一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法及系统

技术领域

本发明涉及电网用户负荷调控技术领域，尤其涉及一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法、系统、装置和存储介质。

背景技术

虚拟电厂即虚拟化的电厂，是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式电源、储能系统、可控负荷、微网、电动汽车等分布式能源资源的聚合和协调协同优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。“源网荷储”协同是指电源、电网、负荷与储能四部分通过多种交互手段，更经济、高效、安全地提高电力系统的功率动态平衡能力,从而实现能源资源最大化的利用运行模式和技术,该模式使包含“电源、电网、负荷、储能”整体解决方案的运营和运行模式，综合考虑电源之间、源网之间、网荷储之间的协调互动特性,将有助于克服清洁能源发电出力受环境和气象因素影响而产生的随机性、被动型问题,降低接纳新能源电力给电网安全稳定运行带来的不利影响,从而增强系统接纳新能源的能力,实现减少增数,是虚拟电厂未来发展的重要方向。

经过对现有技术文献的检索发现，中国专利申请号2023102687192，公开了一种基于虚拟电厂的分布式源网荷储调度优化方法，通过对区域内存在的储能电站进行单日倾向供给电量分析，以此确定各储能电站在集中补电时刻的补给电量，进而以此进行补电，实现了储能电站在集中补电时刻补电资源的合理、针对性分配。该专利考虑了储能电站当前的大气环境对补电电源选择的影响，但未考虑储能电量的安排预案，仅依赖于实时数据进行决策，不能实现日前的虚拟电厂优化调度方案，缺少普适性；同时在储能电量不足时未考虑源荷耦合曲线，不能适应源荷波动性变化的影响。

目前,虽然国内外有大量文献针对虚拟电厂调度方法的问题开展研究,但是涉及的源网荷储耦合精细化程度不高,其虚拟电厂调度模型无法准确预计储能参与调度优化后的用电曲线,也无法明确季节、天气、工作规律等外部因素对虚拟电厂调度方法的影响。因此，有必要建立虚拟电厂优化调度场景库，考虑外部因素影响下的源荷耦合曲线，制定储能调度方案，使虚拟电厂在满足电网调峰需求的基础上综合效益最大化。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法、系统、装置、存储介质，解决现有技术中源网荷储耦合精细化程度不高,其虚拟电厂调度模型无法准确预计储能参与调度优化后的用电曲线,也无法明确季节、天气、工作规律等外部因素对虚拟电厂调度影响的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、收集各类发电企业和供电企业的电力数据及虚拟电厂服务范围内的气象数据，根据不同的场景，构建基于外部因素影响的源荷曲线场景库；

步骤二、调取基于外部因素影响的源荷曲线场景库中的数据并结合外部影响因素、电源负荷数据和储能数据，确定对应场景及约束条件；

步骤三、根据确定的场景和约束条件，以虚拟电厂经济效益最大为目标，对储能充放电曲线与源荷储耦合曲线进行优化；

步骤四、输出优化后的储能充放电曲线与源荷储耦合曲线，并形成储能调度方案。

进一步的，所述步骤一中，基于外部因素影响的源荷曲线场景库的构建方式为：

1)、根据收集的各类发电企业和供电企业的电力数据，通过标准化处理，以天为单位形成源荷曲线数据库；

2)、根据收集的虚拟电厂服务范围内的气象数据，以天为单位形成气象数据库；

3)、根据日期形成源荷曲线数据库与气象数据库的对应关系，采用系统聚类方法明确场景类型；

4)、采用回归分析形成各场景可广泛适用的典型日源荷曲线，从而形成基于外部因素影响的源荷曲线场景库。

进一步的，所述电力数据为各类发电企业和供电企业的电源出力曲线和负荷曲线；气象数据为虚拟电厂服务范围内的气温、日照、风力、风向、雨雪数据。

进一步的，所述步骤二中，所述根据气象预测确定目标日的各项外部影响因素，由发电企业和供电企业提供的电源负荷数据，由虚拟电厂提供可调度的储能数据，综合以上数据形成对应的场景数据及约束数据。

