[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃的虛擬電廠優(yōu)化交易策略裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810723850.2
• 申請(qǐng)日: 2018-07-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108960510B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高紅均;周博;劉友波
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 四川大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q30/08;G06Q40/04;G06Q50/06
• 代理公司: 成都華復(fù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51298
• 代理人: 李俊

1.一種基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃的虛擬電廠優(yōu)化交易策略裝置，其特征在于：該基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃的虛擬電廠優(yōu)化交易策略裝置具體步驟如下：

S1：根據(jù)電力市場(chǎng)規(guī)則，概述VPP競(jìng)標(biāo)流程、多場(chǎng)景法理論基礎(chǔ)，虛擬電廠作為整體協(xié)調(diào)調(diào)度內(nèi)部資源參與市場(chǎng)運(yùn)行，可將富余的電量出售給電力市場(chǎng)也可選擇從市場(chǎng)購(gòu)電滿足負(fù)荷需求，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu),具體交易流程為：在日前階段，虛擬電廠運(yùn)營(yíng)商預(yù)測(cè)內(nèi)部機(jī)組的可用出力情況以及負(fù)荷信息，決策并提交日前市場(chǎng)24時(shí)段競(jìng)標(biāo)電量信息，確定和市場(chǎng)的電量交換，VPP優(yōu)化調(diào)度內(nèi)部資源需求響應(yīng)、電動(dòng)汽車(chē)，出力適應(yīng)隨機(jī)發(fā)電機(jī)組的實(shí)時(shí)波動(dòng)，消除實(shí)際出力與競(jìng)標(biāo)出力的偏差，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電的最大化消納；

采用多場(chǎng)景法處理市場(chǎng)電價(jià)及風(fēng)電出力的不確定性，通過(guò)對(duì)出現(xiàn)的場(chǎng)景進(jìn)行模擬將模型中的不確定性因素轉(zhuǎn)變成多個(gè)確定性場(chǎng)景問(wèn)題，1)場(chǎng)景的生成：通過(guò)蒙特卡洛法或者歷史數(shù)據(jù)生成大量場(chǎng)景，對(duì)隨機(jī)變量T個(gè)時(shí)段運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行模擬，即Pt(s)為場(chǎng)景某一具體場(chǎng)景s下t時(shí)刻的數(shù)據(jù)，S為所有可能場(chǎng)景的集合，2)場(chǎng)景的削減：為確保模擬的多樣性，需要生成大量的場(chǎng)景，但這無(wú)疑增加了計(jì)算負(fù)擔(dān)，兼顧模擬的可信性與計(jì)算負(fù)擔(dān)，基于概率距離思想對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行削減；

S2：建立基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃的虛擬電廠優(yōu)化交易策略的目標(biāo)函數(shù)；

以虛擬電廠期望收益最大化為目標(biāo)，基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃建立虛擬電廠最優(yōu)購(gòu)售電策略模型：階段1VPP制定日前市場(chǎng)競(jìng)標(biāo)策略；階段2編制內(nèi)部機(jī)組出力計(jì)劃，平抑風(fēng)電出力波動(dòng)，并利用CVaR量化不確定性給VPP收益帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，目標(biāo)函數(shù)由VPP期望收益和CVaR兩部分構(gòu)成：

式中，m為日前市場(chǎng)電價(jià)場(chǎng)景標(biāo)識(shí)，表征第一階段不確定性，n為風(fēng)電出力場(chǎng)景標(biāo)識(shí)，表征第二階段隨機(jī)性特征；M、N分別為根據(jù)多場(chǎng)景法得到的日前市場(chǎng)電價(jià)和風(fēng)電經(jīng)典場(chǎng)景；ρ_m、ρ_n分別對(duì)應(yīng)場(chǎng)景m和n發(fā)生的概率；分別為日前市場(chǎng)競(jìng)標(biāo)電量及實(shí)際出力值；分別為日前市場(chǎng)及平衡市場(chǎng)電價(jià)；η為風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值；為置信度水平；β∈[0,∞)表示風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，與VPP的風(fēng)險(xiǎn)偏好有關(guān)，分別為燃?xì)廨啓C(jī)成本、需求響應(yīng)成本及電動(dòng)汽車(chē)收益，具體表達(dá)式為：

