[发明专利]一种基于多阶段鲁棒优化的虚拟电厂优化调度方法

说明书

本发明提出了一种基于多阶段鲁棒优化的虚拟电厂优化调度方法，以集成分布式风电、储能、电动汽车等配网侧主体的虚拟电厂为主体构建虚拟电厂联盟，根据虚拟电厂联盟参与实时现货市场的收益最大化指标，建立了多阶段鲁棒控制模型，通过模型观测到当前的电价扰动量和风电出力的实际值，结合决策对于剩余时段最坏情况收益的影响情况以及当前系统状态，做出t时段的最优决策，最终实现虚拟电厂联盟参与实时现货市场的收益最大。

技术领域

本发明涉及虚拟电厂优化调度技术领域，尤其是涉及一种基于多阶段鲁棒优化的虚拟电厂优化调度方法。

背景技术

近年来，各国政府相继出台大量激励政策支持可再生能源发展，以应对化石能源短缺、环境气候剧变等关键问题。可再生能源在欧洲发达国家的发电占比已经超过20％，我国光伏、风电装机容量均居全球首位，未来可再生能源的消费比重必将持续升高并替代化石能源，形成以其主导的电力系统。

但是，在电力市场快速发展的趋势下，可再生能源发电的诸多弊端不容忽视。其中，最核心的不确定性问题严重制约了其市场竞争力，主要体现在多时间尺度市场竞价策略和电量申报交割差额风险管理，而目前虚拟电厂(virtual powerplant，VPP)的概念也应运而生，虚拟电厂是虚拟公共设施(virtual public facilities，VPF)概念的应用，将分布式电源、储能单元和可控负荷整合成一个有机的市场整体，通过协调调度使其对外呈现传统发电厂特性。虽然VPP在资源调控方面拥有传统技术方案所不具备的灵活性和主动性优势，但在风电出力和电价不确定性场景下，VPP优化运行尚需进一步探索。

发明内容

针对上述问题，本发明创新地提出了一种基于多阶段鲁棒优化的虚拟电厂优化调度方法，基于多阶段鲁棒动态规划理论，考虑大规模电动汽车、储能配置，提出多阶段鲁棒控制模型(multi-stage robust control,MSRCC)，将电价不确定性和风电出力建模为盒式不确定集，采用鲁棒对偶动态规划算法，求解得到单一VPP局部可调资源及广域VPP联盟协同控制策略，提高VPP抗不确定性风险的能力。

具体的，本发明所述的一种基于多阶段鲁棒优化的虚拟电厂优化调度方法，具体包括：

S1：构建虚拟电厂联盟，统计虚拟电厂的集成分布式风电弃风量和弃负荷量、储能装置当前电量和充放电量、及电动汽车当前电量和充放电量；

S2：通过构建多阶段鲁棒控制模型，基于在t时段虚拟电厂联盟观测到电价扰动量和风机的不确定出力，并根据当前虚拟电厂联盟的系统状态，考虑到决策对于剩余时段最坏情况收益的影响后，做出t时段的最优决策；

S3：当所述虚拟电厂联盟发电量过剩时，则将过剩电能输出至主网；当所述虚拟电厂联盟中任一虚拟电厂发电量不足时，则从主网或相邻虚拟电厂输入电能。

其中，所述多阶段鲁棒控制模型，计算公式为：

s.t. B_tx_t-1+W_tx_t≥h_t(ξ_t)

ξ_t＝argmax{Q_t(x_t-1；ξ_t)：ξ_t∈Ξ_t}；

式中，x_t为t时刻的状态变量；ξ_t为t时刻的不确定参数，包含风机的不确定出力和市场电价扰动量，最坏情况值函数为决策当前的x_t所产生的未来成本的最坏情况；A为成本二次项相关的常数矩阵；为成本一次项相关的常数矩阵；Wt、ht、Bt为约束相关的常数矩阵；Rn为n维欧几里得空间。

其中，所述风机的不确定出力，采用盒式不确定集描述：