【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚拟电厂，尤其涉及一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、当前，分布式资源出力不确定的根源性特征对电网的安全稳定运行带来了极大的挑战，分布式资源在获取收益的同时，电网也同时面临一定的风险损失。针对该问题，在规模化的分布式资源中，如何通过动态聚合的方法灵活组建虚拟电厂，考虑虚拟电厂的源荷的不确定性，充分挖掘并利用各类分布式能源的灵活调节能力，有效规避其风险损失，从而最大化虚拟电厂的收益，提高电网运行的安全水平，是分布式资源的治理的关键措施之一。
2、在现有的虚拟电厂规模化资源的动态聚合技术中，由于多能流分布式资源主要分布在用户侧，其响应具有较强的不确定性，而风电、光伏等分布式资源也具有较强的随机性和波动性。在不同能量尺度、空间尺度和时间尺度下对现有的虚拟电厂的聚合和调控技术带来了极大的挑战。现有技术很难全面考虑到不同种类的分布式资源在资源特性、调节速度、调节范围、调节持续时间等方面，不能在保障系统可靠运行的同时最大程度利用虚拟电厂动态聚合的调节能力，导致电网侧的“二次调度”，各类分布式资源的灵活调度能力低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法、装置及存储介质，以实现在保障系统可靠运行的同时最大程度利用虚拟电厂动态聚合的调节能力，提高各类分布式资源的灵活调度能力。
2、本专利技术提供了一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，应用于管理系统，所述管理系统分别与云端服务器以及分布式能源场站
3、所述方法包括：
4、根据分布式能源场站的电力信息，构造动态聚合优化模型；所述动态聚合优化模型包括等值模型和功率基线模型；
5、根据功率基线模型，得到虚拟电厂的等值参数的最大范围；
6、以虚拟电厂的等值参数的最大范围为约束条件，分别求解若干个预设的优化问题，获得所述动态聚合优化模型的初始参数；
7、根据日前优化调度数据对等值模型中的参数进行修正，根据日内的分布式能源设备的电力信息，对动态聚合优化模型的可调资源参数进行日内滚动修正，并根据成本函数对等值模型进行优化，得到修正后的动态聚合优化模型；
8、利用修正后的动态聚合优化模型，计算新的经济调度计划；将所述新的经济调度计划发送到云端服务器，以使所述云端服务器生成并返回对应的调度指令；
9、对所述调度指令进行分解，并将分解后的调度指令下发到对应的控制边端执行。
10、进一步地，所述根据分布式能源场站的电力信息，构造动态聚合优化模型之前，还包括：
11、根据电力交易市场的电力交易信息、分布式能源场站中的分布式能源设备的信息参数，以及分布式能源场站中的分布式能源预测曲线数据，采用标准化建模方法对分布式能源场站中不同类型的分布式资源进行建模，得到若干个分布式资源模型；
12、根据若干个所述分布式资源模型，得到分布式能源场站的电力信息。
13、进一步地，所述根据分布式能源场站的电力信息，构造动态聚合优化模型，具体为：
14、根据联络线功率的范围、虚拟电厂当前累积电量的范围和虚拟电厂联络线功率的变化量的范围，构造等值模型；
15、以最小化虚拟电厂发电成本为目标函数，将虚拟电厂等值参数的最大范围功率平衡约束、分布式资源发电设备有功功率约束、非储能分布式资源功率可行域约束、储能设备的充电和放电功率约束作为所述目标函数的约束，构造功率基线模型；
16、将所述等值模型和所述功率基线模型作为动态聚合优化模型。
17、进一步地，所述根据联络线功率的范围、虚拟电厂当前累积电量的范围和虚拟电厂联络线功率的变化量的范围，构造等值模型，具体为：
18、所述等值模型的表达式为：
19、
20、
21、
22、其中，为t时刻的联络线功率，t∈ωt为所有可调节运行时段所构成的集合，ptie,min和ptie,max分别为联络线功率最小值和最大值；etie,min和etie,max分别为虚拟电厂当前累积电量的最小值和最大值；和分别为t时刻的虚拟电厂联络线功率向下和向上变化量的最小值和最大值。
23、进一步地，所述以最小化虚拟电厂发电成本为目标函数，将功率平衡约束、分布式资源发电设备有功功率约束、非储能分布式资源功率可行域约束、储能设备的充电和放电功率约束作为所述目标函数的约束，构造功率基线模型，具体为：
24、所述目标函数的表达式为：
25、
26、其中，ωg为所有分布式资源发电设备的集合，为t时刻的联络线功率，ωt为，ci为，为，为；
27、所述功率平衡约束的表达式为：
28、
29、其中，ωg为所有分布式资源发电设备的集合，ωh为所有非储能分布式资源的集合，ωs为所有储能资源的集合；为分布式资源发电设备i在时刻t目标有功功率，为分布式资源设备i在时刻t的有功功率，为储能设备i在时刻t的有功功率；为分布式资源发电设备注入电网节点的有功功率；为t时刻非储能分布式资源注入电网节点的有功功率；为t时刻的负荷总功率；
30、所述分布式资源发电设备在t时刻的有功功率约束的表达式为：
31、
32、所述非储能分布式资源在t时刻的功率可行域约束的表达式为：
33、
34、所述储能设备在t时刻的充电和放电功率约束的表达式为：
35、
36、其中，为分布式资源发电设备i在时刻t目标有功功率列向量，为分布式资源设备i在时刻t的有功功率列向量，为储能设备i在时刻t的有功功率列向量；φg,i代表分布式资源发电设备i在各时刻有功出力变量的可行域；φh,i代表非储能分布式资源i在各时刻有功出力变量的可行域；φs,i代表储能资源i在各时刻功率出力变量的可行域。
37、进一步地，所述根据功率基线模型，得到虚拟电厂的等值参数的最大范围，具体为：
38、将功率平衡约束、分布式资源发电设备有功功率约束、非储能分布式资源功率可行域约束、储能设备的充电和放电功率约束作为虚拟电厂的等值参数的最大范围。
