一种虚拟电厂电碳市场日前投标方法、装置及存储介质与流程

本技术涉及虚拟电厂，尤其涉及一种虚拟电厂电碳市场日前投标方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、目前，虚拟电厂参与电力市场与碳市场的联合调度中，通常基于确定性预测制定日前功率计划，并采用单一基准配额或阶梯碳价机制进行碳成本管理，但在风光出力具有强随机性的实际运行场景下，现有方案未能充分量化清洁能源发电对碳配额的物理贡献，且缺乏对实时阶段出力波动的鲁棒应对机制，导致生成的日前功率计划在实时执行时易产生较大偏差，因此，现有技术缺乏对实时运行阶段不确定性的鲁棒考量，导致虚拟电厂在预测偏差时易引发考核惩罚与亏损风险。

技术实现思路

1、本技术提供一种虚拟电厂电碳市场日前投标方法、装置及存储介质，解决了现有技术缺乏对实时运行阶段不确定性的鲁棒考量，导致虚拟电厂在预测偏差时易引发考核惩罚与亏损风险。

2、为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，提供一种虚拟电厂电碳市场日前投标方法，包括：获取虚拟电厂内各分布式能源的运行参数、负荷预测数据以及市场电价信号与碳价信号；基于运行参数、负荷预测数据、市场电价信号和碳价信号，确定日前投标优化模型，日前投标优化模型包含基于基准配额与清洁能源发电奖励的复合碳配额约束以及基于不确定性调节参数构建的盒式不确定集约束；采用两阶段鲁棒优化算法求解日前投标优化模型，生成虚拟电厂的日前购售电功率计划与各分布式能源的实时功率调整策略。

4、上述方案通过将复合碳配额约束与盒式不确定集约束嵌入日前投标优化模型，并采用两阶段鲁棒优化算法求解，使生成的功率计划既反映清洁能源的物理环保价值，又具备对实时出力波动的抵御能力，从而在保障系统功率平衡的前提下提升调度安全性与合规性。

5、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，基于基准配额与清洁能源发电奖励的复合碳配额约束，包括：基于燃气轮机的发电量与碳配额基准系数，确定基准碳配额；基于风电机组和光伏机组的发电量与奖励系数，确定碳配额奖励；基于燃气轮机的发电量与碳排放因子系数，确定碳排放量；基于基准碳配额、碳配额奖励和碳排放量，确定复合碳配额约束。

6、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，复合碳配额约束满足如下关系：

7、

8、其中，、分别为电价场景s下t时段虚拟电厂的碳配额和碳排放，为燃气轮机碳配额基准系数，为燃气轮机日前阶段t时段出力，为燃气轮机日前阶段t时段实时出力调整量，、分别为风电机组、光伏机组的奖励系数，、分别为风电机组和光伏机组的实际出力，为燃气轮机碳排放因子系数，为一个投标周期的时段数。

9、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，基于不确定性调节参数构建的盒式不确定集约束，包括：获取风电机组和光伏机组的日前预测出力、最大波动系数以及不确定性调节参数；基于日前预测出力、最大波动系数和不确定性调节参数，确定实时阶段实际出力的波动边界；基于波动边界，生成盒式不确定集约束。

10、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，盒式不确定集约束满足如下关系：

11、

12、其中，为风电机组和光伏机组的实际出力的不确定性集合，、、分别为考虑不确定性下的风电机组和光伏机组的实际出力及其集合，、分别为风电机组和光伏机组的日前预测出力，、分别为风电机组和光伏机组的出力最大波动系数，和为状态变量，取1表示t时段出力降至下边界，和分别为设定的风电机组和光伏机组不确定性调节参数。

13、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，采用两阶段鲁棒优化算法求解日前投标优化模型，生成虚拟电厂的日前购售电功率计划与各分布式能源的实时功率调整策略，包括：将日前投标优化模型分解为主问题和子问题，主问题以日前购售电功率计划为决策变量求解目标函数上界，子问题在给定日前决策下寻找最坏风光场景并更新目标函数下界；基于主问题和子问题的迭代求解结果，更新最坏风光场景对应的约束条件；响应于目标函数上界与目标函数下界满足预设收敛精度，输出日前购售电功率计划与实时功率调整策略。

