一种聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法

1.本发明属于虚拟电厂技术领域，具体涉及一种聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法。


背景技术：

2.在国家双碳目标下，以风、光等新能源为主的分布式能源(distributed energy recourse，der)发电得到迅速发展。但因为投资成本高，出力波动大，随机性强，在与火电的市场竞争中处于劣势。为推动新能源发展，我国在全国范围内实行标杆电价，电网公司对新能源给予相应补贴，但仍存在着成本高、补贴支付延迟、缺口较大等一系列问题，影响电网消纳新能源的积极性。
3.虚拟电厂(virtual power plant，vpp)的出现为上述问题的解决提供了新的思路。vpp可以实现多个小电源的组合，利用合理的控制手段和管理机制对der进行整合，进而输出相对稳定的较大出力。同时，由于全球范围内的低碳减排要求，温室气体的排放权被赋予价值物属性，可以在市场上自由流通，因此也就形成了碳交易市场。由于组成vpp的der中含有较多的可再生资源，参与碳交易能使vpp获得更多的利润。
4.随着电动汽车(electric vehicle，ev)的逐渐普及和针对ev的有序充电管理机制逐渐成熟，ev充电时高灵活度和价格高敏感度的特点可以使其作为一种特殊的可控负荷，更好地实现多种新能源间的协调互补与整体优化。
5.公开号为cn109523052a的中国发明专利申请公开了一种考虑需求响应和碳交易的虚拟电厂优化调度方法，包括下述步骤：统计虚拟电厂内分布式电源的数量，以及电动汽车、水蓄冷空调系统参与需求响应的可控负荷数量；对次日虚拟电厂内风电、光伏机组的出力和电力系统内刚性负荷进行预测；虚拟电厂的能量管理系统接受电动汽车车主的日前申报信息；虚拟电厂的能量管理系统根据日前预测信息、电动汽车申报信息以及电力市场和碳交易市场的价格信息，建立虚拟电厂同时参与电力市场和碳交易市场的优化调度模型；求解优化调度模型，得到虚拟电厂的日前优化调度方案。
6.此发明专利申请方案可以充分发挥需求响应资源在削峰填谷等方面的优势，另外还可以有效减少电力系统的碳排放量。然而，此方案仅将电动汽车作为类似水蓄冷空调的工具，其作用局限于削峰填谷，并没有对电动汽车具体如何参与碳交易进行分析。并且，目前ev的碳排放交易量小，且难以集中管控，同时cer的统计计算也是一项复杂的工作，这些问题的存在导致了ev车主参与碳市场交易cer的积极性不高。


技术实现要素：

7.本发明针对电动汽车参与现有虚拟电厂运行的积极性和程度较低的不足，提供一种聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法，开发电动汽车作为可控负荷和储能装置，通过虚拟电厂整合配电网内分布式能源并引导电动汽车有序入网，以实现多种分布式能源的协调，提升虚拟电厂参与电能量市场的经济效益和虚拟电厂整体出力的稳定性；
同时，虚拟电厂通过代理电动汽车参与核证减排市场，在解决电动汽车车主单独参与碳市场核算碳排放较为困难这一问题的同时，也使虚拟电厂运营商获得更大的收益。
8.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法，所述聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法包括：
9.步骤1，虚拟电厂聚合电动汽车参与需求响应，代理电动汽车参与碳交易；
10.步骤2，虚拟电厂获取各分布式电源的出力预测值，获取电动汽车的充电策略，分布式电源包括燃气轮机、光伏和风机；
11.步骤3，计算虚拟电厂的各项收入和支出，并以虚拟电厂自身收益最大为优化目标，建立优化调度模型；
12.步骤4，根据光伏和风机的实际出力，调整燃气轮机的出力和电动汽车的充电策略。
13.本发明的聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法，通过利用vpp聚合了不同类型的发电资源和ev，协调调度燃气轮机(mt)和ev作为正/负功率补偿，降低了新能源波动性所带来的风险成本；在vpp优化运行模型中，设计合理的vpp与ev的互动机制和定价策略，实现vpp和ev参与碳市场的互利共赢；vpp作为价格接受者，通过合理引导ev有序充放电与mt功率补偿实现了负荷削峰填谷，并提高了供电可靠性。