39、进一步地，所述以虚拟电厂的等值参数的最大范围为约束条件，分别求解若干个预设的优化问题，获得所述动态聚合优化模型的初始参数；
40、其中，若干个预设的优化问题分别为：最小化时刻t的联络线功率、最大化时刻t的联络线功率、最小化所有可调节运行时段的联络线功率的总和、最大化所有可调节运行时段的联络线功率的总和、最小化时刻t的虚拟电厂联络线功率的变化量和最大化时刻t的虚拟电厂联络线功率的变化量。
41、进一步地，所述根据日前优化调度数据对等值模型中的参数进行修正，根据日内的分布式能源设备的电力信息，对动态聚合优化模型的可调资源参数进行日内滚动修正，并根据成本函数对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，应用于管理系统，所述管理系统分别与云端服务器以及分布式能源场站的若干个控制边端连接；所述云端服务器与电力交易市场连接；
2.如权利要求1所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述根据分布式能源场站的电力信息，构造动态聚合优化模型之前，还包括：
3.如权利要求1所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述根据分布式能源场站的电力信息，构造动态聚合优化模型，具体为：
4.如权利要求3所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述根据联络线功率的范围、虚拟电厂当前累积电量的范围和虚拟电厂联络线功率的变化量的范围，构造等值模型，具体为：
5.如权利要求3所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述以最小化虚拟电厂发电成本为目标函数，将功率平衡约束、分布式资源发电设备有功功率约束、非储能分布式资源功率可行域约束、储能设备的充电和放电功率约束作为所述目标函数的约束，构造功率基线模型，具体为：
6.如权利要求5所述的一
7.如权利要求6所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述以虚拟电厂的等值参数的最大范围为约束条件，分别求解若干个预设的优化问题，获得所述动态聚合优化模型的初始参数；
8.如权利要求1-7任意一项所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述根据日前优化调度数据对等值模型中的参数进行修正，根据日内的分布式能源设备的电力信息，对动态聚合优化模型的可调资源参数进行日内滚动修正，并根据成本函数对等值模型进行优化，得到修正后的动态聚合优化模型，具体为：
9.如权利要求8所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述通过优化求解所述动态聚合优化模型，得到偏差量最大的经济调度计划数据，具体为：
10.如权利要求8所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述对每个所述计算点求解带罚项的单时段优化问题，具体为：
11.一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合装置，其特征在于，应用于管理系统，所述管理系统分别与云端服务器以及分布式能源场站的若干个控制边端连接；所述云端服务器与电力交易市场连接；
12.一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包括存储的计算机程序；其中，所述计算机程序在运行时控制所述计算机可读存储介质所在的设备执行如权利要求1至10中任意一项所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法。
...【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，应用于管理系统，所述管理系统分别与云端服务器以及分布式能源场站的若干个控制边端连接；所述云端服务器与电力交易市场连接；
2.如权利要求1所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述根据分布式能源场站的电力信息，构造动态聚合优化模型之前，还包括：
3.如权利要求1所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述根据分布式能源场站的电力信息，构造动态聚合优化模型，具体为：
4.如权利要求3所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述根据联络线功率的范围、虚拟电厂当前累积电量的范围和虚拟电厂联络线功率的变化量的范围，构造等值模型，具体为：
5.如权利要求3所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述以最小化虚拟电厂发电成本为目标函数，将功率平衡约束、分布式资源发电设备有功功率约束、非储能分布式资源功率可行域约束、储能设备的充电和放电功率约束作为所述目标函数的约束，构造功率基线模型，具体为：
6.如权利要求5所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方法，其特征在于，所述根据功率基线模型，得到虚拟电厂的等值参数的最大范围，具体为：
7.如权利要求6所述的一种虚拟电厂规模化资源的动态聚合方...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂智杰，杨铎烔，葛俊，林振福，陈炎森，程凯，余洋，杨思蕤，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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