【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的电力市场设计，尤其涉及一种虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法。
技术介绍
1、构建以新能源为主体的清洁低碳安全高效的电力系统成为了我国电力系统转型升级的重要方向。绿电市场规模也在有序增长，截止至2023年5月国家电网有限公司绿电交易量达到310亿kwh，累计完成218笔绿电交易。2021年国家发展改革委下发的《绿色电力交易试点工作方案》鼓励电力用户通过直接交易方式向绿色电力企业购买绿电，提到了强化可再生能源电力消纳责任权重，实现绿电交易信息有效溯源，有助于完善绿色电力消费认证体系。近年来储能技术与产业迅速发展，是提升新能源消纳情况、维护新型电力系统稳定性的重要主体。
2、当前绿电交易模式主要以中长期合同为主，通过合同电量分解的方式将电量分解到各个时段的方法造成偏差过大，影响用户其他市场交易结算。
技术实现思路
1、本专利技术解决的技术问题是：当前绿电交易模式主要以中长期合同为主，通过合同电量分解的方式将电量分解到各个时段的方法造成偏差过大，影响用户其他市场交易结算。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，包括构建步长为1h的联合系统参与绿电交易的效益模型；获取用户的负荷曲线及对应的能源场站最大出力曲线；基于用户的负荷曲线及对应的能源场站最大出力曲线，在日前两天对用户负荷进行预测，基于绿电交易价格参数确定绿电企业的交易量价；日前一天将虚拟电厂内用户负荷和绿电企业出力间差额在现货市场购
3、作为本专利技术所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法的一种优选方案，其中：构建步长为1h的联合系统参与绿电交易的效益模型包括：
4、以虚拟电厂总利润最大化为目标函数，以24小时为一个运行周期，歩长为1小时构建联合系统参与绿电交易的效益模型，其数学表达式为：
5、
6、其中，q表示虚拟电厂的总利润，ρv表示虚拟电厂参与绿电交易的协商成交价，pt表示t时刻虚拟电厂风光储联合系统的总功率，δt表示时间间隔，cp表示光伏电站的总成本，cw表示风电场的总成本，ces表示储能系统的总成本。
7、作为本专利技术所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法的一种优选方案，其中：获取用户的负荷曲线及对应的能源场站最大出力曲线包括：
8、获取用户的负荷曲线及对应的能源场站最大出力曲线包括：
9、采集用户电表数据，得到用户在不同时间的电力需求；
10、获取能源场站的实际发电数据，获得能源场站每时刻的发电量；
11、将收集到的用户电表数据和实际发电数据进行去噪后，进行整理；
12、基于整理后的用户电表数据和实际发电数据，绘制用户的负荷曲线和能源场站的出力曲线。
13、作为本专利技术所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法的一种优选方案，其中：基于用户的负荷曲线及对应的能源场站最大出力曲线，在日前两天对用户负荷进行预测，基于绿电交易价格参数确定绿电企业的交易量价包括：
14、基于现货市场的灵活交易模式，在日前两天对用户负荷进行预测，并确定绿电企业的交易量价；
15、输入用户从绿电企业的购电功率、从电网的购电功率、储能电站的容量状态和充放电功率；
16、根据光伏电站、风电场的相关信息，预测发电功率，建立发电功率预测模型。
17、作为本专利技术所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法的一种优选方案，其中：光伏发电在第t和时段某场景下系统光伏功率的期望值，其数学表达式为：
18、
19、其中，表示在t时段内系统加总的光伏功率期望值，表示光伏功率实际值；
20、光伏电厂的弃光量，其数学表达式为：
21、
22、其中，qp,t表示t时刻光伏发电量，q1,t表示t时刻的负荷。
23、作为本专利技术所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法的一种优选方案，其中：根据历史风况信息，识别典型的风速或风功率模式，光伏发电在第t和时段某场景下系统风功率的期望值，其数学表达式为：
24、
25、其中，表示在t时段内系统加总的风伏功率期望值，表示风伏功率实际值；
26、对于单区域风电场，弃风量的数学表达式为：
27、
28、其中，wcul，w，t表示弃风量，ww,t表示t时刻风电发电量，w1,t表示t时刻的负荷。
29、作为本专利技术所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法的一种优选方案，其中：日前一天将虚拟电厂内用户负荷和绿电企业出力间差额在现货市场购电，并通过储能电站对用户购电策略进行调节，对剩余电量联合优化确定日前一天现货市场购电量和储能充放电情况包括：
30、将绿电交易通过虚拟电厂引入日前市场，日前两天确定负荷和绿电交易曲线，日前一天确定储能充放电策略以及日前市场购电量，在交易当天进行偏差结算，同时考虑储能电站对用户购电的调节作用，构建用户日前购电策略优化模型；
31、以虚拟电厂日运行成本最低为目标函数，确定用户日前在每个时间段不同的用电来源及储能电厂的充放电功率，虚拟电厂的日运行成本包括绿电交易费用、日前市场购电费用和向共享储能电站缴纳的服务费，其数学表达式为：
32、minc＝cg+cb+ces
33、
34、
35、
36、其中，min c表示虚拟电厂的日运行成本，cg表示虚拟电厂与绿电企业的交易费用，cb表示从日前市场购电费用，ces表示向储能电站缴纳的服务费，t表示调度周期时段数，vp表示t时段光伏交易价格，pp表示虚拟电厂t时段从光伏企业购电的功率，vw表示t时段风电交易价格，pw表示虚拟电厂t时段从风电企业购电的功率，vb表示t时段从日前市场购电的电价，pb表示t时段从日前市场购电的功率，vs表示t时段储能电站服务费，pess表示储能电站t时段充电功率，pe's表示储能电站t时放电功率；
37、对风光储联合参与绿电交易进行约束，所述约束包括风光出力约束、储能系统运行约束及功率平衡约束；
38、所述风光出力约束的数学表达式为：
39、
40、其中，ptp表示t时刻光伏电站的发电功率，ptw表示t时刻风电场的发电功率，表示光伏电站t时刻允许输出功率的等效利用率，表示风电场t时刻允许输出功率的等效利用率，表示不弃光情况下光伏电站的总发电功率，表示不弃风情况下风电场的总发电功率，pp表示光伏电站总装机容量，pw表示风电场总装机容量，ptpesc表示t时刻储能系统由光伏电站接入的充电功率，ptwesc表示t时刻储能系统由风电场接入的充电功率，ptnetp表示t时刻光伏电站馈入本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
4.如权利要求3所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
6.如权利要求5所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
7.如权利要求6所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
8.如权利要求7所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
4.如权利要求3所述的虚拟电厂与风光储供需匹配的绿电交易方法，其特征在于：
【专利技术属性】
技术研发人员：许小峰，刘敦楠，王宣元，苏静雯，沈宇，刘蓁，龙凯华，张文煜，朱骏然，王博钰，伊祎，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：
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