14.作为改进，步骤1中，电动汽车车主将一段时间内的核证自愿减排量授权给虚拟电厂，虚拟电厂进行汇集并在碳交易市场上进行出售，虚拟电厂以低于市场价格的充电价格向电动汽车车主售电。ev车主将一段时间内的减排量转让给vpp运营商，使得运营商能够将单个ev有限的碳减排量汇集起来，在碳交易市场上进行出售，获得的收益可以在vpp给出的售电价格中进行体现，从而减小ev车主的充电费用，提高ev车主参与vpp优化运行的积极性。
15.作为改进，步骤s2中，虚拟电厂收集光伏和风机的出力预测值以及燃气轮机的出力申报功率曲线；虚拟电厂根据电动汽车车主提交的出行安排和充电量生成电动汽车的充电策略。
16.作为改进，步骤s3中，虚拟电厂的收入项包含电力市场售电收入、初始碳配额收入、向电动汽车售电的收入和代理电动汽车出售核证自愿减排量的收入；虚拟电厂的成本项包括虚拟电厂运行成本和虚拟电厂风险成本。由于wt(风电)和pv(光伏)的出力不确定性，会导致vpp在依据预测功率制定购售电策略时承担相应的不确定性风险，因此有必要合理评估该风险成本对于vpp策略制定的影响。
17.作为改进，步骤3中，虚拟电厂运行成本q
t
为不同种类的分布式电源的运行成本之和，用公式表示：
18.q
t
＝q
pv,t
+q
wt,t
+q
mt,t
19.式中，q
pv,
为pv的发电成本，其正比于出力；q
wt,t
为wt的发电成本，其正比于出力；
20.燃气轮机运行成本q
mt
,包括燃气轮机发电成本q
mt,g,t
和燃气轮机碳排放成本q
mt,c,t
，用公式表示为：
21.q
mt,t
＝q
mt,g,t
+q
mt,c,t
[0022][0023]qmt,c,t
＝i
mt
θcp
mt,t
[0024]
式中，a
mt
、b
mt
、c
mt
分别是mt发电成本的相关参数；i
mt
为mt的碳排放系数；θc是单位co2排放权在碳市场的售价。
[0025]
作为改进，步骤3中，虚拟电厂的风险成本的计算过程如下：
[0026]
风电在t时刻的误差满足期望为0，方差为σ
wt,t2
的正态分布n(0,σ
wt,t2
)；光伏在t时刻的误差满足期望为0，方差为σ
pv,t2
的正态分布n(0,σ
pv,t2
)；
[0027]
结合蒙特卡洛抽样，生成l组出力场景{p
pv,t,s
，p
wt,t,s
}，并针对每个场景s分别计算虚拟电厂风险成本risk
t,s
，并求取算术平均值risk
t
作为虚拟电厂风险成本计入虚拟电厂优化调度模型中，用公式表示为：
[0028][0029]
risk
t,s
＝risk
mt,t,s
+risk
unb,t,s
[0030]
risk
mt,t,s
＝|q
mt,t
(p
mt,t,s
)-q
mt,t
(p
mt,t,s
+δp
mt,t,s
)|
[0031]
risk
unb,t,s
＝π
+
p
t,s+-π-p
t,s-[0032]
式中，risk
t,s
为t时刻场景s中vpp的风险成本，其包含mt调整风险成本risk
mt,t,s
和不平衡电量交易风险成本risk
unb,t,s
；δp
mt,t,s
为t时刻场景s下的mt功率调整量；π
+
和π
－
分别为不平衡功率交易的惩罚电价；p
t,s+
和p
t,s-为vpp在t时刻出力场景s下的不平衡功率，当实际功率超出预测功率即δp
t,s
≥0时p
t,s-＝0，当实际功率不足即δp
t,s
≤0时p
t,s+
＝0。
[0033]
作为改进，步骤s3中，基于分时电价模式的售电申报策略，建立优化调度模型；
[0034]
在调度开始前将下一个调度周期划分为t个子时段，针对每个子时段，vpp分别向上级市场申报其期望的售电量p
g,t
，即vpp在一个调度周期中的购售电策略可以表示为pg＝{p
g,1
，p
g,2
，
…
，p
g,t
}；
[0035]
vpp的收入r
t
包含电力市场收入r
g,t
、碳市场收入r
c,t
、售电给ev的收入r
ev,t
和代理ev出售cer的收入r
cer,t
，用公式表示如下：
[0036]rt
＝r
g,t
+r
c,t
+r
ev,t
+r
cer,t
[0037]rg,t
＝π
g,t
p
g,t
[0038]rc,t
＝θcc
g,t
[0039][0040][0041]
