一种考虑风光不确定性的虚拟电厂灵活性评估及经济调度方法与流程

本发明涉及电力系统运行调度，尤其是涉及一种考虑风光不确定性的虚拟电厂灵活性评估及经济调度方法。

背景技术：

1、随着新型电力系统建设的不断推进，风电、光伏等可再生能源在电力系统中的渗透率持续提升。这些清洁能源的大规模接入在提升能源利用水平的同时，也因其固有的随机性、波动性和间歇性，给电力系统的安全稳定运行与经济优化调度带来了巨大挑战。在源荷双侧波动日益显著、分布式资源广泛接入的背景下，传统的单一电源调度模式已难以满足现代配电系统对灵活调节和多资源协同运行的实际需求。

2、虚拟电厂（virtual power plant,vpp）作为一种先进运行组织方式，通过信息通信和协调控制技术，将分布式可再生能源、分布式发电机、储能装置、可调负荷等分散资源聚合起来，进行统一建模、优化和调度，从而提升分布式资源的可观测性、可控性与可调度性。它以整体形式参与电网调度和市场交易，对于提升新能源消纳能力、增强系统灵活性和改善运行经济性具有重要价值。

3、然而，现有的虚拟电厂调度方法存在明显不足。其一，这些方法大多侧重于经济性优化，以购售电成本最小或运行收益最大为主要目标，而对虚拟电厂内部多类资源构成的整体灵活调节能力考虑不足。特别是在风电、光伏出力存在显著不确定性的情况下，仅依赖确定性预测结果进行调度，极易导致备用容量不足、调节失衡或实际运行严重偏离计划等问题，进而损害虚拟电厂运行的安全性、经济性及对外响应能力。

4、其二，虚拟电厂的灵活性并非其内部单一设备调节能力的简单叠加，而是受到分布式机组出力上下限、爬坡能力、储能荷电状态、网络潮流约束及节点电压约束等多种因素的复杂耦合影响。当前，针对虚拟电厂灵活性的研究多集中于定性分析或局部指标评价，缺乏能够综合考虑风光不确定性、网络运行约束以及多资源耦合关系的量化评估方法。

5、尤为关键的是，在实际调度过程中，如何将灵活性评估的结果与经济调度模型进行有效衔接，从而实现多种分布式资源的协同优化，仍然是本领域亟待解决的核心技术问题。

6、因此，本领域迫切需要一种能够综合考虑风光不确定性、准确量化评估虚拟电厂灵活调节能力、并将该评估结果用于经济调度的新方法，以解决现有技术中的缺陷，提高虚拟电厂应对新能源波动的能力与安全运行水平。

7、需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于对本技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本技术解决的技术问题是“如何解决因风电、光伏等可再生能源出力不确定性及电网物理约束耦合复杂性，导致的虚拟电厂调度计划可靠性差、经济性与安全性难以兼顾的问题”。

2、本技术解决上述技术问题所采用的技术方案如下。

3、本技术提供一种考虑风光不确定性的虚拟电厂灵活性评估及经济调度方法，虚拟电厂接入配电网并包含分布式能源，分布式能源包括出力具有不确定性的可再生能源机组和出力可调的可调机组，可再生能源机组包括分布式风机和分布式光伏，包括如下步骤：

4、建立配电网的线性化网络模型，线性化网络模型用于表征节点注入功率与节点电压幅值、支路电流及平衡节点交换功率之间的线性映射关系；

5、建立可再生能源机组和可调机组的设备运行约束；

6、基于历史数据，采用分布鲁棒优化方法处理可再生能源机组出力的不确定性，构建相应的不确定性运行约束；

7、基于线性化网络模型、设备运行约束和不确定性运行约束，确定虚拟电厂在公共连接点处的灵活性可调域，灵活性可调域用于表征虚拟电厂在调度周期内所能提供的功率调节能力；

8、以运行成本最小化为目标，以灵活性可调域、设备运行约束和线性化网络模型为约束，进行优化求解，生成虚拟电厂内各机组的最优调度指令。

9、在一些实施例中，线性化网络模型为单相线性潮流模型。

10、在一些实施例中，建立配电网的线性化网络模型的步骤包括：建立节点注入功率到节点电压幅值的线性映射关系；建立节点注入功率到支路电流的线性映射关系；建立节点注入功率到平衡节点交换功率的线性映射关系。

11、在一些实施例中，可调机组包括微型燃气轮机和储能系统。

12、在一些实施例中，设备运行约束的建立步骤包括：建立分布式风机和分布式光伏的出力上下限约束和爬坡率约束；建立微型燃气轮机的出力上下限约束和爬坡率约束；建立储能系统的充放电功率约束、能量状态约束及充放电互斥约束。

13、在一些实施例中，采用分布鲁棒优化方法处理可再生能源机组出力的不确定性的步骤包括：基于历史样本数据获得预测误差的经验均值向量和协方差矩阵；构建以经验均值向量和协方差矩阵为约束的分布模糊集；基于单边chebyshev-cantelli不等式，将分布鲁棒机会约束转化为确定的线性安全裕度约束。

14、在一些实施例中，灵活性可调域的确定步骤包括：将虚拟电厂的资源聚合为虚拟发电机和虚拟电池；采用边界收缩算法迭代求解虚拟发电机和虚拟电池的聚合参数，以获得灵活性可调域的边界。

