[发明专利]一种考虑阶梯碳价的含风光储的虚拟电厂经济调度方法在审

专利信息
申请号: 202211730432.9 申请日: 2022-12-30
公开(公告)号: CN116187019A 公开(公告)日: 2023-05-30
发明(设计)人: 乐鹰;周保中;李忆;许皓文;张继广;郭超;孙诗杰;谢康;吕若佳;孙宇航 申请(专利权)人: 华电电力科学研究院有限公司;浙江大学绍兴研究院;浙大城市学院
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06Q10/0631;G06Q10/04;G06Q40/04;G06Q50/06;G06F111/04;G06F113/04
代理公司: 杭州天欣专利事务所(普通合伙) 33209 代理人: 李浩楠
地址: 310030 浙江省杭州*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 考虑 阶梯 风光 虚拟 电厂 经济 调度 方法
【权利要求书】:

1.一种考虑阶梯碳价的含风光储的虚拟电厂经济调度方法,其特征是,包括如下步骤:

步骤1、建立风电光伏出力模型,采集系统当地风光历史数据,利用历史数据进行风光出力预测;使用威布尔分布对风速的不确定性进行拟合,使用贝塔分布对光照的不确定性进行拟合,将不确定性对VPP影响转化为成本,建立起风电光伏的成本模型;

步骤2、建立储能模型,用荷电状态来描述储能的运行状态从而得到运行模型,并且表达出储能的运行成本;

步骤3、建立虚拟电厂碳配额、碳排放与基于阶梯碳价的碳交易模型,确定虚拟电厂的碳交易成本;

步骤4、确定目标函数,基于步骤1、步骤2和步骤3得到的风电光伏成本、储能成本和碳交易成本,加上其他传统机组的发电成本削负荷成本与售电成本,得到总成本函数;

步骤5、潮流系统建模,基于步骤4得到的总成本函数,以最小成本为目标,结合实际系统的机组线路数据,根据系统安全运行约束确定约束条件,建立起虚拟电厂的最优潮流经济调度模型;

步骤6、使用线性规划优化算法计算获得基础数据,基于步骤3和步骤5的模型,修改碳交易价格水平,使用MATLAB进行仿真计算,获得各个碳税水平下系统得到的虚拟电厂内部各机组的出力、线路潮流、碳排放和成本数据信息。

2.根据权利要求1所述的考虑阶梯碳价的含风光储的虚拟电厂经济调度方法,其特征是:

所述步骤1具体为:

首先获得该地历史天气数据,进行频率分布统计获得光强、风速频率分布直方图,分别使用贝塔分布与威布尔分布进行拟合;

贝塔分布:

式中:Lmax、μBeta、σBeta分别表示太阳辐照度的最大偏差值、平均偏差值以及标准偏差值;

双参数威布尔分布:

式中:c为尺度参数,k为形状参数,v为风速;

结合经典风电与光伏机组的出力函数,得到二者出力的概率密度函数分别为:

式中:w为风机出力,ρ为空气密度,A为风轮机叶片面积;QPV为光伏机组出力,QPV(max)为光伏出力上限;

而风电与光伏的预测高低估成本以及碳税惩罚成本实际上是系统的旋转备用容量成本;当实际风速或辐射强度没有达到预测值,风电场和光伏电站的出力比计划值小,这时需要火电机组增发来满足电力系统的功率平衡,这就是正备用成本;相反情况下就是需要火电机组降低来满足,就是负备用成本,表现为不确定性带来的惩罚;

根据步骤1中得到的风电光伏概率密度分布函数,求得正备用容量和负备用容量的期望值:

Cid=KidE(Fcd)

Ciu=KiuE(Fcu)

式中:Fcd、Fcu分别为正备用容量、负备用容量,E为正负备用容量的期望值,wi为风电/光伏预测出力,wr为风电/光伏额定出力,fw(w)为风电/光伏概率密度分布函数;Cid、Ciu分别为i机组的正备用成本、负备用成本,CPwind、CPsun为风电、光伏的成本,Cid(Pwind)、Ciu(Pwind)分别为风机机组i的正备用容量成本、负备用容量成本,Cjd(Psun)、Cju(Psun)分别为光伏机组j的正负备用容量成本,Kid、Kiu分别为新能源出力下的正备用成本系数、负备用成本系数,NW、NP分别为风机、光伏的机组数;

此外,采用模拟市场拍卖的方法确定新能源出力下的正备用成本系数和负备用成本系数,即虚拟电厂从备用市场交易的成本系数;即将最大输出功率时的成本除以最大输出功率从而求得火电机组单位功率发电成本系数Ki=Ci(pi,max)/pi,max,从Ki值最小的机组开始,依次以机组的最大功率投入负荷,直至机组的功率之和大于负荷,边际机组的Ki即确定为一定负荷下的正备用成本系数;再从Ki最大的机组起,依次以机组的最大功率投入负荷,直至机组的功率之和大于负荷,边际机组的Ki即确定为一定负荷下的负备用成本系数;