进一步的，所述电源负荷数据包括电源容量、负荷数据、电网线路容量及变压器容量；所述储能数据包括储能充放电速率、充放电功率及存储电量。

进一步的，所述步骤三中，储能调度方法优化的方式为：

1)、优化模块调用输入模块的数据，由外部因素明确目标日所属场景；

2)、由电源容量和负荷数据与典型日源荷曲线结合形成预测源荷曲线，叠加形成源荷耦合曲线；

3)、基于虚拟电厂可调度的储能充放电速率、充放电功率及存储电量、虚拟电厂服务范围内的电网线路容量及变压器容量，以储能技术可行及电网运行安全为标准形成约束条件；

4)、根据储能充放电参与电力市场交易的价格明确储能运行调度的收益，形成输入数据和储能充放电功率曲线的映射关系，建立以虚拟电厂经济效益最大为目标的目标函数；通过最优化求解得出储能充放电曲线与源荷储耦合曲线。

进一步的，所述步骤四中，其中储能充放电曲线可查看每一时刻的储能充放电状态，形成储能调度方案；源荷储耦合曲线可查看每一时刻的电网运行状态，明确虚拟电厂调度成效。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度系统，其特征是：包括依次连接的场景库、输入模块、优化模块和输出模块，其中：

所述场景库：收集各类发电企业和供电企业的电力数据及虚拟电厂服务范围内的气象数据，根据不同的场景，构建基于外部因素影响的源荷曲线场景库；

所述输入模块：调取基于外部因素影响的源荷曲线场景库中的数据并结合外部影响因素、电源负荷数据和储能数据，确定对应场景及约束条件；

所述优化模块：根据确定的场景和约束条件，以虚拟电厂经济效益最大为目标，对储能充放电曲线与源荷储耦合曲线进行优化；

所述输出模块：输出优化后的储能充放电曲线与源荷储耦合曲线，并形成储能调度方案。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的所述计算机程序，当所述计算机程序被执行时，所述处理器执行如上述所述的一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上述所述的一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法。

本发明的有益效果是：

1、本发明通过外部因素影响分析进行场景归类，将新能源发电的不确定性和波动性约束在各类确定的场景中，将负荷特性与季节、气温、是否工作日等外部因素对应，形成基于外部因素影响的源荷曲线场景库，在明确电网源荷特性方面进行了多因素多场景的精细化曲线分析，为电网经济运行及灵活调度提供了典型参考数据。

2、本发明同步考虑储能技术约束和电网容量约束，通过储能充放电对源荷曲线进行优化调整，其中源荷曲线由发电企业和供电企业提供，其时间精度可达1分钟～15分钟，功率精度为0.001～1千瓦。本发明可以结合场景适宜地给出协调优化的方案，计算精度满足虚拟电厂调度要求。

为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点更能明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图示，做详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的其中四幅，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请方法的流程框图；

图2是本申请系统的结构框图；

图3是本申请装置的结构框图；

图4是本申请存储介质的结构框图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面结合附图和具体实施例，对本发明进行更详细的说明。附图中给出了本发明的较佳的实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本说明书所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。

需要说明的是，除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是用于限制本发明。本说明书所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

请参阅图1，图1显示了本发明提供的一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1、收集各类发电企业和供电企业的电力数据及虚拟电厂服务范围内的气象数据，根据不同的场景，构建基于外部因素影响的源荷曲线场景库；

步骤S2、调取基于外部因素影响的源荷曲线场景库中的数据并结合外部影响因素、电源负荷数据和储能数据，确定对应场景及约束条件；

步骤S3、根据确定的场景和约束条件，以虚拟电厂经济效益最大为目标，对储能充放电曲线与源荷储耦合曲线进行优化；

步骤S4、输出优化后的储能充放电曲线与源荷储耦合曲线，并形成储能调度方案。

在上述所述步骤S1中，基于外部因素影响的源荷曲线场景库的构建方式为：

1)、根据收集的各类发电企业和供电企业的电力数据，通过标准化处理，以天为单位形成源荷曲线数据库；

2)、根据收集的虚拟电厂服务范围内的气象数据，以天为单位形成气象数据库；

3)、根据日期形成源荷曲线数据库与气象数据库的对应关系，采用系统聚类方法明确场景类型；

4)、采用回归分析形成各场景可广泛适用的典型日源荷曲线，从而形成基于外部因素影响的源荷曲线场景库。

其中，所述电力数据为各类发电企业和供电企业的电源出力曲线和负荷曲线；气象数据为虚拟电厂服务范围内的气温、日照、风力、风向、雨雪数据。

所述的季节因素记为A，分为春、夏、秋、冬；所述的气温因素记为B，以5摄氏度为一档，40摄氏度以上的极热天气和-20摄氏度以下的极寒天气各为一档；所述的日照因素记为C，分为晴天、多云和阴雨天；所述的风力因素记为D，按风力级数区分；所述的风向因素记为E，分为正东、正南、正西、正北、东南、西南、东北和西北；所述的是否工作日因素记为F，分为工作日和休息日。