式中：t＝1,2，
…
，t；π
g,t
是vpp向电网售电的价格，该价格由上级市场在日前市场出清前根据历史负荷峰谷分布制定；p
g,t
是vpp向上级市场售电的电量；θc是单位co2排放权在碳市场的售价；i表示不同的ev；π
ev,t
为vpp制定的t时刻ev充电价格，μ
i,t
表征ev在t时刻是否可以充电，μ
i,t
＝1表示第i台ev在t时刻可以入网充电，μ
i,t
＝0则表示第i台ev在t时刻不充电；p
ev,i,t
为第i台ev在t时刻的充电功率。
[0042]
作为改进，步骤s3中，优化调度模型表示为：
[0043]
[0044]
作为改进，优化调度模型的约束条件包括功率平衡约束、充电速率约束和容量约束。
[0045]
作为改进，功率平衡约束表示为：
[0046][0047]
式中，j是不同种类的发电机组；p
j,t
是机组j的发电量；
[0048]
充电速率约束表示为：
[0049]
p
ev,i,min
≤p
ev,i,t
≤p
ev,i,max
[0050]
式中，p
ev,i,max
和p
ev,i,min
分别为第i台ev充电速率的上下限；
[0051]
容量
约束
表示为：
[0052]
soc
i,min
≤soc
i,t
≤soc
i,max
[0053]
式中，soc
i,min
和soc
i,max
分别为第i台ev允许的荷电状态的上下限。
[0054]
作为改进，还包括步骤5，调度完成后，在碳交易市场出售未用掉的碳配额和ev转让的cer。
[0055]
本发明的聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法的有益效果是：通过利用vpp聚合了不同类型的发电资源和ev，协调调度mt和ev作为正/负功率补偿，降低了新能源波动性所带来的风险成本；在vpp优化运行模型中，设计合理的vpp与ev的互动机制和定价策略，实现vpp和ev参与碳市场的互利共赢；vpp作为价格接受者，通过合理引导ev有序充放电与mt功率补偿实现了负荷削峰填谷，并提高了供电可靠性。
附图说明
[0056]
图1是本发明实施例的虚拟电厂优化调度方法的流程图。
[0057]
图2是本发明实施例采用的ev入网的响应特性示意图；
[0058]
图3是本发明实施例采用的vpp收入与成本构成的示意图。
具体实施方式
[0059]
下面结合本发明创造实施例的附图，对本发明创造实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施例仅为本发明创造的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，都属于本发明创造的保护范围。
[0060]
参见图1至图3，本发明的一种聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法，所述聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法包括：
[0061]
步骤1，虚拟电厂聚合电动汽车参与需求响应，代理电动汽车参与碳交易；
[0062]
步骤2，虚拟电厂获取各分布式电源的出力预测值，获取电动汽车的充电策略，分布式电源包括燃气轮机、光伏和风机；
[0063]
步骤3，计算虚拟电厂的各项收入和支出，并以虚拟电厂自身收益最大为优化目标，建立优化调度模型；
[0064]
步骤4，根据光伏和风机的实际出力，调整燃气轮机的出力和电动汽车的充电策
略。
[0065]
本发明的聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法，通过利用vpp聚合了不同类型的发电资源和ev，协调调度mt和ev作为正/负功率补偿，降低了新能源波动性所带来的风险成本；在vpp优化运行模型中，设计合理的vpp与ev的互动机制和定价策略，实现vpp和ev参与碳市场的互利共赢；vpp作为价格接受者，通过合理引导ev有序充放电与mt功率补偿实现了负荷削峰填谷，并提高了供电可靠性。
[0066]
实施例一
[0067]
参见图1至图3，本发明的一种聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法，所述聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法包括：