14、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，基于主问题和子问题的迭代求解结果，更新最坏风光场景对应的约束条件，包括：初始化初始风光场景为日前预测出力场景，并设置初始上界、初始下界和预设收敛精度；在当前最坏场景集合下求解主问题，得到最优日前决策和主问题目标值，并基于主问题目标值更新目标函数上界；将最优日前决策代入子问题，求解得到新的最坏风光场景和子问题目标值，并基于子问题目标值更新目标函数下界；响应于目标函数上界与目标函数下界的差值满足预设收敛精度，确定算法收敛；否则，将新的最坏风光场景对应的约束添加到主问题中，并返回求解主问题的步骤。

15、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，日前投标优化模型还包括日前阶段约束与实时阶段约束；日前阶段约束包括：日前功率平衡约束、日前市场购售电功率计划上下限约束、燃气轮机日前出力约束、储能充放电功率与荷电状态日前约束，以及需求响应日前约束；实时阶段约束包括：实时功率平衡约束、燃气轮机实时出力调整量约束、储能充放电功率与荷电状态实时约束、需求响应实时调整量约束，以及实时市场售购电功率约束。

16、第二方面，提供一种虚拟电厂电碳市场日前投标装置，包括：通信单元和处理单元；通信单元，用于获取虚拟电厂内各分布式能源的运行参数、负荷预测数据以及市场电价信号与碳价信号；处理单元，用于基于运行参数、负荷预测数据、市场电价信号和碳价信号，确定日前投标优化模型，日前投标优化模型包含基于基准配额与清洁能源发电奖励的复合碳配额约束以及基于不确定性调节参数构建的盒式不确定集约束；采用两阶段鲁棒优化算法求解日前投标优化模型，生成虚拟电厂的日前购售电功率计划与各分布式能源的实时功率调整策略。

17、第三方面，本技术提供了一种虚拟电厂电碳市场日前投标装置，包括：处理器和存储介质；存储介质包括指令，处理器用于运行指令，以实现如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的方法。该虚拟电厂电碳市场日前投标装置可以是电子设备，也可以是电子设备中的芯片。

18、第四方面，本技术提供一种虚拟电厂电碳市场日前投标系统，包括：参数采集模块，虚拟电厂电碳市场日前投标装置；其中，参数采集模块用于采集虚拟电厂内各分布式能源的运行参数、负荷预测数据以及市场电价信号与碳价信号；虚拟电厂电碳市场日前投标装置用于获取虚拟电厂内各分布式能源的运行参数、负荷预测数据以及市场电价信号与碳价信号；基于运行参数、负荷预测数据、市场电价信号和碳价信号，确定日前投标优化模型，日前投标优化模型包含基于基准配额与清洁能源发电奖励的复合碳配额约束以及基于不确定性调节参数构建的盒式不确定集约束；采用两阶段鲁棒优化算法求解日前投标优化模型，生成虚拟电厂的日前购售电功率计划与各分布式能源的实时功率调整策略。

19、第五方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当该指令在虚拟电厂电碳市场日前投标装置上运行时，使得虚拟电厂电碳市场日前投标装置执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的方法。

20、第六方面，本技术提供一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品在虚拟电厂电碳市场日前投标装置上运行时，使得虚拟电厂电碳市场日前投标装置执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的方法。

21、本技术通过构建基于不确定性调节参数的盒式不确定集约束，将风光出力的随机波动限定在由预测值、最大波动系数与保守度参数共同定义的物理边界内，并结合两阶段鲁棒优化算法的主从迭代求解机制，使生成的日前功率计划在数学上保证对最坏场景的可行性，在物理上确保设备调整能力覆盖实时偏差，从而降低因预测失准导致的功率违约风险与考核成本。

22、应当理解的是，本技术中对技术特征、技术方案、有益效果或类似语言的描述并不是暗示在任意的单个实施例中可以实现所有的特点和优点。相反，可以理解的是对于特征或有益效果的描述意味着在至少一个实施例中包括特定的技术特征、技术方案或有益效果。因此，本说明书中对于技术特征、技术方案或有益效果的描述并不一定是指相同的实施例。进而，还可以任何适当的方式组合本实施例中所描述的技术特征、技术方案和有益效果。本领域技术人员将会理解，无需特定实施例的一个或多个特定的技术特征、技术方案或有益效果即可实现实施例。在其他实施例中，还可在没有体现所有实施例的特定实施例中识别出额外的技术特征和有益效果。