所述步骤2具体为:

储能系统所储存的电量由荷电状态来衡量,用下面的式子来进行计算:

SOC(t)=SOC(t-1)-EBESS(t-1)/RBESS

其中,SOC(t)是t时段的荷电状态,SOC(t-1)是t-1时段的荷电状态;EBESS(t-1)是t-1时刻蓄电池的总放电量,RBESS为蓄电池额定容量,单位均为kW·h;

成本用以下公式表示:

式中:是第i的电池储能的运行成本,πBESS是电池储能系统的消耗成本系数,分别是电池的放电功率和充电功率;

所述步骤3具体为:

采用基于发电量的免费初始碳排放权分配方式,对于虚拟电厂分配到的碳排放限额为:

式中:Eq为监管部门为虚拟电厂运营商制定的无偿碳排放配额;η为生产单位电功率的碳排放权配额;Pb,t、Pgt,t分别为在t时刻的外购电量以及传统机组出力值;

虚拟电厂在调度过程中产生的实际碳排放量由下式确定:

式中:Ep为VPP内机组实际产生的碳排放量;a、b、c分别为火电机组的实际碳排放系数;

基于阶梯碳价的碳市场交易成本由下式决定:

式中:Ccarbon为VPP运营商需要支付的碳交易费用;μ为碳排放市场基准价格;l为每个碳排放量的区间长度;α为阶梯碳交易价格增长率,碳排放量每上升一个区间,碳交易价格就会增长αμ;

所述步骤4具体为:

系统目标函数为虚拟电厂的总成本,包含普通机组的发电成本、储能的使用成本、风电光伏预测高低估成本、可控负荷削减成本以及碳交易成本;

1)传统机组发电成本:

式中:Cgt为常规机组的总成本;NG表示常规机组的数量;为发电机组成本函数,与机组出力有关;Pgt,i,t表示常规机组i在第t个时段的发电量,单位为MW;ai、bi、ci分别表示发电机的成本系数;

2)储能成本用以下公式表示:

3)在调节可控负荷的同时会产生相应的成本,由以下公式表示:

式中:Cloadcurt表示可控负荷的操作成本;λcurt,t为t时刻的补偿价格;pcurt,t为t时刻的负荷中断量;

4)虚拟电厂通过联络线与外部进行买卖电力,产生的成本为Cmarket;此外虚拟电厂供给内部负荷需求能够获得收入Sload

Cvppprice=λCelecprice

式中:Celecprice为市场电价,Cvppprice为VPP内部电价;Ppurchase为向外部购买的电功率,Pload为虚拟电厂内部的负荷需求;认为内部电价与市场电价成正比,系数为λ;

5)总成本:

minCobjective=Cgt+CPwind+CPsun+CBESS+Ccarbon+Cloadcurt+Cmarket-Sload

其中,Cgt为传统机组的发电成本,CPwind和CPsun分别为风电光伏的高估成本和低估成本,CBESS为储能成本,Ccarbon为碳交易成本,Cloadcurt为削负荷成本;

所述步骤5具体为:

考虑到安全运行因素,该经济调度模型运行需要以下的约束:

1)直流潮流约束:

对系统建立最优潮流模型,具体是计及网损的直流潮流模型;具体的直流潮流公式为:

P=Bθ

式中,P为流入节点的有功向量,θ为节点相角向量,B为正常连续工作时的电网节点导纳矩阵的负数;

2)功率平衡约束:

Pij=Pi-Pj

Pi=Piload+PiBESS-Piwind-Pisun-Pigt-Pimarket-Piloadcurt

式中,Pij为从节点i到节点j之间输电线路的有功功率流,Pi为节点i的有功功率,Piload为节点i处的有功负荷,PiBESS为节点i处的储能输出的有功负荷,Piwind、Pisun、Pigt分别为节点i处的风电、光伏、常规机组发电输出的有功功率,Pimarket为节点i从外部购买的有功负荷,Piloadcurt为节点i处削减的有功负荷量;

3)节点切负荷量约束:节点的切负荷量不应大于节点的负荷量,0≤Piloadcurt≤Piload

4)输电线路容量约束:

式中,Fi分别为节点i到节点j的支路的传输容量上限与下限;

5)机组出力约束:

式中:和分别为第g台分布式燃气轮机出力的下限值和上限值;

6)储能充放电出力约束:

式中,和分别为分布式储能的充电功率和放电功率,和分别为分布式储能的充电功率上限和放电功率上限;

7)蓄电池SOC的工作范围:

式中,SOC和分别为储能电荷状态的上限和下限;

所述步骤6具体为:

使用MATLAB、yalmip调用gurobi使用线性规划算法计算获得基础数据,基于步骤2、步骤3的模型,设置阶梯碳价参数进行仿真计算,获得在基于阶梯碳价碳交易得到虚拟电厂内部各机组的出力、储能电量、线路潮流、碳排放和成本数据信息。

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