一种基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法及系统包括，根据空调负荷的运行特性和电动汽车的运行特性，并考虑空调建筑物系统的蓄热特性以及电动汽车的充放电特性，建立空调负荷和电动汽车的联合虚拟储能系统；通过分析微网运营商

【技术实现步骤摘要】
一种基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力系统虚拟储能系统及协调控制领域，尤其涉及一种基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法及系统
。

技术介绍

[0002]截止
2022
年底，我国电动汽车的保有量已经达到
1310
万辆，相较于
2021
年，增长了
67.13
％，预计
2035
年电动汽车的普及率达到
30
％
。
空调负荷在夏冬两季已占城市电网尖峰负荷的
40
％～
50
％，且据估计空调负荷容量在
2050
年将达到
3.7
亿千瓦左右
。
因此，将广义负荷
、
储能等用户侧资源协同起来为电网提供辅助服务的潜力巨大
。
[0003]微网运营商是一个双向电能流动的枢纽，是微电网的管理者
。
作为博弈中的领导者，微网运营商不仅可以为下层跟随者提供电能，还可以与上级电网进行交互，以保证微电网的功率平衡
。
微网运营商制定的售电价格更加灵活，可以更加有效地引导用户侧广义负荷参与调度
。
储能运营商和用户为跟随者
。
储能运营商包括实体储能和虚拟储能，可以协调微网运营商与用户之间的供需平衡，根据售电价格的不同，在二者之间通过“低充高放”的策略安排充放电计划，从而获取收益
。<br/>利用电动汽车入网
(Vehicle to Grid
，
V2G)
技术，除了可以作为负荷消耗电能，还可以作为“电源”向电网发出电能；空调
‑
建筑物系统因为具有热惯性，温度不会随着空调制冷量的变化而迅速随之改变，可以在短时间内改变其电功率而不会影响人体的热舒适度
。
这种兼具发电和用电双重属性的广义负荷，在一定程度上可以实现某个时段用能需求的增加或减少，平衡电力系统能量，与实体储能有异曲同工之处，因此可以称之为虚拟储能
。
[0004]微电网的高效运行依赖微网运营商
、
用户等多主体的协同配合，核心问题就是解决如何描述复杂系统和不同主体之间的交互行为
。
关于此类问题的现有研究已不再满足当前能源市场，随着能源市场逐渐向交互竞争型结构转变，微网运营商
、
储能运营商
、
用户等不同主体之间的利益冲突也逐渐凸显，如何保障各方利益是目前微网调度中亟需解决的难题
。

