(t)＝max{p^G(t-1)-δ,p^G}

第一热电联产设备输出功率上下限约束的表达式如下所示：

其中，c_t(X(t),A(t))为t时段的风储虚拟电厂运行成本，X(t)为t时段的风储虚拟电厂状态，A(t)为t时段的风储虚拟电厂调度策略，E(t)为t时段下风储虚拟电厂中储能电池的荷电状态，p^w(t)为t时段下所述风储虚拟电厂的风电出力功率，p^G(t-1)为(t-1)时段下风储虚拟电厂的电网交换功率，p^G(t)为t时段下风储虚拟电厂的电网交换功率，为t时段下风储虚拟电厂中第i个热电联产设备输出功率，p^w(t)为t时段下风储虚拟电厂的储能电池运行功率，为t时段下风储虚拟电厂中第i个热电联产设备的天然气用量，H_i(t)为t时段下风储虚拟电厂中第i个热电联产设备的供热负荷，p^D(t)为t时段下风储虚拟电厂的负荷，ΔT为时段的时长，λ(t)为电网功率交换价格，c为天然气使用价格，a_i为t时段下风储虚拟电厂中第i个热电联产设备输出功率与天然气用量之间的线性函数中的斜率，b_i为t时段下风储虚拟电厂中第i个热电联产设备输出功率与天然气用量之间的线性函数中的截距，α_c为储能电池充电效率，α_d为储能电池放电效率，E为储能电池荷电状态的下限，为储能电池荷电状态的上限，为储能电池运行功率的上限，为t时段下储能电池运行功率的理论下界，为t时段下储能电池运行功率的理论上界，δ为爬坡率，p^G为功率交换容量下限，为功率交换容量上限，p^G*(t)为t时段下风储虚拟电厂的电网交换功率的理论下界，为t时段下风储虚拟电厂的电网交换功率的理论上界，为t时段下风储虚拟电厂中第i个热电联产设备输出功率的理论下界，为t时段下风储虚拟电厂中第i个热电联产设备输出功率的理论上界，v_i为电能向热能转化比率的下限，电能向热能转化比率的上限，为风储虚拟电厂中第i个热电联产设备输出功率上限，N为风储虚拟电厂中包含的热电联产设备的总数。