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本文所建立的模型的求解流程如图4所示。
图4 所提出模型的流程
Fig.4 Flow chart of the proposed model
3 算例仿真分析3.1 相关数据本文考虑的虚拟电厂由1个700 kW的风电场、1个1000 kW的光伏电站、1个500 kW的柴油发电机、1个容量为5000 kW·h的储能设备和总额为1800 kW的负荷组成[25]。3.2 虚拟电厂日前最优调度计划
日前阶段,虚拟电厂各个设备运行计划如图5 a)所示,日内电价和储能设备SoC变化如图5 b)所示。
图5 虚拟电厂日前调度结果
Fig.5 Day-ahead scheduling solution for VPP
图5中光伏发电和风力发电之间的部分是净负荷。对于虚拟电厂来讲,其日前最优调度计划的制定主要取决于市场电价和净负荷的大小。如果当前时刻的电价较低,如10:00—12:00,此时虚拟电厂对比柴油发电机组和储能设备出力成本与电网电价,倾向于从电网购电,否则储能设备和柴油发电机将会出力来维持虚拟电厂内部的功率平衡(如20:00—22:00)。此外,当电价较高的时刻,虚拟电厂会选择将多余的电量包括储能中储存的电量出售以降低整体的运行成本(如04:00—08:00)。观察储能设备的SoC曲线也可以看出,储能设备所起的作用是将多余的发电量进行时间上的平移,即将过剩的电量存储起来,在新能源发电量不足的时候对外放电,降低了购电成本。从图5 b)中也可以看出其变化趋势较为平缓,说明虚拟电厂内部的各个单元能够达到协同互补的效果,其管辖范围内的分布式资源得到了很好的利用。3.3 虚拟电厂日内调整计划
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