所述的源荷曲线以列向量形式记为G

G

P

n：日曲线记录点个数；g

在上述所述步骤S2中，所述根据气象预测确定目标目的各项外部影响因素，由发电企业和供电企业提供的电源负荷数据，由虚拟电厂提供可调度的储能数据，综合以上数据形成对应的场景数据及约束数据。

其中，所述电源负荷数据包括电源容量、负荷数据、电网线路容量及变压器容量；所述储能数据包括储能充放电速率、充放电功率及存储电量。

在上述所述步骤S3中，储能调度方法优化的方式为：

1)、优化模块调用输入模块的数据，由外部因素明确目标日所属场景。

2)、由电源容量和负荷数据与典型日源荷曲线结合形成预测源荷曲线，

3)、基于虚拟电厂可调度的储能充放电速率、充放电功率及存储电量、虚拟电厂服务范围内的电网线路容量及变压器容量，以储能技术可行及电网运行安全为标准形成约束条件；

4)、根据储能充放电参与电力市场交易的价格明确储能运行调度的收益，形成输入数据和储能充放电功率曲线的映射关系，建立以虚拟电厂经济效益最大为目标的目标函数；通过最优化求解得出储能充放电曲线与源荷储耦合曲线。

其中，叠加形成源荷耦合曲线S

s

基于虚拟电厂可调度的储能最大充电功率P

0≤P

0≤P

P

其中，参与电力市场交易的收益如下：

R

R

建立以虚拟电厂经济效益最大为目标的目标函数如下：

Y＝max(R

R

通过最优化求解得出储能充放电曲线S

S

在上述所述步骤S4中，其中储能充放电曲线可查看每一时刻的储能充放电状态，形成储能调度方案；源荷储耦合曲线可查看每一时刻的电网运行状态，明确虚拟电厂调度成效。

请参阅图2，图2是本申请提供的一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度系统，其特征是：包括依次连接的场景库21、输入模块22、优化模块23和输出模块24，其中：

所述场景库21：收集各类发电企业和供电企业的电力数据及虚拟电厂服务范围内的气象数据，根据不同的场景，构建基于外部因素影响的源荷曲线场景库；

所述输入模块22：调取基于外部因素影响的源荷曲线场景库中的数据并结合外部影响因素、电源负荷数据和储能数据，确定对应场景及约束条件；

所述优化模块23：根据确定的场景和约束条件，以虚拟电厂经济效益最大为目标，对储能充放电曲线与源荷储耦合曲线进行优化；

所述输出模块24：输出优化后的储能充放电曲线与源荷储耦合曲线，并形成储能调度方案。

请参阅图3，图3是本申请提供的一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度装置3，包括：

存储器31，用于存储计算机程序。

处理器32，用于读取并执行所述存储器中存储的所述计算机程序，当所述计算机程序被执行时，所述处理器执行任一所述的一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法。

处理器32用于执行存储器31中存储的程序指令，以实现上述任一一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法实施例的步骤。在一个具体的实施场景中，一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度装置3可以包括但不限于：微型计算机、服务器，此外，一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度装置3还可以包括笔记本电脑、平板电脑等移动设备，在此不做限定。

具体而言，处理器32用于控制其自身以及存储器31以实现上述任一一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法实施例的步骤。处理器32还可以称为CPU(CentralProcessing Unit，中央处理单元)。处理器32可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器32还可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。另外，处理器32可以由集成电路芯片共同实现。

请参阅图4，图4是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。计算机可读存储介质4存储有能够被处理器运行的程序指令41，程序指令41用于实现上述任一一种源网荷储协同的虚拟电厂动态优化调度方法实施例的步骤。

在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。

上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本申请不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性、机械或其它的形式。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上仅为本发明的实施例，并非因此限值本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

以上仅为本发明的实施例，并非因此限值本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。