【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于虚拟电厂调度，具体涉及一种多种类型分布式能源参与虚拟电厂均衡调度的方法、设备和介质。
技术介绍
1、近些年来，各国电力系统的发展重点正在向清洁型与分散型转变。分布式能源具有能效利用合理、损耗小、污染少、运行灵活，系统经济性好等特点，能有效地促进电力系统低碳，环保的运行。
2、分布式能源实际运行中存在以下技术问题：(1)新型分布式发电资源布局具有分散、规模较小的特点，并网运行时很难参与到电力系统调度与电力市场中，无法充分的发挥其积极作用；
3、(2)有些用户以分布式发电技术为基础，靠分散型资源或用户的小型电站为主，实现内部电源和负荷的一体化运行的微电网，并通过和主电网的协调控制，接入主网或独立自治运行。现在有些方法分布式电源聚合为虚拟电厂，并将虚拟电厂作为整体电源看待，参与到电网运行调度控制中。但是，缺少将虚拟电厂内将各类分布式发电资源均衡聚合的方法。
4、因此，亟需一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，使虚拟发厂内部多种类型的分布式发电资源全部参与协同调度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，用以解决虚拟电厂内部均衡调度的问题。
2、本专利技术的技术方案：一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，包括以下步骤：
3、s1：获取虚拟电厂内所有分布式能源的种类和数量，并确定每一个分布式能源的可调容量psi和可调节成本cost；s2：虚拟电厂接收电网调度需求，并建立虚拟电厂
4、s3：利用动态优化算法，计算出虚拟发厂内不同种类分布式能源的调度策略；
5、s4：将步骤s3计算出的不同种类分布式能源的调度策略，带入s2建立的虚拟电厂内部均衡调度模型，从而对虚拟电厂内所有分布式能源进行调度。
6、优选的，s2中均衡调度模型的总体目标函数：
7、
8、其中，fcost表示虚拟电厂的各个分布式能源参与调节的总体成本；c为虚拟电厂内部分布式能源的总数，是一个固定常数，costi是分布式发电资源i的成本，其值为常数，且costi>0；
9、总体目标函数即为总体成本的最小值：min(fcost)。
10、优选的，所述均衡调度模型还包括另一目标函数：虚拟电厂的绿色分布式能源输出功率最大，即
11、
12、其中，pclean是虚拟电厂的绿色分布式能源的输出总和，n是虚拟电厂的绿色分布式能源数量，为第j个绿色分布式能源输出功率。
13、优选的，所述均衡调度模型计算的约束包括：
14、1)系统功率平衡约束：
15、
16、c为虚拟电厂内部分布式能源的总数，是一个固定常数，pc为第c个资源所发出的功率；且满足pout＜ps，所述ps为虚拟电厂的可调容量，为虚拟电厂内部可以对外输出的最大值，为限定常量。
17、2)分布式发电资源出力约束：每个分布式发电资源出力pc需在其可调度功率的范围内，即：
18、0<pc≤psi
19、其中，psi为各分布式电源可调节最大值，取安全运行状态下的最大额定值。
20、优选的，s2中动态优化算法为广度均匀算法，具体步骤包括以下：
21、s3.1：输入初始化参数，种群规模初始规模n，最小规模nm，合并距离r'，核心粒子集合kl规模n'，最大迭代次数tl，tl初始设定为500～1000的整数，粒子质量范围[m1,m2]，初始设定为[1,25]；
22、其中，任意一个粒子表示为：
23、pai＝{p1,...pc...pc}
24、式中，pc为第c个资源所发出的功率，pai为第i个粒子，其总数为n；
25、根据约束条件，pai＝{p1,...pc...pc}中，需满需0<pc≤psi，在解空间内随机生成一个初始化粒子，二层粒子，以初始粒子为中心，在3倍r'半径的球面中随机生成2个粒子，同理三层自粒子以二层粒子为中心进一步生成，最终，生成规模为n的初始群体s，群体中每个粒子赋予粒子质量范围[m1,m2]内随机值，设置初始化迭代计数t＝1；
26、s3.2：基于pareto关系计算s群里中粒子的支配关系，新建核心粒子集合kl，并将非劣解复制到核心粒子集合kl中；
27、s3.3：遍历所有粒子，并计算其之间pareto支配关系，
28、如果粒子pai和paj之间存在支配关系,从核心粒子集合kl中选取引力最大的粒子g*，被支配粒子pai和paj，根据以下公式，向核心解g*和支配解移动；
29、
30、否则，从核心粒子集合kl中选取引力最大的g*，非支配粒子pai和paj，根据以下公式，进行移动；
31、
32、其中，α是(0，1)的随机值，g*为质量引力系数，rij为粒子间的欧式距离，m为粒子质量，θ为随机位置，保证解粒子在移动中试图探索更多空间；
33、s3.4：计算粒子间距离，如果当粒子之间距离足够近小于合并距离且粒子数量大于最小规模nm，粒子合并，根据以下公式，更新合并后粒子的质量；
34、mnew＝mi+mj
35、其中，mnew为合并后新粒子质量，mi，mj分别为两粒子质量，否则，执行下一步；
36、s3.5：更新粒子位置，基于pareto关系计算群体里中粒子的支配关系，同时，根据非劣解排序，更新核心粒子集合；
37、s3.6：如果不满足迭代次数tl，返回第三步，否则，直到达到迭代次数tl，执行下一步；
38、s3.7：输出核心粒子集合中的解，输出的解为最优解的候选解。
39、优选的，s4中输出的解为最优解的候选解带入目标函数，即总体成本的最小和绿色分布式能源输出功率最大，得出最终调度策略。
40、提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述计算机程序时，基于上述任一项所述的分布式能源参与虚拟电厂调度的方法。
41、还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行时，基于上述任一项所述的分布式能源参与虚拟电厂调度的方法。
42、与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果：
43、(1)使虚拟发厂内部多种类型的分布式发电资源全部参与协同调度，在其可调控容量范围内，通过计算每个分布式发电资源的调控成本，使各分布式发电资源相对均衡被调控；
44、(2)充分发挥绿色分布式电源的效益，且方法简便、易于扩展，可以有效控制调度成本；
45、(3)进行动态优化计算时，粒子的质量可以提升其相互吸引力，通过优化粒子质量的合并机制，从而改变聚集粒子的质量，提高其移动速度，加快算法收敛速度；优化粒子群本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，S2中均衡调度模型的总体目标函数：
3.根据权利要求2所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，所述均衡调度模型还包括另一目标函数：虚拟电厂的绿色分布式能源输出功率最大，即
4.根据权利要求3所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，所述均衡调度模型计算的约束包括：
5.根据权利要求1所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，S2中动态优化算法为广度均匀算法，具体步骤包括以下：
6.根据权利要求4所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，S4中选取一个最优解的候选解带入目标函数，即总体成本的最小和绿色分布式能源输出功率最大，得出最终调度策略。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述计算机程序时，基于权利要求1-6任一项所述的分布式能源参与虚拟电厂调度
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行时，基于权利要求1-6任一项所述的分布式能源参与虚拟电厂调度的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，s2中均衡调度模型的总体目标函数：
3.根据权利要求2所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，所述均衡调度模型还包括另一目标函数：虚拟电厂的绿色分布式能源输出功率最大，即
4.根据权利要求3所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，所述均衡调度模型计算的约束包括：
5.根据权利要求1所述的一种分布式能源参与虚拟电厂调度的方法，其特征是，s2中动态优化算法为广度均匀算法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈艳，顾妍，吉宏斌，王乐，高婷婷，徐云清，冯威，俞慧，周星辰，佘文俊，李梦，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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