一种虚拟电厂出力控制方法技术

本发明专利技术公开了一种虚拟电厂出力控制方法，具体包括：获取历史运行信息；获取虚拟电厂日前光伏发电功率、日内光伏发电功率、基础负荷用能需求、储能系统的最大充电能力；建立日前运行优化模型，采用粒子群算法，获取日前供能总输出计划及日前用能总需求计划，生成初步日前优化运行计划；设计供能影响因子、供能影响因子权重、用能影响因子以及用能影响因子权重，生成日前优化运行计划；对日内系统元素进行突变性判别；纠偏日前优化运行计划，实现日内各时间片内的最优调度；将历史数据上传反馈至数据分析平台；该控制方法能实现虚拟电厂清洁能源最大化消纳，提升制氢环节能效，平抑虚拟电厂与电网间的联络线功率波动。拟电厂与电网间的联络线功率波动。拟电厂与电网间的联络线功率波动。

【技术实现步骤摘要】
一种虚拟电厂出力控制方法


[0001]本专利技术涉及虚拟电厂控制
，具体涉及一种虚拟电厂出力控制方法。

技术介绍

[0002]为了解决分布式新能源发电因间歇性、波动性和地域性造成的诸如电网电力波动，弃风弃电等问题， 虚拟电厂的概念应运而生。区别于传统的实体电厂， 虚拟电厂通过分布式能源管理系统和先进的通信手段将配电网中分散安装的新能源、可控负荷和储能系统等合并管理，以实现电力系统内部各种分布式能源设备的协调调度和优化运行，同时，作为一个特殊的电源、负荷综合协调管理单元参与电网的运行和电力市场的交易。
[0003]虚拟电厂高精度的出力控制是平抑虚拟电厂与大电网间联络线功率波动的重要方式，也是衡量虚拟电厂经济价值的重要指标。典型的虚拟电厂一般是各类分布式新能源发电系统、各类储能系统以及各类可调、可控负荷的聚合。以光
‑
储
‑
氢
‑
荷系统为例，新能源光伏发电存在间歇性发电的问题，制氢能耗大；另外，发电指标、峰谷电价、排班计划等诸多因素都对虚拟电厂的精准性出力产生了较大影响；此外，目前虚拟电厂的日前调度计划是基于历史运行数据、气象预测数据以及负荷预测数据等数据资料的，因此，研究如何对日内运行计划进行修正，以匹配日内实际的运行情况，从而应对运行过程中的实际出力变化与计划出力偏差带来的冲击是非常有必要的。