技术实现思路

[0005]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例
。
在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分
、
说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围
。
[0006]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术
。
因此，本专利技术提供了一种基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法，用来解决实际问题中，不同主体之间存在利益冲突和策略优化带来的储能谷峰差以及对实体储能过度依赖的问题
。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]第一方面，本专利技术提供了一种基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法，包括：
[0009]根据空调负荷的运行特性和电动汽车的运行特性，并考虑空调建筑物系统的蓄热特性以及电动汽车的充放电特性，建立所述空调负荷和电动汽车的联合虚拟储能系统；
[0010]通过分析微网运营商
、
储能运营商和用户中存在的关系，得到所述微网运营商
、
储能运营商和用户的目标函数和约束条件；
[0011]利用多主体
Stackelberg
博弈模型制定策略，实现
Stackelberg
均衡
。
[0012]作为本专利技术所述的基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法的一种优选方案，其中：所述空调负荷的运行特性，包括：
[0013]考虑室内外温差造成的热量消耗，太阳热辐射，建筑内人体和设备的发热量以及制冷设备的制冷量，建立热平衡方程；并采用热感觉平均标度预测
PMV
指标衡量所述人体对周围环境温度的要求
。
[0014]作为本专利技术所述的基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法的一种优选方案，其中：所述电动汽车的运行特性，包括：
[0015]考虑电动汽车的源荷双重属性，即可以向微网充电，还可以向微网放电，建立电动汽车模型；并通过电动汽车本身含有的不确定性，建立电动汽车的模型约束
。
[0016]作为本专利技术所述的基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法的一种优选方案，其中：考虑空调建筑物系统的蓄热特性以及电动汽车的充放电特性，建立所述空调负荷和电动汽车的联合虚拟储能系统，包括：
[0017]分析空调建筑物系统的蓄热特性即等效热参数
ETP
，并将所述等效热参数
ETP
转化为微分方程的形式，以得到空调的制冷功率与制冷量的表示形式及其之间的关系；
[0018]通过所述空调的制冷功率，得到改变空调温度设定值时外界与建筑之间交互的热量关系；
[0019]所述改变空调温度设定值时外界与建筑之间交互的热量关系，包括：
[0020]当空调温度设定值高于室内温度时，空调虚拟储能开始放电；当室内温度升高至满足人体舒适度要求的温度上限时，得到此刻空调的虚拟储电量；
[0021]当空调温度设定值低于室内温度时，空调虚拟储能开始充电；当室内温度降低至满足人体舒适度要求的温度下限时，空调虚拟储能的额定储电量为满足人体舒适度要求的温度下限升至温度上限所消耗的电功率；
[0022]考虑建筑面积
、
传热系数和室外温度因素，对所述空调虚拟储能的额定储电量进行修正；
[0023]结合空调虚拟储能的额定储电量和电动汽车的储电量容量以及电动汽车的电池额定容量，得到联合虚拟储能系统的荷电状态；
[0024]由所述联合虚拟储能系统的荷电状态得到联合虚拟储能系统充放电功率
。
[0025]作为本专利技术所述的基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法的一种优选方案，其中：分析微网运营商
、
储能运营商和用户中存在的关系，包括：
[0026]微网运营商与电网之间购售电的交互成本和交互功率；
[0027]储能运营商成本与联合虚拟储能系统中蓄电池的充放电量，以及联合虚拟储能系统自身的充放电量
、
充放电功率的补贴价格；
[0028]用户对于电能的满意度，被电能消耗的广义负荷和刚性负荷；
[0029]其中，所述电能为风力发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法，其特征在于，包括：根据空调负荷的运行特性和电动汽车的运行特性，并考虑空调建筑物系统的蓄热特性以及电动汽车的充放电特性，建立所述空调负荷和电动汽车的联合虚拟储能系统；通过分析微网运营商
、
储能运营商和用户中存在的关系，得到所述微网运营商
、
储能运营商和用户的目标函数和约束条件；利用多主体
Stackelberg
博弈模型制定策略，实现
Stackelberg
均衡
。2.
如权利要求1所述的基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法，其特征在于，所述空调负荷的运行特性，包括：考虑室内外温差造成的热量消耗，太阳热辐射，建筑内人体和设备的发热量以及制冷设备的制冷量，建立热平衡方程；并采用热感觉平均标度预测
PMV
指标衡量所述人体对周围环境温度的要求
。3.
如权利要求2所述的基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法，其特征在于，所述电动汽车的运行特性，包括：考虑电动汽车的源荷双重属性，即可以向微网充电，还可以向微网放电，建立电动汽车模型；并通过电动汽车本身含有的不确定性，建立电动汽车的模型约束
。4.
如权利要求2或3所述的基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法，其特征在于，考虑空调建筑物系统的蓄热特性以及电动汽车的充放电特性，建立所述空调负荷和电动汽车的联合虚拟储能系统，包括：分析空调建筑物系统的蓄热特性即等效热参数
ETP
，并将所述等效热参数
ETP
转化为微分方程的形式，以得到空调的制冷功率与制冷量的表示形式及其之间的关系；通过所述空调的制冷功率，得到改变空调温度设定值时外界与建筑之间交互的热量关系；所述改变空调温度设定值时外界与建筑之间交互的热量关系，包括：当空调温度设定值高于室内温度时，空调虚拟储能开始放电；当室内温度升高至满足人体舒适度要求的温度上限时，得到此刻空调的虚拟储电量；当空调温度设定值低于室内温度时，空调虚拟储能开始充电；当室内温度降低至满足人体舒适度要求的温度下限时，空调虚拟储能的额定储电量为满足人体舒适度要求的温度下限升至温度上限所消耗的电功率；考虑建筑面积
、
传热系数和室外温度因素，对所述空调虚拟储能的额定储电量进行修正；结合空调虚拟储能的额定储电量和电动汽车的储电量容量以及电动汽车的电池额定容量，得到联合虚拟储能系统的荷电状态；由所述联合虚拟储能系统的荷电状态得到联合虚拟储能系统充放电功率
。5.
如权利要求4所述的基于联合虚拟储能的海岛微电网协同优化方法，其特征在于，分析微网运营商
、
储能运营商和用户中存在的关系，包括：微网运营商与电网之间购售电的交互成本和交互功率；储能运营商成本与联合虚拟储能系统中蓄电池的充放电量，以及联合虚拟储能系统自身的充放电量
、
充放电功率的补贴价格；用户对于电能的满意度，被电能消耗的广义负荷和刚性负荷；
其...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈运帷，李东东，陈天旭，王美娜，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：