一种用于供用能系统的聚合方法技术方案

本发明专利技术公开一种用于供用能系统的聚合方法，方法包括：对获取的至少一个用户的负荷可调容量进行聚合，得到供用能系统的负荷可调容量；获取供用能系统中各个机组的预测出力大小，并对各个机组的预测出力大小进行优化，得到供用能系统的目标可调出力范围；计算至少一个目标可调出力大小对应的供用能系统的至少一个目标调控成本，得到与目标可调出力范围相关联的目标调控成本目标调控成本范围；根据供用能系统的负荷可调容量、目标可调出力范围以及与目标可调出力范围对应的目标调控成本目标调控成本范围构建等值模型，等值模型对供用能系统进行优化调度。解决了获得的等值参数与实际调度计划误差较大，不能保证系统运行的经济性和可靠性的问题。济性和可靠性的问题。济性和可靠性的问题。

An aggregation method for energy supply and consumption system

【技术实现步骤摘要】
一种用于供用能系统的聚合方法


[0001]本专利技术属于综合能源领域的运行控制
，尤其涉及一种用于供用能系统的聚合方法。

技术介绍

[0002]为充分挖掘海量分布式新能源能量价值，使其参与主网调度、实现多元资源的优化配置，可将分布式资源进行聚合，统一参与电网的调控，因此建立分布式资源的聚合等值模型，明确系统整体对外调节能力，是海量分布式新能源资源参与主网调度的核心问题。
[0003]随着分布式新能源渗透率的快速攀升，分布式资源固有的不确定性导致的功率偏差问题需予以考虑，为了充分发挥其灵活性，要求得到的多类型供用能系统等值聚合模型准确可行。因此，为了支持分布式资源的接入，为电网提供更多灵活性资源，实现分布式资源高效有序并网和协调调控，减少其发展对电网的影响，需要对特性各异的分布式资源进行聚合等值的相关技术问题进行研究。
[0004]目前对聚合等值模型的研究主要从提高模型的精确性和考虑分布式资源不确定性两方面出发，第一方面，将符合聚合等值模型为一个虚拟的发电机组模型，用功率的上下限约束和爬坡约束等参数来刻画聚合体的外特性，上传至调度中心使其直接调控；第二方面，针对风电和负荷的动态随机性，提出了基于数据驱动的虚拟电厂分布鲁棒优化模型，评估日前虚拟电厂的最大容量以及爬坡能力。虽然通过对聚合等值模型的建立可以得出一个系统整体对外的发电功率可调范围，但是考虑到系统运行在不同时段时发电的不确定以及负荷需求的变化，通过上述方法获得的等值参数与实际调度计划误差较大，不能保证系统运行的经济性和可靠性。
专利
技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种用于供用能系统的聚合方法，用于解决获得的等值参数与实际调度计划误差较大，不能保证系统运行的经济性和可靠性的技术问题。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种用于供用能系统的聚合方法，包括：基于预设的负荷聚合模型对获取的至少一个用户的负荷可调容量进行聚合，得到供用能系统的负荷可调容量，其中，所述负荷可调容量包括可中断负荷容量以及可转移负荷容量；获取供用能系统中各个机组的预测出力大小，并基于预设的多阶段优化模型对各个机组的预测出力大小进行优化，得到供用能系统的目标可调出力范围，其中，所述目标可调出力范围中包含至少一个目标可调出力大小；计算所述至少一个目标可调出力大小对应的供用能系统的至少一个目标调控成本，得到与所述目标可调出力范围相关联的目标调控成本目标调控成本范围；根据供用能系统的负荷可调容量、目标可调出力范围以及与所述目标可调出力范围对应的目标调控成本范围构建等值模型，基于所述等值模型对供用能系统进行优化调度。
[0007]第二方面，本专利技术提供一种用于供用能系统的聚合系统，包括：聚合模块，配置为基于预设的负荷聚合模型对获取的至少一个用户的负荷可调容量进行聚合，得到供用能系
统的负荷可调容量，其中，所述负荷可调容量包括可中断负荷容量以及可转移负荷容量；优化模块，配置为获取供用能系统中各个机组的预测出力大小，并基于预设的多阶段优化模型对各个机组的预测出力大小进行优化，得到供用能系统的目标可调出力范围，其中，所述目标可调出力范围中包含至少一个目标可调出力大小；计算模块，配置为计算所述至少一个目标可调出力大小对应的供用能系统的至少一个目标调控成本，得到与所述目标可调出力范围相关联的目标调控成本目标调控成本范围；构建模块，配置为根据供用能系统的负荷可调容量、目标可调出力范围以及与所述目标可调出力范围对应的目标调控成本范围构建等值模型，基于所述等值模型对供用能系统进行优化调度。
[0008]第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的用于供用能系统的聚合方法的步骤。
[0009]第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行本专利技术任一实施例的用于供用能系统的聚合方法的步骤。
[0010]本申请的用于供用能系统的聚合方法，在建立聚合模型时同时考虑需求响应和时间尺度，对系统外特性的刻画不仅仅为系统的出力范围、爬坡范围参数，而且还包括系统可控负荷等参数，这样可以在对系统进行优化调度时能更大程度的保证系统内分布式资源的利用。此外，考虑发电机组响应的不确定性，为给系统调度提供的参数具有时效性，建立了日前
‑
日内
