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图1 VPP结构示意
Fig.1 Diagram of virtual power plant
图2 模型预测控制框架
Fig.2 Framework of model predict control
1.2 电力市场模型
非管制电力市场即放松管制的电力市场,由供需平衡来决定市场价格。国际上比较成熟的非管制电力市场案例是美国的PJM(宾夕法尼亚州-新泽西州-马里兰州互联电网)电力市场,该市场保证电力服务提供商受政府监管,但他们仍然可以在自身组织的市场上出售电力。PJM市场的组织者认为随着发电公司的增多,购买力的批发率将下降。同时,这类市场可以为客户提供更多选择,让他们选择电力公司提供服务,将在服务提供商之间创造良性竞争,从而降低整体消费价格。在监管方面,PJM除了受联邦能源管理委员会(FERC)、各州公共事业管理委员会的监督外,还有独立市场监管机构负责每年发布监管报告以改进市场设计、提高市场表现。在2016年度报告中,该机构认为PJM能量市场中电力批发价格基本接近边际成本,整体上实现了有效竞争。
此外在欧洲,比利时和英国是唯一成功地完全解除对电力行业管制的国家。欧洲其他国家则维持着公私合营的混合模式,政府负责对用户的电力监管,而私营部门则负责发电。
本文中VPP的能量调度模型是设置在非管制电力市场环境下的,其中包括日前市场(day-ahead market, DM)和日内平衡市场(intra-day balancing market, IBM)[17]。在日前市场中,市场的组织者使用受安全性约束的经济调度模型来生成清算电价并下发给市场的参与者。市场的参与者需要在日前阶段进行自身的电量-价格报价。在日前市场清算完成后,市场的参与者和组织者之间将会签订购/售电合同。因此,在日内实时调度阶段,如果实时交易的电量与日前的不符,那么市场参与者需要承担相应的罚款[18]。相较于日前购/售电计划,如果临时购买更多的电量或出售更少的电量,那么这部分电量会以高于实时电价的价格进行额外收费,否则将以低于实时电价的价格进行额外收费[19]。
2 两阶段虚拟电厂能量优化调度模型
2.1 长短期记忆神经网络预测
VPP需要基于预测信息在日前制定次日的最优调度计划,因此需要对次日的风力、光伏发电和负荷数据进行预测。本文将采用长短期记忆神经网络(long-short term memory, LSTM)对上述数据进行较高精度的预测。LSTM是循环神经网络(recurrent neural network, RNN)的一种,其特殊的长短期记忆选择单元,可以用来解决“普通RNN无法捕捉长期记忆中隐含规律”的问题[20]。因此,LSTM很适合出力连续的时间序列,在电力系统中的应用广泛[21-23]。
在本文的工作中,输入到LSTM中的数据为两天前的真实历史数据,输出数据为次日一整天的出力数据,其时间分辨率为15 min。考虑到风力发电固有的随机性和波动性,其预测精度很难保证,因此本文假设风力发电的预测误差满足正态分布[24]。本文使用某地区一年的历史数据(时间间隔为5 min)训练网络使其学习时间序列的内在规律,为了方便网络学习,数据在使用前进行了归一化处理。预测结果如图3所示。
图3 预测数据
Fig.3 Forecasting data
2.2 数学模型
2.2.1 日前阶段
在日前阶段,VPP需要根据预测信息来进行本地的能量优化调度,制定出次日的最优运行计划,并将次日的购/售电计划上报给市场组织者。
(1)目标函数为
式中:T为全天调度时刻数;
为分布式发电(DG)运行发电成本;
为ESS运行成本;
为与市场交易的费用,具体为
式中:
分别为t时刻DG的发电量、ESS的出力值(正值表示放电,负值表示充电)和与电网交易的电量(正值表示购电量,负值表示售电量); a,b,c 分别为DG的成本系数; α 为ESS的出力成本系数; CRTP(t) 为t时刻的实时电价; Δt 为时间间隔,本文中设置为15 min; λ 为售电时的折扣系数。
(2)约束条件。
在日前阶段,约束条件主要包括功率平衡约束、设备出力上下限约束、DG爬坡约束、ESS荷电状态(state of charge, SoC)约束、联络线功率上下限约束。
①功率平衡约束为
图4 所提出模型的流程
Fig.4 Flow chart of the proposed model
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