技术特征：
1.一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：获取日前预测数据以及短时预测数据；基于所述日前预测数据以及所述短时预测数据构建日前
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实时市场的双层优化调度框架；采用日前
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实时市场的双层优化调度框架建立分布式日前优化调度模型；采用日前
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实时市场的双层优化调度框架建立实时调度模型；求解所述分布式日前优化调度模型以及所述实时调度模型，输出和显示虚拟电厂分布式优化调度数据。2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述日前
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实时市场的双层优化调度框架包括：日前调度层，所述日前调度层基于所述日前预测数据建立分布式日前优化调度模型；以及实时调整层，所述实时调整层基于所述短时预测数据建立实时调度模型。3.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述分布式日前优化调度模型具体为：其中：表示第t个时步的能量价格，其为输入量；表示第t个时步虚拟电厂的日前投标量，其为决策变量；表示第t个时步虚拟电厂对内部负荷的供电电价，其为输入量；表示第t个时步虚拟电厂内部负荷量，其为输入量；表示第t个时步可中断负荷的中断功率，其为决策变量；表示第t个时步的不平衡惩罚；表示第t个时步储能运行成本；表示第t个时步可中断负荷的成本；表示第t个时步微型燃气轮机的成本；δt为日前调度时间间隔；t为日前调度时段。4.根据权利要求3所述的一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述实时调度模型具体为：具体为：其中：“^”用于区别实时阶段与日前阶段的变量；表示虚拟电厂各子区域的实际出力值；
表示风机在实时调度阶段的出力；表示储能在实时调度阶段的发电功率；表示微型燃气轮机在实时调度阶段的出力；表示可中断负荷在实时调度阶段的可中断功率；表示虚拟电厂在实时调度阶段的负荷功率；表示储能在实时调度阶段的充电功率。5.根据权利要求4所述的一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述求解所述分布式日前优化调度模型以及所述实时调度模型，输出和显示虚拟电厂分布式优化调度数据的步骤，具体包括：对包含虚拟电厂的电力系统网络进行分解，获得若干子区域；每个子区域中，基于admm算法求解日前调度模型和实时调度模型；各子区域的求解结果为虚拟电厂分布式优化调度数据。6.根据权利要求5所述的一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述对包含虚拟电厂的电力系统网络进行分解，获得若干子区域的步骤，具体包括：将一个包含虚拟电厂的电力系统网络撕裂成若干个子区域；每个子区域包含虚拟电厂的物理实体。7.根据权利要求5所述的一种虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，所述每个子区域中，基于admm算法求解日前调度模型和实时调度模型；各子区域的求解结果为虚拟电厂分布式优化调度数据的步骤，具体包括：初始化子区域内物理实体的输入参数、代求变量；初始化admm算法的算法参数以及确定收敛精度；区域a和区域b控制器分别求解本子区域的日前调度模型和实时调度模型，并行计算求得使目标函数最小的本子区域决策变量值，同时获得各子区域耦合变量值；区域a和区域b控制器交互耦合支路功率和并分别计算得到耦合支路功率的平均值，作为下一次迭代的固定参考值；区域a和区域b控制器分别更新本子区域的变量；收敛判断；若计算结果满足收敛精度，结束迭代，输出虚拟电厂分布式优化调度数据；若不满足收敛精度，则转区域a和区域b控制器分别求解本子区域的日前调度模型和实时调度模型，并行计算求得使目标函数最小的本子区域决策变量值，同时获得各子区域耦合变量值的步骤。8.一种虚拟电厂优化调度装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取日前预测数据以及短时预测数据；调度框架构建模块，用于基于所述日前预测数据以及所述短时预测数据构建日前
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实时市场的双层优化调度框架；日前优化调度模型建立模块，用于采用日前
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实时市场的双层优化调度框架建立分布式日前优化调度模型；实时调度模型建立模块，用于采用日前
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实时市场的双层优化调度框架建立实时调度模型；求解输出模块，用于求解所述分布式日前优化调度模型以及所述实时调度模型，输出
和显示虚拟电厂分布式优化调度数据。9.根据权利要求8所述的一种虚拟电厂优化调度装置，其特征在于，所述调度框架构建模块的日前
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实时市场的双层优化调度框架包括：日前调度层，所述日前调度层基于所述日前预测数据建立分布式日前优化调度模型；以及实时调整层，所述实时调整层基于所述短时预测数据建立实时调度模型；所述分布式日前优化调度模型具体为：其中：表示第t个时步的能量价格，其为输入量；表示第t个时步虚拟电厂的日前投标量，其为决策变量；表示第t个时步虚拟电厂对内部负荷的供电电价，其为输入量；表示第t个时步虚拟电厂内部负荷量，其为输入量；表示第t个时步可中断负荷的中断功率，其为决策变量；表示第t个时步的不平衡惩罚；表示第t个时步储能运行成本；表示第t个时步可中断负荷的成本；表示第t个时步微型燃气轮机的成本；δt为日前调度时间间隔；t为日前调度时段；所述实时调度模型具体为：所述实时调度模型具体为：其中：“^”用于区别实时阶段与日前阶段的变量；表示虚拟电厂各子区域的实际出力值；表示风机在实时调度阶段的出力；表示储能在实时调度阶段的发电功率；表示微型燃气轮机在实时调度阶段的出力；表示可中断负荷在实时调度阶段的可中断功率；表示虚拟电厂在实时调度阶段的负荷功率；表示储能在实时调度阶段的充电功率。10.根据权利要求9所述的一种虚拟电厂优化调度装置，其特征在于，所述求解输出模块求解所述分布式日前优化调度模型以及所述实时调度模型，输出和显示虚拟电厂分布式优化调度数据，具体包括：对包含虚拟电厂的电力系统网络进行分解，获得若干子区域；每个子区域中，基于admm算法求解日前调度模型和实时调度模型；各子区域的求解结果为虚拟电厂分布式优化调度数据；
所述初始化子区域内物理实体的输入参数、代求变量；初始化admm算法的算法参数以及确定收敛精度的步骤包括：区域a和区域b控制器分别求解本子区域的日前调度模型和实时调度模型，并行计算求得使目标函数最小的本子区域决策变量值，同时获得各子区域耦合变量值；区域a和区域b控制器交互耦合支路功率和并分别计算得到耦合支路功率的平均值，作为下一次迭代的固定参考值；区域a和区域b控制器分别更新本子区域的变量；收敛判断；若计算结果满足收敛精度，结束迭代，输出虚拟电厂分布式优化调度数据；若不满足收敛精度，则转区域a和区域b控制器分别求解本子区域的日前调度模型和实时调度模型，并行计算求得使目标函数最小的本子区域决策变量值，同时获得各子区域耦合变量值的步骤。
技术总结
本发明公开了一种虚拟电厂优化调度方法及装置，属于源
技术研发人员：郭晓蕊 刘建涛 耿建 王珂 叶洪波 陈明 凌晓波 肖飞 王礼文 周竞 吕建虎 蔡晟琦 顾中
受保护的技术使用者：中国电力科学研究院有限公司 国家电网有限公司
技术研发日：2021.09.14
技术公布日：2021/12/14