技术实现思路

[0004]为克服现有技术的不足，本专利技术提出一种虚拟电厂出力控制方法，该方法首先根据虚拟电厂自身运行目标以及日前调度计划，结合历史运行数据，考虑用能动态平衡，得到日前运行计划曲线；其次，依据日前运行计划，接收日内变化元素，通过动态调整虚拟电厂供能用能需求，纠偏日前运行计划曲线，来达到日内各时间片内的最优调度。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种虚拟电厂出力控制方法，该出力控制方法包括以下几个步骤：S1：观测若干个日期的虚拟电厂运行信息，获取历史运行信息；S2：构建光伏预测模型，获取虚拟电厂日前光伏预测发电功率以及日内光伏预测发电功率；构建负荷预测模型，获取虚拟电厂基础负荷用能需求；根据电厂排班计划、单位设备能耗获取可调负荷用能需求，根据储能单体电压、储能SOC等约束条件得到储能系统的最大充放电能力；S3：建立日前运行优化模型，分析虚拟电厂自身运行优化目标，以虚拟电厂供能设备供能以及虚拟电厂负荷用能动态平衡以及经济性需求为约束，采用粒子群算法，获取日前供能总输出计划及日前用能总需求计划，生成初步日前优化运行计划；S4：根据实时运行反馈数据，结合历史运行数据，设计供能影响因子、供能影响因子权重、用能影响因子以及用能影响因子权重，得到日前新供能总输出计划及日前新用能总需求计划，生成日前优化运行计划；
S5：在线获取日内光伏发电功率、日内负荷功率、日内负荷需求、系统故障状态、储能单体电压以及储能SOC，实时监测虚拟电厂日内系统元素，对所述日内系统元素进行突变性判别；S6：根据突变性判别结果以及日内电网调度需求，考虑日前负荷需求与临时性制氢生产要求的偏差，通过动态调整虚拟电厂供用能需求，纠偏日前优化运行计划，实现日内各时间片内的最优调度；S7：将虚拟电厂日前数据与日内运行数据作为历史数据上传反馈至数据分析平台，返回S1，用于提升后续对日前运行计划进行优化的精准度以及排班计划的精确度。
[0006]进一步的，所述历史运行信息包括日前数据与日内实时存储数据，所述日前数据包括日前最优运行计划；所述日内实时存储数据包括当日实际调度运行曲线、当日光伏实时运行发电功率、当日电网调度指令、当日运行负荷、当日系统运行故障状态、当日储能运行SOC以及各元素在日内变化时对调度产生的权重值。
[0007]进一步的，所述虚拟电厂供能设备包括光伏发电设备、储能充电及放电设备；所述虚拟电厂负荷包括运行基础负荷、制氢负荷、可调负荷以及储能充电需求。
[0008]进一步的，所述虚拟电厂自身运行优化目标包括日前网侧调度、清洁能源最大化消纳、制氢环节能效提升以及联络线功率平滑；所述清洁能源最大化消纳的原则包括虚拟电厂负荷总需求应尽可能由系统内供能设施承担，所述虚拟电厂负荷总需求是虚拟电厂基础负荷用能需求以及可调负荷用能需求之和；所述制氢环节能效提升的原则包括统筹制氢过程中单位能耗与效益以及优先从虚拟电厂供能设备获取电能；所述制氢环节能效提升的方式包括优先在电价谷时段、光伏发电量充足、以及储能SOC充足的时间段合理安排生产计划；在清洁能源无法有效满足制氢需求时，依据峰谷电价结合制氢成本与效益优先考虑对系统内其他可调负荷进行精准性降需或切除，以满足制氢用能需求；所述联络线功率平滑的原则包括根据联络线功率在相邻时间片的变化率，与设定波动斜率阈值进行比较，通过动态调整虚拟电厂的供能用能需求来达到设定目标；所述联络线功率平滑的方式包括：当联络线功率波动超限后，通过优化分配光伏出力、储能充电放电功率来平抑因虚拟电厂负荷或光伏间歇性导致的联络线功率波动。
[0009]进一步的，所述清洁能源至少包括光伏，所述清洁能源最大化消纳的约束条件如式（1）：（1）式（1）中，表示d日t时间片的光伏出力目标，表示d日t时间片的系统负荷总需求，表示d日t时间片的储能系统最大充电能力；当日前光伏预测功率完全满足系统总负荷与储能系统充电需求时，计算如式（2）：（2）
当日前光伏预测功率完全满足系统总负荷需求，光伏余电为储能系统充电时，计算如式（3）：（3）式（3）中，表示d日t时间片储能系统实际充电下发目标，表示d日t时间片光伏实际发电功率；当日前光伏预测功率无法满足系统总负荷需求时，储能系统优先进行弥补负荷缺额，计算如式（4）：（4）式（4）中，表示d日t时间片储能系统实际放电下发目标；
[0010]进一步的，所述制氢环节能效提升的约束条件如式（5）：（5）式（5）中，表示d日t时间片的制氢需求，表示d日t时间片的电网供能目标；当制氢环节中新能源用能占比时，按正常生产需求进行制氢；当制氢环节中新能源用能占比时，优先降低系统内可调负荷；当制氢环节中新能源用能占比且系统内无可调负荷可降低时，根据制氢生产时的电价、单位能耗及单位效益进行合理化的调整排班，错峰生产。
[0011]进一步的，所述联络线功率平滑的约束条件如式（6）：(6）式（6）中，表示时间片t与其上一时间片t
‑
1的变化斜率， 分别表示上一时间片t
‑
1的联络线功率以及时间片t的联络线功率，表示联络线功率波动设定阈值；比较与的大小，采用联络线功率平滑策略进行联络线功率平滑，具体步
