[發明專利]一種基于需求側競價和多能互補的虛擬電廠調度優化方法

有效

• 申請號: 201810469004.2
• 申請日: 2018-05-16
• 公開（公告）號: CN108734396B
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 蘇建軍;李華東;李文博;張鵬飛;趙光鋒;陳博;劉文學;麻常輝;邢魯華;蔣哲;楊思;姜子卿;艾芊
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 濟南誠智商標專利事務所有限公司 37105
• 代理人: 黃曉燕

1.一種基于需求側競價和多能互補的虛擬電廠調度優化方法，其特征是：包括以下步驟：

預測次日的負荷，并估算響應容量和成本，根據預測和估算的結果參與電力市場競價；

根據電力市場競價所得負荷備用或削減計劃，向用戶發布削負荷時刻和待削減量；

用戶基于自身失負荷成本，進行需求側的競價；

求解基于需求側競價和多能互補的優化決策模型，得到用戶的削負荷量和CCHP的出力增發量，并向用戶和CCHP下發調度指令；

所述優化決策模型以對CCHP和用戶總調度費用最小為優化目標，最小調度費用的表達式為：

式中n為用戶數量，T為調度周期，ΔL_i,t為用戶申報的削峰量，λ_b，i為用戶報價，x_i,t為狀態變量，nh和nq分別為以熱定電和以冷定電的CCHP數量，λ_H和λ_Q分別為熱補償價格和冷補償價格，ΔH_i,t和ΔQ_i,t分別為熱出力變化量和冷出力變化量。

2.根據權利要求1所述的一種基于需求側競價和多能互補的虛擬電廠調度優化方法，其特征是：所述最小調度費用滿足用戶需求側競價約束、CCHP產能約束、削峰指標約束、CCHP凈削減電負荷約束、多能平衡負荷約束和用戶削負荷約束。

3.根據權利要求2所述的一種基于需求側競價和多能互補的虛擬電廠調度優化方法，其特征是：所述用戶需求側競價約束通過需求側競價模型獲得，所述需求側競價模型的構建過程為：

根據Q-Learning強化學習算法模擬用戶的報價行為，獲得報價策略；

根據Boltzmannε-greedy探索策略進行報價策略的選擇，得到最優策略。

4.根據權利要求3所述的一種基于需求側競價和多能互補的虛擬電廠調度優化方法，其特征是：所述根據Q-Learning強化學習算法模擬用戶的報價行為，獲得報價策略的具體過程為：

構建環境-可行域空間，將待削減總量N等分，邊際電價M等分，S空間得到N*M種狀態；

基于失負荷成本進行報價，得到可行域空間A和可選策略的數量n_a。

5.根據權利要求4所述的一種基于需求側競價和多能互補的虛擬電廠調度優化方法，其特征是：所述根據Boltzmannε-greedy探索策略進行報價策略的選擇，得到最優策略的具體過程為：

根據Boltzmann策略選擇策略a_r，并根據greedy策略選擇策略a_p；

生成隨機數ε，若滿足則選取策略a_p，否則選取策略a_r，式中Q_t(s,a)定義為第t輪競價時對應各狀態s和各策略a的Q值，Q_t-1(s_t,a_r)為第t-1輪競價時對應狀態s_t和策略a_r時的Q值，Q_t-1(s_t,a_p)第t-1輪競價時對應狀態s_t和策略a_p時的Q值，T₁為退火系數；

利用用戶獲得的即時回報更新Q_t(s,a)，并對Q_t(s,a)仿真計算，在Q_t(s,a)以概率1收斂于均衡狀態時，對應的策略為最優策略。

6.根據權利要求2所述的一種基于需求側競價和多能互補的虛擬電廠調度優化方法，其特征是：所述CCHP產能約束滿足CCHP機組出力等于計劃原產量與出力改變量的和，以及機組最小開停時間約束條件。