【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電力系統優化調度領域，具體涉及含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法。
技術介紹
1、隨著可再生能源的快速發展，風電和光伏發電等分布式能源在能源結構中的比例不斷增加。這些能源具有清潔、低碳的特點，但也存在間歇性和不確定性的問題，給電網的穩定運行和電力市場的調度帶來了挑戰。為了解決這些問題，虛擬電廠(virtual?powerplant,vpp)技術應運而生，它通過先進的信息通信技術、控制技術和能源管理技術，將分散的發電資源、儲能設備和可控負荷等集成起來，實現統一調度和管理。
2、虛擬電廠的核心優勢在于其靈活性和可調節性，它能夠根據電網的需求和市場價格信號，動態調整內部資源的運行狀態，優化發電和負荷的匹配。此外，虛擬電廠還能夠參與電力市場交易，通過提供電能、備用服務和參與需求響應等多種形式，實現經濟效益的最大化。
3、然而，虛擬電廠的優化調度是一個復雜的決策問題，需要考慮多種不確定性因素，如風速和光伏輻射的隨機性、負荷需求的波動性等。這些不確定性因素給虛擬電廠的運行帶來了風險，因此，如何合理地評估和管理這些風險，是虛擬電廠調度優化的關鍵問題之一。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術的目的在于提供含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，解決了現有技術中的問題。
2、本專利技術的目的可以通過以下技術方案實現：
3、含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，包括以下步驟：
4
5、基于價格信號和激勵機制對用戶端負荷進行激勵和調控，建立需求側響應模型；
6、基于所述風力和光伏出力模型，考慮儲能、功率平衡的基礎上，構建多虛擬電廠模型；
7、基于所述多虛擬電廠模型，以調度周期內成本最小為目標，構建電力系統經濟調度模型的目標函數；
8、基于所述電力系統經濟調度模型，利用cvar方法量化多虛擬電廠電轉氣交易風險；
9、根據所述風力和光伏出力模型、需求側響應模型、多虛擬電廠模型、電力系統經濟調度模型的目標函數和量化的多虛擬電廠電轉氣交易風險，建立含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易模型，并求解該模型，得到交易方案。
10、進一步地，風力出力模型為：
11、
12、式中：為風力在時刻t的出力；vt為時刻t自然來風風速；vin和vout為切入風速和切出風速，vr為額定風速；gr為額定輸出功率；自然來風用weibull函數描述：
13、
14、式中：v為風速；為形狀參數；g為尺度參數；f(ν)代表概率密度函數；
15、光伏出力模型為：
16、
17、式中：為光伏發電機組在時刻t出力；ηpv為光伏板光電轉換效率；spv為光伏板面積；θi,t為第i臺機組時刻t光伏輻射強度；光伏輻射強度由beta函數描述：
18、
19、
20、
21、式中：ξ、ψ為beta函數形狀參數；設μ和σ為光伏輻射強度均值和標準差。
22、進一步地，所述需求側響應模型為：
23、
24、
25、
26、
27、式中：為第i個響應性負荷在時刻t備用出力；為第i個響應性負荷在時刻t負荷削減量；和分別為第i個響應性負荷在時刻t下、上行的備用成本；為補償響應性負荷所費成本；和分別為第i個響應性負荷在時刻t下、上行的備用出力；為第i個drp在時刻t步驟j的可開發負荷削減量；為第i個drp在步驟j的最小可接受負荷削減量；為第i個drp在時刻t的負荷削減量；為第i個drp在時刻t步驟j的負荷削減量。
28、進一步地，所述多虛擬電廠模型包括：
29、1)燃料電池約束
30、
31、
32、
33、
34、式中：為vppi內燃料電池的發電功率；和分別為vppi內燃料電池最小和最大輸出功率；為vppi內燃料電池提供的備用容量；和分別為vppi內燃料電池備用容量的下限和上限；和分別為vppi內燃料電池的向上和向下爬坡率；
35、2)儲能約束
36、
37、式中：為第i種儲能裝置的單次充、放最大功率；均為二進制變量，分別為第i種儲能裝置t時段充、放狀態參數，表示處于充能狀態；為第n種儲能裝置t時段最終的輸出功率；si(t)為t時段第i種儲能裝置的容量；為第i種儲能裝置的額定容量；分別為第i種儲能裝置容量的上、下限；
38、3)vppi的平衡約束：
39、
40、
41、式中，為為vppi內儲能元件的出力；和分別為vppi從電力市場購買和出售的電量；為需求側響應的消耗功率；為vppi的備用需求量；和分別為vppi從備用市場購買和出售的備用容量。
42、進一步地，所述電力系統經濟調度模型的目標函數為：
43、
44、
45、式中：s為光伏出力場景；t為交易時段；s為光伏出力場景總數；t為交易時段總數；ρs為光伏出力場景s的概率；ρw為風電出力場景w的概率；分別為vppi電力、備用市場t時段的交易成本；為vppi內儲能成本；為補償響應性負荷所費成本；為vppi內燃料電池運行成本；ci,t為vppi的電轉氣交易成本；和分別為電力市場購電和售電的價格，和分別為vppi從電力市場購買和出售的電量；和分別為備用市場備用服務的購買和出售價格；和分別為vppi從備用市場購買和出售的備用容量；和分別為vppi內儲能的充、放電耗散系數；和分別為vppi內儲能的充、放電量；為vppi內燃料電池的單位發電成本；為vppi內燃料電池的發電功率；ci,t為vppi的電轉氣交易成本；cij、dij、為雙邊交易系數，其反映了產品差異性；pi,j,t、ri,j,t分別為vppi和vppj間的電能和備用的交易量；ni為參與交易的vpp總量。
46、進一步地，利用cvar方法量化多虛擬電廠電轉氣交易風險的計算公式為：
47、
48、
49、式中：δi為vppi成本的cvar值；φi為vppi成本的var值；zi,s為vppi成本超過var的值；ρs為隨機變量的概率密度函數。
50、進一步地，所述含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易模型為：
51、
52、式中，call為基于cvar的多vpp的整體總成本；l為風險偏好系數，表示投資者對于風險的態度，其取值范圍為[0，1]。
53、含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易系統，包括：
54、出力模型構建模塊：根據風光出力的不確定性的特點，建立風力和光伏出力模型；
55、需求響應模型求解模塊：基于價格信號本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，風力出力模型為：
3.根據權利要求2所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，所述需求側響應模型為：
4.根據權利要求3所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，所述多虛擬電廠模型包括：
5.根據權利要求4所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，所述電力系統經濟調度模型的目標函數為：
6.根據權利要求5所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，利用CvaR方法量化多虛擬電廠電轉氣交易風險的計算公式為：
7.根據權利要求6所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，所述含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易模型為：
8.含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易系統，其特征在于，包括：
10.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
...【技術特征摘要】
1.含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，風力出力模型為：
3.根據權利要求2所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，所述需求側響應模型為：
4.根據權利要求3所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，所述多虛擬電廠模型包括：
5.根據權利要求4所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠電轉氣交易方法，其特征在于，所述電力系統經濟調度模型的目標函數為：
6.根據權利要求5所述的含風光儲能和需求側響應的多虛擬電廠...
【專利技術屬性】
技術研發人員：崔勇，朱靖愷，陳明，凌曉波，涂崎，張葉青，余樂庭，吳穎驄，吳貴烘，顧軍，許濤，高賜威，湯麗莉，
申請(專利權)人：國網上海市電力公司，
類型：發明
國別省市：
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