骤包括：S31：当时，根据储能系统充电能力选择平抑联络线功率波动的方式：若储能系统具备足够的充电能力平抑联络线功率波动时，优先选择对储能系统进行充电控制的方式；若储能系统不具备足够的充电能力平抑联络线功率波动时，优先选择限定光伏发电功率的方式；若无法通过调节储能系统平抑联络线功率波动时，优先选择合理化提升虚拟电厂内生产用能需求；S32：当时，根据光伏发电功率选择平抑联络线功本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂出力控制方法，其特征在于，所述出力控制方法包括以下几个步骤：S1：观测若干个日期的虚拟电厂运行信息，获取历史运行信息；S2：构建光伏预测模型，获取虚拟电厂日前光伏预测发电功率以及日内光伏预测发电功率；构建负荷预测模型，获取虚拟电厂基础负荷用能需求；根据电厂排班计划、单位设备能耗获取可调负荷用能需求，根据储能单体电压、储能SOC等约束条件得到储能系统的最大充放电能力；S3：建立日前运行优化模型，分析虚拟电厂自身运行优化目标，以虚拟电厂供能设备供能以及虚拟电厂负荷用能动态平衡以及经济性需求为约束，采用粒子群算法，获取日前供能总输出计划及日前用能总需求计划，生成初步日前优化运行计划；S4：根据实时运行反馈数据，结合历史运行数据，设计供能影响因子、供能影响因子权重、用能影响因子以及用能影响因子权重，得到日前新供能总输出计划及日前新用能总需求计划，生成日前优化运行计划；S5：在线获取日内光伏发电功率、日内负荷功率、日内负荷需求、系统故障状态、储能单体电压以及储能SOC，实时监测虚拟电厂日内系统元素，对所述日内系统元素进行突变性判别；S6：根据突变性判别结果以及日内电网调度需求，考虑日前负荷需求与临时性制氢生产要求的偏差，通过动态调整虚拟电厂供用能需求，纠偏日前优化运行计划，实现日内各时间片内的最优调度；S7：将虚拟电厂日前数据与日内运行数据作为历史数据上传反馈至数据分析平台，返回S1。2.根据权利要求1所述虚拟电厂出力控制方法，其特征在于，所述历史运行信息包括日前数据与日内实时存储数据，所述日前数据包括日前最优运行计划；所述日内实时存储数据包括当日实际调度运行曲线、当日光伏实时运行发电功率、当日电网调度指令、当日运行负荷、当日系统运行故障状态、当日储能运行SOC以及各元素在日内变化时对调度产生的权重值；所述虚拟电厂供能设备包括光伏发电设备、储能充电及放电设备；所述虚拟电厂负荷包括运行基础负荷、制氢负荷、可调负荷以及储能充电需求；所述虚拟电厂自身运行优化目标包括日前网侧调度、清洁能源最大化消纳、制氢环节能效提升以及联络线功率平滑。3.根据权利要求2所述虚拟电厂出力控制方法，其特征在于，所述清洁能源至少包括光伏，所述清洁能源最大化消纳的约束条件如式（1）：（1）式（1）中，表示d日t时间片的光伏出力目标，表示d日t时间片的系统负荷总需求，表示d日t时间片的储能系统最大充电能力；当日前光伏预测功率完全满足系统总负荷与储能系统充电需求时，计算如式（2）：（2）
当日前光伏预测功率完全满足系统总负荷需求，光伏余电为储能系统充电时，计算如式（3）：（3）式（3）中，表示d日t时间片储能系统实际充电下发目标，表示d日t时间片光伏实际发电功率；当日前光伏预测功率无法满足系统总负荷需求时，储能系统优先进行弥补负荷缺额，计算如式（4）：（4）式（4）中，表示d日t时间片储能系统实际放电下发目标；所述制氢环节能效提升的约束条件如式（5）：（5）式（5）中，表示d日t时间片的制氢需求，表示d日t时间片的电网供能目标；当制氢环节中新能源用能占比时，按正常生产需求进行制氢；当制氢环节中新能源用能占比时，优先降低系统内可调负荷；当制氢环节中新能源用能占比且系统内无可调负荷可降低时，根据制氢生产时的电价、单位能耗及单位效益进行合理化的调整排班，错峰生产；所述联络线功率平滑的约束条件如式（6）：（6）式（6）中，表示时间片t与其上一时间片t
‑
1的变化斜率， 分别表示上一时间片t
‑
1的联络线功率以及时间片t的联络线功率，表示联络线功率波动设定阈值；比较的大小，采用联络线功率平滑策略进行联络线功率平滑，具体步骤
包括：S31：当时，根据储能系统充电能力选择平抑联络线功率波动的方式；S32：当时，根据光伏发电功率选择平抑联络线功率波动的方式；若无法通过调节光伏系统和储能系统平抑联络线功率波动时，优先选择对虚拟电厂冗余负荷进行降需控制或者合理化错峰制氢负荷。4.根据权利要求3所述虚拟电厂出力控制方法，其特征在于，所述光伏预测模型如式（7）：（7）式（7）中，表示d日t时间片的光伏预测输出功率，表示d日t时间片的光伏额定输出功率，表示d日t时间片的天气影响因子，天气影响根据晴天、阴天、雨天分别取不同值，表示d日t时间片的实际光照强度，表示d日t时间片的额定光照强度。5.根据权利要求4所述虚拟电厂出力控制方法，其特征在于，采用粒子群算法，获取初步日前优化运行计划的具体步骤包括：S51：将供能输出目标及用能需求目标定义为粒子群算法中的两个粒子，均以二维属性进行标定，所述二维属性包括功率阶跃步长及功率阶跃方向；S52：设置包括日前网侧调度、清洁能源最大化消纳、制氢环节能效提升以及联络线功率平滑的多目标优化任务，采用粒子群算法，获取日前供能总输出计划及日前用能总需求计划，构成初步日前优化运行计划。6.根据权利要求5所述虚拟电厂出力控制方法，其特征在于，生成日前优化运行计划的具体步骤包括：S61：根据运行反馈数据、历史备份数据，设计...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆庆，夏耀杰，俞吴，张涛，施婕，
申请(专利权)人：上海融和元储能源有限公司，
类型：发明
国别省市：