15、在一些实施例中，采用边界收缩算法迭代求解的步骤包括：求解一组线性规划问题，获得虚拟发电机和虚拟电池的初始聚合边界参数；在当前的聚合边界内搜索是否存在不可行点；若存在不可行点，则在真实可行域中搜索距该不可行点最近的可行边界点；根据最近可行边界点更新边界参数，以收缩当前聚合边界；迭代执行搜索不可行点及更新边界参数的步骤，直至当前聚合边界内不存在不可行点，获得最终的灵活性可调域边界参数。

16、在一些实施例中，运行成本包括：微型燃气轮机发电成本、可再生能源弃用惩罚成本、以及储能系统运行成本。

17、在一些实施例中，还提供一种考虑风光不确定性的虚拟电厂经济调度系统，应用于接入配电网的虚拟电厂，虚拟电厂包含分布式能源，分布式能源包括出力具有不确定性的可再生能源机组和出力可调的可调机组，可再生能源机组包括分布式风机和分布式光伏，系统包括：

18、线性化网络建模单元，被配置为建立配电网的线性化网络模型，线性化网络模型用于表征节点注入功率与节点电压幅值、支路电流及平衡节点交换功率之间的线性映射关系；

19、设备约束建模单元，被配置为建立可再生能源机组和可调机组的设备运行约束；

20、不确定性处理单元，被配置为基于历史数据，采用分布鲁棒优化方法处理可再生能源机组出力的不确定性，构建相应的不确定性运行约束；

21、灵活性评估单元，被配置为基于线性化网络模型、设备运行约束和不确定性运行约束，确定虚拟电厂在公共连接点处的灵活性可调域，灵活性可调域用于表征虚拟电厂在调度周期内所能提供的功率调节能力；

22、经济调度单元，被配置为以运行成本最小化为目标，以灵活性可调域、设备运行约束和线性化网络模型为约束，进行优化求解，生成虚拟电厂内各机组的最优调度指令。

23、本发明具有如下有益效果：

24、本发明通过“建立配电网的线性化网络模型，线性化网络模型用于表征节点注入功率与节点电压幅值、支路电流及平衡节点交换功率之间的线性映射关系”，将复杂的、非线性的电网物理约束（节点电压、支路电流）转化为可嵌入优化模型的线性数学关系，利用线性近似来显式地表达电网运行状态与设备注入功率之间的耦合关系，将电网安全运行约束（如电压越限、线路过载）从难以处理的隐性条件转化为明确的、可计算的线性不等式约束，为后续的优化求解奠定了计算基础，极大地降低了模型复杂度和求解难度，保证了调度方案满足电网安全要求；通过“建立可再生能源机组和可调机组的设备运行约束”，确立了所有分布式能源单元的物理运行边界，确保了优化求解出的调度指令不会超出任何一台可再生能源机组和可调机组的实际能力范围（如最大/最小出力、最大爬坡率、储能容量等），保证了调度方案的设备可行性；通过“基于历史数据，采用分布鲁棒优化方法处理可再生能源机组出力的不确定性，构建相应的不确定性运行约束”，利用历史数据的一阶和二阶统计信息（均值、协方差）构造一个分布模糊集，而非假设一个具体的概率分布，并采用优化理论将其转化为确定的约束，能够稳健地处理可再生能源出力预测误差，生成的运行约束对不确定性的真实分布可能存在的“失配”情况具有鲁棒性，从而避免了因预测过于乐观或悲观而导致的调度风险，显著提升了调度方案的可靠性；通过“基于线性化网络模型、设备运行约束和不确定性运行约束，确定虚拟电厂在公共连接点处的灵活性可调域，灵活性可调域用于表征虚拟电厂在调度周期内所能提供的功率调节能力”，对虚拟电厂整体调节能力的近似量化，在综合考虑了所有内部约束（设备、电网）和外部不确定性后，通过聚合方法求解虚拟电厂对外接口（公共连接点）的功率可行域，得到了一个可靠、可量化的灵活性边界（上调能力和下调能力），这个“灵活性可调域”为经济调度提供了一个清晰且安全的优化空间；通过“以运行成本最小化为目标，以灵活性可调域、设备运行约束和线性化网络模型为约束，进行优化求解，生成虚拟电厂内各机组的最优调度指令”，在由前述步骤所构筑的安全、可靠、可行的“可行域”内，以成本最小化为目标进行数学优化，其所生成的“最优调度指令”是在满足所有安全性和可靠性约束的前提下，追求经济性最优的结果，从而实现了经济性、安全性与可靠性的统一。

25、最终，上述所有技术特征配合协同后实现的最终有益效果是：提供了一种全新的虚拟电厂灵活性评估及经济调度方法，该方法通过有机整合线性化网络建模、设备约束建模、分布鲁棒不确定性处理和灵活性可调域评估，能够生成一种兼具经济性最优、绝对安全可靠、且可直接执行的最优调度指令，从根本上解决了因可再生能源出力不确定性（特别是风光不确定性）及电网物理约束耦合复杂性所导致的调度计划可靠性差、经济性与安全性难以兼顾的行业难题。

26、本发明的其他有益效果将在下文中进一步述及。