一种基于电力市场的设备调度方法及装置与流程

本发明涉及变电力调度领域，尤其涉及一种基于电力市场的设备调度方法及装置。

背景技术：

1、虚拟电厂(vi rtual power plant，vpp)是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现储能系统、可控负荷、电动汽车等分布式能源资源(distr ibuted energyresources，der)的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统。但是由于电力需求和供应的不确定性以及新能源的大规模并网，导致的系统调节灵活性不足、运行方式僵化等问题。这些问题可能导致大型发电机组无法发挥其高效节能的优势，甚至出现严重的弃风、弃光和弃水现象。

2、在现有技术中通常调整用户的需求响应负荷，通过用户的需求响应负荷来调整电力供应调度。然而现有技术在调整虚拟电厂对电力的调度的时，缺乏统一考虑虚拟电厂日前调度、日内调度以及实时调度的三个阶段内虚拟电厂内资源的协同管理，从而导致资源利用效率低下且会影响电力市场的稳定运行。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于电力市场的设备调度方法及装置，以解决现有技术中由于未统一协调各个阶段内虚拟电厂的资源分配和设备调度，而导致的资源利用效率低下的问题。

2、第一方面，本技术提供了一种基于电力市场的设备调度方法，包括：

3、获取日前调度阶段中虚拟电厂的申报量和日内调度中虚拟电厂的出清量，其中，所述申报量为分布式电源出力和汽轮机机组出力；

4、根据虚拟电厂的申报量和出清量构建调度收益模型，并获取历史各个工况下虚拟电厂中分布式发电的发电量、需求响应量和对应的电价概率，根据发电量、需求响应量和对应的电价概率，构建调度风险模型；

5、根据调度收益模型和调度风险模型，获得电力调度模型，并根据预设的优化方法和约束条件对电力调度模型中各个参数进行优化，根据优化后的电力调度模型对电力市场中的电力设备进行调度。

6、这样通过获取日前调度阶段中虚拟电厂的申报量和日内调度中虚拟电厂的出清量，能更准确地预测和控制电力市场的运行。这有助于优化电力生产和消费的同时完成，提高电力系统的运行效率。且根据虚拟电厂的申报量和出清量构建调度收益模型，并获取历史各个工况下虚拟电厂中分布式发电的发电量、需求响应量和对应的电价概率，从而建立调度风险模型。这一步骤有助于在保障电力供应稳定的同时，尽可能降低电力成本。最后，根据调度收益模型和调度风险模型，获得电力调度模型，并根据预设的优化方法和约束条件对电力调度模型中各个参数进行优化，以实现更科学、更合理的电力调度。这不仅可以提高电力市场的运行效率，也有助于调度机构适应电力市场改革的发展。

7、进一步地，所述根据虚拟电厂的申报量、出清量和电能可调用量构建调度收益模型，包括：

8、根据虚拟电厂的申报量和获取的日前调度阶段中分布式发电机和汽轮机组的运行成本构建日前调度模型；

9、根据虚拟电厂的出清量以及申报量和出清量的差值和获取的日内滚动优化时蓄电池储能设备和转移负荷的出电成本构建日内调度模型；

10、根据电能可调用量和获取的虚拟电厂在实时电力市场的外售电量、储能设备运行成本和用户可中断负荷成本构建实施调度模型；

11、其中，所述调度收益模型由日前调度模型、日内调度模型和实施调度模型构建。

12、这样通过根据虚拟电厂的申报量、出清量和电能可调用量构建调度收益模型，能更准确地预测和控制电力市场的运行。这有助于优化电力生产和消费的同时完成，提高电力系统的运行效率。且这三个模型分别根据虚拟电厂的申报量、出清量以及申报量和出清量的差值，结合相应的运行成本进行构建。这一步骤有助于在保障电力供应稳定的同时，尽可能降低电力成本。

13、进一步地，所述根据调度收益模型和调度风险模型，获得电力调度模型，包括：

14、获取各个时间段的调度收益模型，并将各个时间段的调度收益模型之和与调度风险模型进加权，得到电力调度模型；

15、所述电力调度模型具体为：

16、

17、其中，t表示时间段，共有t个时间段，ds表示分布式能源发电集合，dr表示为需求响应集合，pr表示为电价集合，ds、dr和pr分别为集合数量，αd、βdr、π分别为各时期不同工况下分布式发电、需求响应、电价的概率，为日前调度模型，为日内调度模型，为实施调度模型，表示虚拟电厂参与电力市场交易所需承担的风险模型，f1、f2分别为市场交易过程中收益与风险的权重系数。

