[发明专利]基于风光不确定性的多虚拟电厂时前合作方法

权利要求书

1.一种基于风光不确定性的多虚拟电厂时前合作方法，其特征是：包括以下步骤：

步骤1、参加调度的每个虚拟电厂经过独立日前调度并向电网系统申报每个时段的预期出力和负荷情况；

步骤2、利用场景生成技术以及场景削减技术生成含概率信息的经典场景集S，各虚拟电厂在场景S下，每个时间段内均满足供用电平衡约束和需求响应关系，该场景下的数据集作为相应虚拟电厂的实际出力；

步骤3、根据虚拟电厂实际出力数据，计算合作前各虚拟电厂的实际收益以及电量偏差，以各场景概率下的总经济收益最大为目标，进行各个虚拟电厂的综合日前调度；

步骤3中，各虚拟电厂综合日前调度，各场景概率下总经济收益最大的目标为：

式中，S为场景集，s为场景集中的某一场景，为各场景s发生的概率，为考虑各场景概率下虚拟电厂n总的经济收益量，t表示24个时段，和如下式：

g(x)＝max(x,0)

式中，为虚拟电厂n在场景s下交易所得收益，c_g,t c_b,t.c_s,t分别为虚拟电厂向外售电、向外购电、对内售电的电价，为虚拟电厂n在场景s场景下风、光、储能的实际出力之和，为虚拟电厂向内售电量；为虚拟电厂n在场景s下对用户DR的经济补偿，u为需求响应补偿系数，为需求响应后的实际负荷，为需求响应的负荷改变量，表示负荷增加，表示负荷减小；为电网系统对虚拟电厂n申报偏差的经济惩罚，P_0,n,t为虚拟电厂n向电网系统申报的t时段的出力或负荷情况，为虚拟电厂n申报量与实际出力、负荷情况的偏差；

步骤4、多个虚拟电厂组成合作联盟进行时前合作，在合作联盟内部进行偏差电量的买卖，参与合作的每个虚拟电厂向合作联盟申报售电量和购电量，以及相应的报价，联盟收集报价后统一出清；采用改进的Roth-Erev增强学习算法仿真各个虚拟电厂决策的行为，使各个虚拟电厂的决策以个体最优的形式进行联盟内的合作博弈，得到联盟内的出清价格以及各虚拟电厂的交易电量；

步骤5、计算合作后各虚拟电厂每个时段的收益以及一日的总收益，并与合作前虚拟电厂的收益比较；

步骤6、为克服场景生成削减技术的偶然性，重复以上步骤2-5，算计各虚拟电厂的平均合作收益，用以论证时前合作方法的有效性。

2.如权利要求1所述的一种基于风光不确定性的多虚拟电厂时前合作方法，其特征是：所述步骤1中，各虚拟电厂独立日前调度及各时间段申报量的确定，利用mosek求解器进行求解，为了促进清洁能源的利用，虚拟电厂调度中的清洁能源拥有优先发电权。

3.如权利要求1所述的一种基于风光不确定性的多虚拟电厂时前合作方法，

其特征是：所述步骤4中，采用改进的Roth-Erev增强学习算法仿真各个虚拟电厂决策的行为，使各个虚拟电厂的决策以个体最优的形式进行联盟内的合作博弈，得到联盟内的出清价格以及各虚拟电厂的交易电量；虚拟电厂在联盟中交易电量的售电收益和购电费用为：

U_n,t＝c_c,tP_c,n,t

P_c,n,t＝P_Sell,n,t-P_Buy,n,t

式中，U_n,t为虚拟电厂n在t时在联盟中交易电量的售电收益和购电费用，U_n,t＞0表示售电收益，U_n,t＜0表示购电费用，c_c,t示出清价格，P_c,n,t表示虚拟电厂n的出清价格；P_Buy,n,t，P_Sell,n,t分别表示虚拟电厂n成功出售的电量以及成功购买的电量，它们满足以下约束条件：

式中，ΔP_n,t为实际出力与日前申报的偏差； 虚拟电厂也需要向电网支付相应的输配电费用； 该费用由购电方以及售电方共同承担，公式表达为：

式中，c_tran表示输配电价格。

4.如权利要求1所述的一种基于风光不确定性的多虚拟电厂时前合作方法，

其特征是：所述步骤6中，为克服场景生成削减技术的偶然性，对时前合作采用蒙特卡洛法，进行200次以上的实验。