燃?xì)廨啓C(jī)成本：

燃?xì)廨啓C(jī)(gas turbine，GT)成本由GT的生產(chǎn)和啟停成本及碳排放懲罰函數(shù)組成，

式中，為二進(jìn)制變量，表示燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組t時(shí)段是否啟動(dòng)、停止以及工作的狀態(tài)；δ_rt,mn為t時(shí)段燃?xì)廨啓C(jī)在第r分段上的出力；為燃?xì)廨啓C(jī)在t時(shí)段的出力，等于各分段出力之和，為決策變量；本文將燃?xì)廨啓C(jī)的二次成本進(jìn)行分段線性化表達(dá)，N_r為線性化的分段數(shù)，b_r為燃?xì)廨啓C(jī)第r段發(fā)電成本斜率；a、λ^SUC、λ^SUD分別為燃?xì)廨啓C(jī)的固定成本和啟停成本；D^GT、Y、V分別為燃?xì)廨啓C(jī)污染氣體的排放量及單位排放量對(duì)應(yīng)的罰款和環(huán)境價(jià)值，電動(dòng)汽車(chē)收益，電動(dòng)汽車(chē)(electric vehicle，EV)作為移動(dòng)負(fù)荷，當(dāng)電動(dòng)汽車(chē)并網(wǎng)時(shí)，車(chē)主充電儲(chǔ)備下一時(shí)段出行所需的電量，選擇放電對(duì)VPP進(jìn)行反哺，獲得售電收益，因此本文利用虛擬電廠模式對(duì)其進(jìn)行有序管理，優(yōu)化充放電時(shí)間，實(shí)現(xiàn)削峰填谷以及提高對(duì)風(fēng)電的消納，

式中，分別為電動(dòng)汽車(chē)v充放電功率，為決策變量；n_v表示電動(dòng)汽車(chē)的數(shù)量；分別為電動(dòng)汽車(chē)的充放電電價(jià)，

需求響應(yīng)成本：

需求響應(yīng)能為VPP提供虛擬出力，平抑可再生能源出力的波動(dòng)，本文選用基于激勵(lì)的可中斷負(fù)荷作為響應(yīng)資源，需求響應(yīng)的成本為負(fù)荷響應(yīng)前后VPP售電收入的差額，負(fù)荷響應(yīng)前后，VPP的售電收益分別為：

式中，為可中斷負(fù)荷的響應(yīng)出力，為決策變量；λ_t^Load為VPP內(nèi)部負(fù)荷售電價(jià)格；P_t^Load為可中斷負(fù)荷未響應(yīng)時(shí)VPP內(nèi)部實(shí)際負(fù)荷量；a和b分別為補(bǔ)償函數(shù)的二次項(xiàng)和一次項(xiàng)系數(shù)，需求響應(yīng)的成本為：

S3：建立基于兩階段隨機(jī)規(guī)劃的虛擬電廠優(yōu)化交易策略的約束條件；

階段1約束：

P_t^max＝P^Wind,max+P^sum,max-P_t^Load

P_t^min＝-[P^charge,max+P_t^Load]

式中，P^Wind,max為風(fēng)電出力最大值；P^charge,max為電動(dòng)汽車(chē)充電功率最大值；P^sum,max為VPP內(nèi)部所有元件出力最大值之和；

階段2約束：

1)燃?xì)廨啓C(jī)約束，

式中，R^U、R^D分別為燃?xì)廨啓C(jī)機(jī)組向上和向下爬坡速率；P^GT,max、P^GT,min分別為燃?xì)廨啓C(jī)輸出功率上下限；t^on,i、t^off,i和t^on、t^off分別為燃?xì)廨啓C(jī)的初始開(kāi)關(guān)時(shí)間和最小開(kāi)關(guān)時(shí)間；

2)電動(dòng)汽車(chē)約束，

式中，E_vt,mn、E_v(t-1),mn分別為電動(dòng)汽車(chē)v在t時(shí)刻和(t-1)時(shí)刻的蓄電量；分別為電動(dòng)汽車(chē)蓄電量限值；分別表示電動(dòng)汽車(chē)v的充放電效率；分別為電動(dòng)汽車(chē)v的最大充放電功率；為二進(jìn)制變量，分別表示電動(dòng)汽車(chē)v的充/放電以及是否接入電網(wǎng)的狀態(tài)；

3)需求響應(yīng)約束，

需求響應(yīng)的約束包括中斷量約束，中斷持續(xù)時(shí)間，最小中斷間隔時(shí)間及中斷爬坡率約束，分別與燃?xì)廨啓C(jī)的出力上下限，最小啟停時(shí)間以及爬坡約束，在此就不做詳細(xì)贅述；

4)功率平衡約束，

VPP運(yùn)行中需要保持每個(gè)場(chǎng)景下每個(gè)研究時(shí)段內(nèi)的電量供需平衡，在這里忽略網(wǎng)絡(luò)損耗，

式中，為風(fēng)電出力；分別為儲(chǔ)能的充/放功率；

5)風(fēng)險(xiǎn)約束，

本文選擇CVaR評(píng)估考慮不確定性下虛擬電廠交易策略的風(fēng)險(xiǎn)損失，式為風(fēng)險(xiǎn)約束，

式中，e_mn為非負(fù)的輔助連續(xù)變量，定義為在0和η減去每個(gè)場(chǎng)景下VPP收益之間選取最大值。