电力市场环境下虚拟电厂两阶段能量经济优化调度-第3页-北极星售电网

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图6展示了日内阶段虚拟电厂各个单元的出力相较于日前计划的调整，从图6 a)可以看出，日内的交易计划大致上完成了对日前计划的跟踪。在日内阶段，实际的风电出力、光伏出力和负荷的数值与日前预测结果存在偏差，因此虚拟电厂需要协同调节内部储能设备和可控柴油发电机的出力来消除出现的净负荷波动，同时尽可能跟踪日前交易计划以减少IBM的罚款。虚拟电厂对日前计划的调整和当前时刻的IBM电价和净负荷波动有着直接的联系，08:00—12:00，虚拟电厂对于交易计划的调整较大，因为此时的IBM电价较低，直接承担罚款相较于调节设备出力更为划算。而在IBM电价较高的05:00—06:00和18:00—20:00，虚拟电厂对于交易计划的调整较少，而是由储能设备和柴油发电机协调弥补净负荷出现的波动，以减少整体运行成本。

图6 日内调整计划结果

Fig.6 Results of the intra-day redispatch

此外，对于储能设备的调整并没有完全呈现出与调整交易计划相似的趋势，在某些时刻其调整幅度较大（如12:00、12:15、12:30、12:45、16:00），出现这种现象的原因是储能设备受式（15）（16）的约束，需要在一天的始末保持相同的SoC，因此会在某些时刻选择充/放电来维持自身电量，从而能够满足其电量约束。3.4 经济性评估为评估所提出方法的经济性，本文随机抽取了一年中10天的运行数据进行仿真，并与以下2种方法的总调度成本进行对比。（1）假设虚拟电厂知晓次日分布式能源出力和负荷的真实数据，并制定全局最优调度计划。（2）虚拟电厂只根据日前预测信息制定日前最优调度计划，日内针对储能设备和柴油发电机的出力不做任何调整，只调整与电网的交易计划来满足日内出现的净负荷波动，承担IBM的罚款。

图7展示了在所抽取的10天中3种方法运行成本的对比。总的成本包含4个部分：DG成本、ESS成本、IBM罚款和DM交易费用。整体的调度成本可以理解为设备成本（DG和ESS成本）和电力市场交易成本（IBM罚款和DM交易成本）。DG和ESS成本指的是在经过日前和日内阶段的调度之后两种设备实际所产生的成本。VPP与电力市场的交易结算是两阶段的，其中IBM罚款指的是在日内阶段因为与电网的交易电量与日前计划不符所产生的相关罚款；DM交易费用是指在日前阶段与电力市场签订的次日购/售电合约中的电量所产生的交易费用。

图7 经济性评估

Fig.7 Economic performance

总体来看，方法1对应的运行成本是最低的，这是因为方法1中无预测信息的误差，所制定的运行调度计划是全局最优的，方法2的成本是最高的。对比本文提出的方法和方法2可以看出，本文方法对应的储能设备和柴油发电机对应的成本要高于方法2，而IBM罚款一般低于方法2，这是因为方法2在日内阶段没有主动的调整，而本文所提出的方法通过日内阶段使用模型预测控制策略来协同虚拟电厂内部的设备，依据IBM电价和净负荷波动的大小，在必要的时刻调整储能设备和柴油发电机的出力，尽可能地降低IBM的罚款，减少总体的运行成本。然而需要指出的是，在某些天（如第1天、第7天）本文提出的方法对应的总体运行成本反而高于方法2对应的成本，出现这种现象的原因是本文提出的方法在日内阶段的调整仍然是基于日内预测信息的，因此在某些天如果可再生能源出力波动过大会造成算法无法求得最优结果，即运行成本反而在日内调整过后不减反增。

4 结论本文针对虚拟电厂提出了一种非管制电力市场环境下的两阶段能量经济优化调度方法。该方法分为日前计划和日内调整2部分。在日前阶段，基于对次日可再生能源出力和负荷的预测，虚拟电厂制定次日最优运行计划并与电力市场签订协议作为次日的运行计划参考。在日内阶段，以日前提交的运行计划为基准，基于模型预测控制调控策略，协调虚拟电厂内部的设备以平衡预测误差导致的净负荷波动，同时尽可能降低IBM罚款和总体的运行成本。仿真实验表明了通过日前计划和日内调控，虚拟电厂能够很好地管理管辖范围内的可再生能源，提高其利用效率，降低总体的运行成本。与2种其他方法的对比实验显示出本文所提出算法的经济性和实用性，此外本文考虑了实际的电力市场背景下虚拟电厂的调度问题，具备一定的工程实际意义。本文所考虑的虚拟电厂规模较小，涵盖的能源形式略显不足，将更多的能源形式（氢能、水能、天然气等）纳入虚拟电厂的范畴中并参与电网调度，是需要进一步研究的内容。

作者介绍

赵力航（1990—），男，博士，高级工程师，从事分布式微电网、虚拟电厂调控技术研究，E-mail：ethange_sp1@163.com;

常伟光（1999—），男，博士研究生，从事虚拟电厂能量优化控制研究，E-mail：1791750041@qq.com;

杨强（1979—），男，博士，教授，从事智慧能源系统、大型复杂网络建模、控制与优化研究，E-mail：qyang@zju.edu.cn.

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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