一种二次调频优化调度方法、装置及终端设备与流程

技术特征：
1.一种二次调频优化调度方法，应用于虚拟电厂，其特征在于，包括：构建虚拟电厂模型，获取供给侧数据和需求侧数据；基于所述供给侧数据和所述需求侧数据，构建以二次调频收益最大为目标函数的长时间尺度日前优化调度计划；基于所述长时间尺度日前优化调度计划，构建以综合调频性能最高为目标函数的短时间尺度日内滚动调度计划；基于所述短时间尺度日内滚动调度计划和实时供给侧数据，构建二次调频误差惩罚最小的第一目标函数；基于所述第一目标函数、日内供给侧数据和日内需求侧数据，反馈校正所述短时间尺度日内滚动调度计划。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟电厂模型包括供给侧和需求侧，所述供给侧包括传统调频机组、新能源调频机组和储能系统，所述需求侧包括柔性负荷和可控负荷，其中，所述新能源调频机组包括风电调频机组和光伏调频机组，所述柔性负荷包括电动汽车；所述供给侧数据包括历史供给侧数据和预测供给侧数据，所述需求侧数据包括历史需求侧数据和预测需求数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取供给侧数据和所述需求侧数据，包括：获取风电调频机组输出功率，所述风电调频机组输出功率的表达式为：其中，式中，p
wt
为风电调频机组输出功率，p
r
为风电调频机组额定最大功率，v
r
为风机额定风速，v
ci
为风机切入风速，v
co
为风机切出风速，v为实时风速；获取光伏调频机组输出功率，所述光伏调频机组输出功率的表达式为：p
pv
＝p
st
k
ac
[1 k
w
(t
c-t
st
)]/k
st
式中，p
pv
为光伏调频机组输出功率，p
st
为标准测试条件下光伏调频机组输出功率，k
ac
为光照强度，k
w
为功率温度系数，t
c
为光伏阵列的工作温度，t
st
为标准测试环境温度，k
st
为标准测试条件下的光照强度；获取电动汽车需求功率，所述电动汽车需求功率的表达式为：式中，n为电动汽车数量，i为第i辆电动汽车，m为模拟次数，j为第j次模拟，t为调度周
期内的24个时刻，为t时刻每辆电动汽车的充电功率，为t时刻每辆电动汽车放电功率，为t时刻经过m次模拟后电动汽车总需求功率。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建以二次调频收益最大为目标函数的长时间尺度日前优化调度计划，包括：基于所述供给侧数据和所述需求侧数据，构建长时间尺度日前调度计划；构建二次调频收益最大的第二目标函数，所述第二目标函数的表达式为：maxc
pro
＝c
in-c
cost
式中，c
pro
为二次调频获得的净利润，c
in
为二次调频补偿总收益，c
cost
为二次调频的总支出；其中，所述二次调频补偿总收益基于t时刻总调频里程补偿和t时刻总调频容量补偿确定，所述二次调频总支出基于传统调频机组参与调频的成本、新能源调频机组参与调频的成本、储能系统参与调频的成本和柔性负荷参与调频的成本确定；基于所述第二目标函数和所述长时间尺度日前调度计划，构建所述长时间尺度日前优化调度计划。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述长时间尺度日前优化调度计划还基于供给侧出力值约束、二次调频功率允许偏差最大值约束和储能功率约束确定；所述供给侧出力值约束基于传统能源调频机组出力值、新能源调频机组出力值、储能系统出力值和柔性负荷出力值确定，其中，所述传统能源调频机组出力值、所述新能源调频机组出力值、所述储能系统出力值和所述柔性负荷出力值分别受自身物理属性约束；所述二次调频功率运行偏差最大约束值基于二次调频需求功率参考值和二次调频功率允许偏差值确定；所述储能功率约束基于储能单元荷电状态、储能单元自身属性和储能单元充放电规则确定。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建以综合调频性能最高为目标函数的短时间尺度日内滚动调度计划，包括：将所述长时间尺度日前优化调度计划划分为多个短时间尺度日内调度计划；构建综合调频性能最高的第三目标函数，所述第三目标函数的表达式为：式中，k
z
为综合调频性能指标，n为参与二次调频的调频机组的数量，k
1.i
为调节速率指标，k
2.i
为响应时间指标，k
3.i
为调节精度指标；其中，所述调节速率指标为调频机组响应二次调频控制指令的速率，所述调节指标的表达式为：k
1.i
＝k
v.i
/k
av
式中，k
v.i
为参与调频的各调频机组实测调节速率，k
av
为参与调频的各调频机组平均调节速率；所述响应时间指标为调频机组响应二次调频控制指令的时间延时，所述响应时间指标的表达式为：
k
2.i
＝1-(t
d.i
/5
×
60)式中，t
d.i
为参与调频的各调频机组响应延迟时间，单位为秒；所述调节精度指标为调频机组响应二次调频控制指令的精准度，所述调节精度指标的表达式为：式中，ξ
i
为调频机组调节误差，ξ
al
为调频机组调节的允许误差；基于所述第三目标函数和所述短时间尺度日内调度计划，构建所述短时间尺度日内滚动调度计划。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述二次调频误差惩罚最小的第一目标函数的表达式为：式中，f3为二次调频误差惩罚，为实时供给侧数据，λ为惩罚因子。8.如权利要求3所述的方法，其特征在于，采用蒙特卡洛法经过m次模拟获取所述电动汽车需求功率；采用量子遗传算法计算所述二次调频优化调度方法。9.一种二次调频优化调度装置，应用于虚拟电厂，其特征在于，包括：模型构建模块，用于构建虚拟电厂模型，获取供给侧数据和需求侧数据；调度计划构建模块，用于基于所述供给侧数据和所述需求侧数据，构建以二次调频收益最大为目标函数的长时间尺度日前优化调度计划；还用于基于所述长时间尺度日前优化调度计划，构建以综合调频性能最高为目标函数的短时间尺度日内滚动调度计划；还用于基于所述短时间尺度日内滚动调度计划和实时供给侧数据，构建二次调频误差惩罚最小的第一目标函数；反馈校正模块，用于基于所述第一目标函数、日内供给侧数据和日内需求侧数据，反馈校正所述短时间尺度日内滚动调度计划。10.一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。

技术总结
本申请适用于电力系统调频控制技术领域，提供了一种二次调频优化调度方法、装置及终端设备，该方法包括：构建虚拟电厂模型，获取供给侧数据和需求侧数据；基于供给侧数据和需求侧数据，构建以二次调频收益最大为目标函数的长时间尺度日前优化调度计划；基于长时间尺度日前优化调度计划，构建以综合调频性能最高为目标函数的短时间尺度日内滚动调度计划；基于短时间尺度日内滚动调度计划和实时供给侧数据，构建二次调频误差惩罚最小的第一目标函数；基于第一目标函数、日内供给侧数据和日内需求侧数据，反馈校正短时间尺度日内滚动调度计划。本申请不仅提高了虚拟电厂二次调频的调频收益和调频效果，还减少了弃风/弃光率，提高了新能源的消纳率。能源的消纳率。能源的消纳率。


技术研发人员：胡雪凯 曾四鸣 闫鹏 赵宇皓 王磊 王卓然
受保护的技术使用者：国家电网有限公司 国网河北能源技术服务有限公司
技术研发日：2022.06.20
技术公布日：2022/9/2