[0068]
步骤1，虚拟电厂聚合电动汽车参与需求响应，代理电动汽车参与碳交易；
[0069]
步骤2，虚拟电厂获取各分布式电源的出力预测值，获取电动汽车的充电策略，分布式电源包括燃气轮机、光伏和风机；
[0070]
步骤3，计算虚拟电厂的各项收入和支出，并以虚拟电厂自身收益最大为优化目标，建立优化调度模型；
[0071]
步骤4，根据光伏和风机的实际出力，调整燃气轮机的出力和电动汽车的充电策略。
[0072]
本实施例中，步骤1中，电动汽车车主将一段时间内的核证自愿减排量授权给虚拟电厂，虚拟电厂进行汇集并在碳交易市场上进行出售，虚拟电厂以低于市场价格的充电价格向电动汽车车主售电。ev车主将一段时间内的减排量转让给vpp运营商，使得运营商能够将单个ev有限的碳减排量汇集起来，在碳交易市场上进行出售，获得的收益可以在vpp给出的售电价格中进行体现，从而减小ev车主的充电费用，提高ev车主参与vpp优化运行的积极性。由于电动汽车的碳排放交易量小，难以集中管控等缺点导致了电动汽车车主参与碳市场交易的积极性不高。因此对于参与虚拟电厂优化运行的电动汽车，利用虚拟电厂运行商对电动汽车的碳市场交易进行代理，有很强的可行性。虚拟电厂制定一个低于市场电价的充电价格吸引电动汽车充电并转让相应的核证自愿减排量。然后电动汽车提交充电量并选择可用于充电的时间。虚拟电厂在给电动汽车充电的同时可以利用电动汽车电池的剩余容量进行储能，调整虚拟电厂的实际出力。
[0073]
本实施例中，步骤s2中，虚拟电厂收集光伏和风机的出力预测值以及燃气轮机的出力申报功率曲线；虚拟电厂根据电动汽车车主提交的出行安排和充电量生成电动汽车的充电策略。
[0074]
本实施例中，步骤s3中，虚拟电厂的收入项包含电力市场售电收入、初始碳配额收入、向电动汽车售电的收入和代理电动汽车出售核证自愿减排量的收入；虚拟电厂的成本项包括虚拟电厂运行成本和虚拟电厂风险成本。由于wt和pv的出力不确定性，会导致vpp在依据预测功率制定购售电策略时承担相应的不确定性风险，因此有必要合理评估该风险成本对于vpp策略制定的影响。
[0075]
本实施例中，步骤3中，虚拟电厂运行成本q
t
为不同种类的分布式电源的运行成本之和，用公式表示：
[0076]qt
＝q
pv,t
+q
wt,t
+q
mt,t
[0077]
式中，q
pv,t
为pv的发电成本，其正比于出力；q
wt,t
为wt的发电成本，其正比于出力；
[0078]
燃气轮机运行成本q
mt
,包括燃气轮机发电成本q
mt,g,t
和燃气轮机碳排放成本q
mt,c,t
，用公式表示为：
[0079]qmt,t
＝q
mt,g,t
+q
mt,c,t
[0080][0081]qmt,c,t
＝i
mt
θcp
mt,t
[0082]
式中，a
mt
、b
mt
、c
mt
分别是mt发电成本的相关参数；i
mt
为mt的碳排放系数；θc是单位co2排放权在碳市场的售价。
[0083]
wt和pv两种发电资源的主要特点是不产生碳排放，且出力都具有不确定性。mt可控性较强，在vpp中作为der的辅助电源，可以平抑风电和光伏出力的随机性和波动性。同时，mt也是vpp的主要碳排放源，应该运行边界内尽量减少mt的出力。
[0084]
本实施例中，步骤3中，虚拟电厂的风险成本的计算过程如下：
[0085]
风电在t时刻的误差满足期望为0，方差为σ
wt,t2
的正态分布n(0,σ
wt,t2
)；光伏在t时刻的误差满足期望为0，方差为σ
pv,t2
的正态分布n(0,σ
pv,t2
)；
[0086]
结合蒙特卡洛抽样，生成l组出力场景{p
pv,t,s
，p
wt,t,s
}，并针对每个场景s分别计算虚拟电厂风险成本risk
t,s
，并求取算术平均值risk
t
作为虚拟电厂风险成本计入虚拟电厂优化调度模型中，用公式表示为：
[0087][0088]
risk
t,s
＝risk
mt,t,s
+risk
inb,t,s
[0089]
risk
mt,t,s
＝|q
mt,t
(p
mt,t,s
)-q
mt,t
(p
mt,t,s
+δp
mt,t,s
)|
[0090]
risk
unb,t,s
＝π
+
p
t,s+-π-p
t,s-[0091]
式中，risk
t,s
为t时刻场景s中vpp的风险成本，其包含mt调整风险成本risk