18、进一步地，所述根据预设的优化方法和约束条件对电力调度模型中各个参数进行优化，具体为：

19、根据预设的优化方法和约束条件对电力调度模型中各个参数进行迭代更新，当达到预设的迭代次数后得到电力调度模型的总体最大值；

20、其中，所述约束条件包括分布式电源出力约束、汽轮机机组出力约束、抽水蓄能电站出力约束、用户可中断负荷约束、用户可转移负荷约束和蓄电池储能约束。

21、进一步地，所述根据发电量、需求响应量和对应的电价概率，构建调度风险模型，具体为：

22、

23、其中，为调度风险模型，μ为风险价值，σ为置信度，ηpr为分别计算风险的辅助变量，ds为分布式能源发电集合，dr为需求响应集合，pr为电价集合，ds、dr和pr分别为集合数量，αd、βdr、π分别为各时期不同工况下分布式发电、需求响应、电价的概率。

24、进一步地，所述根据虚拟电厂的申报量和获取的日前调度阶段中分布式发电机和汽轮机组的运行成本构建日前调度模型，具体为：

25、

26、其中，为日前调度模型，表示日前电力市场各时段的电价，为虚拟电厂在日前电力市场各时段的申报量，分别为汽轮机组运行成本、分布式发电机运行成本。

27、进一步地，所述根据虚拟电厂的出清量以及申报量和出清量的差值和获取的日内滚动优化时蓄电池储能设备和转移负荷的出电成本构建日内调度模型，具体为：

28、

29、其中，为日内调度模型，为日内电力市场各时段的电价，为虚拟电厂的出清量，ptdiff为虚拟电厂的申报量和出清量的差值，分别为蓄电池储能设备运行成本、转移负荷的出电成本。

30、进一步地，所述根据电能可调用量和获取的虚拟电厂在实时电力市场的外售电量、储能设备运行成本和用户可中断负荷成本构建实施调度模型，具体为：

31、

32、其中，为实施调度模型，表示实时电力市场各时段的电价，为虚拟电厂在实时电力市场的对外售电量，ptdiffs为虚拟电厂在实时电力市场的对外售电量与日内出清量的可弥补偏差量，ptpun为虚拟电厂实时对外售电量与日内出清量的不可弥补偏差量，分别为储能设备运行成本、用户可中断负荷成本。

33、这样通过日前调度模型、日内调度模型和实施调度模型，这三个模型分别根据虚拟电厂的申报量、出清量以及申报量和出清量的差值，结合相应的运行成本进行构建，有助于在保障电力供应稳定的同时，尽可能降低电力成本。

34、第二方面，本技术提供了一种基于电力市场的设备调度装置，包括：数据获取模块，模型模块和调度模块；

35、所述数据获取模块用于获取日前调度阶段中虚拟电厂的申报量和日内调度中虚拟电厂的出清量，其中，所述申报量为分布式电源出力和汽轮机机组出力；

36、所述模型模块用于根据虚拟电厂的申报量和出清量构建调度收益模型，并获取历史各个工况下虚拟电厂中分布式发电的发电量、需求响应量和对应的电价概率，根据发电量、需求响应量和对应的电价概率，构建调度风险模型；

37、所述调度模块用于根据调度收益模型和调度风险模型，获得电力调度模型，并根据预设的优化方法和约束条件对电力调度模型中各个参数进行优化，根据优化后的电力调度模型对电力市场中的电力设备进行调度。

38、进一步地，所述模型模块包括：日前调度单元、日内调度单元和实施调度单元；

39、所述日前调度单元用于根据虚拟电厂的申报量和获取的日前调度阶段中分布式发电机和汽轮机组的运行成本构建日前调度模型；

40、所述日内调度单元用于根据虚拟电厂的出清量以及申报量和出清量的差值和获取的日内滚动优化时蓄电池储能设备和转移负荷的出电成本构建日内调度模型；

41、所述实施调度单元用于根据电能可调用量和获取的虚拟电厂在实时电力市场的外售电量、储能设备运行成本和用户可中断负荷成本构建实施调度模型；

42、其中，所述调度收益模型由日前调度模型、日内调度模型和实施调度模型构建。

43、这样通过获取各个时间段的调度收益模型，并将各个时间段的调度收益模型之和与调度风险模型进行加权，得到电力调度模型。这有助于更准确地预测和控制电力市场的运行，优化电力生产和消费的同时完成，提高电力系统的运行效率。其次，该方法包括日前调度模型、日内调度模型和实施调度模型，这三个模型分别根据虚拟电厂的申报量、出清量以及申报量和出清量的差值，结合相应的运行成本进行构建。这一步骤有助于在保障电力供应稳定的同时，尽可能降低电力成本，提高经济效益。且根据预设的优化方法和约束条件对电力调度模型中各个参数进行迭代更新，当达到预设的迭代次数后得到电力调度模型的总体最大值。可以提高电力市场的运行效率，并防止电力市场中出现电力的浪费或者电力紧缺的情况。