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实时三阶段优化模型，保证聚合等值模型的精确性。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0012]图1为本专利技术一实施例提供的一种用于供用能系统的聚合方法的流程图；图2为本专利技术一实施例提供的一种用于供用能系统的聚合方法的日前—日内—实时三阶段优化求解流程图；图3为本专利技术一实施例提供一个具体实施例的供用能系统聚合等值出力范围结果图；图4为本专利技术一实施例提供一个具体实施例的供用能系统聚合等值爬坡范围结果图；图5为本专利技术一实施例提供一个具体实施例的供用能系统最小成本曲线图；图6为本专利技术一实施例提供的一种用于供用能系统的聚合系统的结构框图；图7是本专利技术一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0013]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例
中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0014]请参阅图1，其示出了本申请的一种用于供用能系统的聚合方法的流程图。
[0015]如图1所示，用于供用能系统的聚合方法具体包括以下步骤：步骤S101，基于预设的负荷聚合模型对获取的至少一个用户的负荷可调容量进行聚合，得到供用能系统的负荷可调容量。
[0016]在本实施例中，为得到供用能系统负荷可调容量，建立供用能系统的负荷聚合模型，获得用户每时段可中断负荷大小、可平移负荷大小，其中供用能系统中的负荷可为空调负荷、电动汽车等。
[0017]具体地，基于预设的负荷聚合模型对获取的至少一个用户的可中断负荷容量进行聚合，得到供用能系统的可中断负荷容量，计算供用能系统的可中断负荷容量的表达式为：，式中， 为供能系统在时段t的可中断负荷容量，为管控区域j在时段t的可中断负荷容量，为用户i在时段t的可中断负荷容量，为各个管控区域的聚合，为管控区域j内的用户集合；基于预设的负荷聚合模型对获取的至少一个用户的可转移负荷容量进行聚合，得到供用能系统的可转移负荷容量，计算供用能系统的可转移负荷容量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于供用能系统的聚合方法，其特征在于，包括：基于预设的负荷聚合模型对获取的至少一个用户的负荷可调容量进行聚合，得到供用能系统的负荷可调容量，其中，所述负荷可调容量包括可中断负荷容量以及可转移负荷容量；获取供用能系统中各个机组的预测出力大小，并基于预设的多阶段优化模型对各个机组的预测出力大小进行优化，得到供用能系统的目标可调出力范围，其中，所述目标可调出力范围中包含至少一个目标可调出力大小；计算所述至少一个目标可调出力大小对应的供用能系统的至少一个目标调控成本，得到与所述目标可调出力范围相关联的目标调控成本范围；根据供用能系统的负荷可调容量、目标可调出力范围以及与所述目标可调出力范围对应的目标调控成本范围构建等值模型，基于所述等值模型对供用能系统进行优化调度。2.根据权利要求1所述的一种用于供用能系统的聚合方法，其特征在于，所述获取供用能系统中各个机组的预测出力大小包括：确定风电和光伏出力的预测误差的不确定性模糊集；获取所述不确定性模糊集，并基于预先构建的机组出力模型获取供用能系统中各个机组的预测出力大小。3.根据权利要求2所述的一种用于供用能系统的聚合方法，其特征在于，其中，风电和光伏出力的预测误差的不确定性模糊集的表达式为：，式中，为t时刻风电的出力，为风电出力的预测误差的不确定性集合，为t时刻风电出力预测值，为t时刻风电出力预测允许出现的最大预测误差，为预测误差百分比。4.根据权利要求2所述的一种用于供用能系统的聚合方法，其特征在于，其中，所述机组出力模型包括风力发电机组不确定性出力模型、光伏发电机组不确定性出力模型、燃气锅炉机组出力模型、蓄电池机组出力模型以及燃气轮机机组出力模型；所述风力发电机组不确定性出力模型的表达式为：，式中，为风机输出功率，为实际风速，为切入风速，为切出风速，为额定输出功率，为额定风速；
所述光伏发电机组不确定性出力模型的表达式为：，式中，为光伏机组的平均输出功率，为光伏阵列数，为光照强度最大值，为太阳能组件的输出功率，为关于光照强度的函数，为实际光照强度，为标准测试条件下的测试功率，为温度系数，为参考温度，为组件工作额定温度，为环境温度，为标准测试条件下的光照强度；所述燃气锅炉机组出力模型的表达式为：，式中，为t时段燃气锅炉的输出热功率，为t时段燃气锅炉的单位时间天然气消耗量，为燃气锅炉的效率，为燃气热值；所述蓄电池机组出力模型的表达式为：，式中，为第 t 个时段结束时的蓄电池荷电状态，为第 t
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1 个时段结束时的蓄电池荷电状态，为t 时段蓄电池的功率，为时间步长，为蓄电池的额定容量，为蓄电池效率，为蓄电池的充电效率，为蓄电池的放电效率；所述燃气轮机机组出力模型的表达式为...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊俊杰，王振宇，肖楚鹏，曾伟，张妍，支妍力，李昊翔，陈文，刘波，饶臻，冯澎湃，吴凯槟，饶尧，
申请(专利权)人：国家电网有限公司国网电力科学研究院有限公司国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司南瑞集团有限公司，
类型：发明
国别省市：