mt,t,s
和不平衡电量交易风险成本risk
unb,t,s
；δp
mt,t,s
为t时刻场景s下的mt功率调整量；π
+
和π
－
分别为不平衡功率交易的惩罚电价；p
t,s+
和p
t,s-为vpp在t时刻出力场景s下的不平衡功率，当实际功率超出预测功率即δp
t,s
≥0时p
t,s-＝0，当实际功率不足即δp
t,s
≤0时p
t,s+
＝0。
[0092]
ev作为可控负荷参与vpp的优化调度。vpp可以根据pv和wt出力引导ev在相应时段内充电以减少弃风弃光的惩罚。vpp调度ev参与碳市场优化运行还可以提升用户经济性。附图2为ev接入电网时的响应特性，实线框内的是ev充放电的可行域。其中，ts和te分别是ev充放电的起始和结束时刻，socs和soce是ev入网和离网时的荷电状态，soc
max
和soc
min
分别是ev允许的荷电状态的上下限。
[0093]
本实施例中，步骤s3中，基于分时电价模式的售电申报策略，建立优化调度模型；
[0094]
在调度开始前将下一个调度周期划分为t个子时段，针对每个子时段，vpp分别向上级市场申报其期望的售电量p
g,t
，即vpp在一个调度周期中的购售电策略可以表示为pg＝{p
g,1
，p
g,2
，
…
，p
g,t
}；
[0095]
vpp的收入r
t
包含电力市场收入r
g,t
、碳市场收入r
c,t
、售电给ev的收入r
ev,t
和代理ev出售cer的收入r
cer,t
，用公式表示如下：
[0096]rt
＝r
g,t
+r
c,t
+r
ev,
t+r
cer,t
[0097]rg,t
＝
g,t
p
g,t
[0098]rc,t
＝cc
g,t
[0099][0100][0101]
式中：t＝1,2，
…
，t；π
g,t
是vpp向电网售电的价格，该价格由上级市场在日前市场出清前根据历史负荷峰谷分布制定；p
g,t
是vpp向上级市场售电的电量；θc是单位co2排放权在碳市场的售价；i表示不同的ev；π
ev,t
为vpp制定的t时刻ev充电价格，μ
i,t
表征ev在t时刻是否可以充电，μ
i,t
＝1表示第i台ev在t时刻可以入网充电，μ
i,t
＝0则表示第i台ev在t时刻不充电；p
ev,i,t
为第i台ev在t时刻的充电功率。
[0102]
本实施例中，步骤s3中，优化调度模型表示为：
[0103][0104]
本实施例中，优化调度模型的约束条件包括功率平衡约束、充电速率约束和容量约束。
[0105]
本实施例中，功率平衡约束表示为：
[0106][0107]
式中，j是不同种类的发电机组；p
j,t
是机组j的发电量；
[0108]
充电速率约束表示为：
[0109]
p
ev,i,min
≤p
ev,i,t
≤p
ev,i,max
[0110]
式中，p
ev,i,max
和p
ev,i,min
分别为第i台ev充电速率的上下限；
[0111]
容量
约束
表示为：
[0112]
soc
i,min
≤soc
i,t
≤soc
i,max
[0113]
式中，soc
i,min
和soc
i,max
分别为第i台ev允许的荷电状态的上下限。
[0114]
本实施例中，还包括步骤5，调度完成后，在碳交易市场出售未用掉的碳配额和ev转让的cer。
[0115]
本发明的聚合电动汽车参与碳交易的虚拟电厂优化调度方法的有益效果是：通过利用vpp聚合了不同类型的发电资源和ev，协调调度mt和ev作为正/负功率补偿，降低了新能源波动性所带来的风险成本；在vpp优化运行模型中，设计合理的vpp与ev的互动机制和定价策略，实现vpp和ev参与碳市场的互利共赢；vpp作为价格接受者，通过合理引导ev有序充放电与mt功率补偿实现了负荷削峰填谷，并提高了供电可靠性；在碳市场交易中，虚拟电厂代理电动汽车参与碳市场交易，电动汽车可以获得较低的充电价格，提高了电动汽车参与碳市场的积极性。
[0116]
以上所述，仅为本发明创造的具体实施方式，但本发明创造的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明创造包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明创造的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。