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申请/专利权人：海南绿色能源与环境工程技术研究院;海南天能电力有限公司

摘要：本发明公布了一种基于三阶段数据物联虚拟电厂的动态构建方法和系统。本发明提出了基于三阶段技术型虚拟电厂运营模型，以优化在未来一天的能源市场中运营的各种分布式能源的调度，同时考虑电网管理的限制。基于对网络拥塞、电压分布和功率损耗的影响分析，考虑了消费者的热舒适性，并在舒适性、成本和技术限制之间进行了权衡。该方法模型使用Vickrey–Clarke–Grove拍卖机制，以公平有效的方式将分布式能源运营的利益量化并分配给所有者。本发明建立了一个随机混合整数线性规划模型，技术型虚拟电厂的运营改善了财务收益率，提高了消费者参与度，同时改善了许多技术运营指标。

主权项：1.一种基于三阶段数据物联虚拟电厂的动态构建方法和系统，其特征在于该虚拟电厂方法可实现优化调度，该系统包括分布式能源、商业型虚拟电厂和技术型虚拟电厂三部分，技术型虚拟电厂承担配电网运营商的职责；分布式能源向商业型虚拟电厂发送状态参数，商业型虚拟电厂向技术型虚拟电厂发送发电计划，技术型虚拟电厂向分布式能源分派发电计划；其中，商业型虚拟电厂与市场、交易中心进行竞标、授权的交互；技术型虚拟电厂与输电网运营商进行成本和运行特性、技术确认的交互；市场、交易中心与输电网运营商之间进行相互的核对确认；市场、交易中心与传统发电厂之间进行竞标、授权的交互；输电网运营商与传统发电厂之间进行成本和运行特性、技术确认的交互；该虚拟电厂系统的优化调度模型的求解步骤如下：步骤1：输入原始数据，包括电网参数和虚拟电厂聚合的电网侧各分布式电源的单元参数；步骤2：采用蒙特卡罗模拟法生成光伏场景，输入光伏出力预测数据；步骤3：求解虚拟电厂动态构建模型，得到各聚合单元的调度方案；步骤4：潮流计算得到各节点电压和相角；步骤5：计算各配电网各线路潮流；步骤6：判断各线路潮流是否越限，若发生越限，继续步骤7，否则结束程序；步骤7：进行虚拟电厂安全校正，输出各聚合单元校正量；该虚拟电厂动态构建模型中，通过使用技术型虚拟电厂优化操作的三阶段方法来以优化在未来一天的能源市场中运营的各种DER的调度，同时考虑电网管理的限制：第一阶段为数据收集，并使用场景分解策略对各种形式的不确定性进行核算；第二阶段涉及电力系统内的技术型虚拟电厂的虚拟微网管理模式；模型的第三阶段处理系统的技术约束，并补偿不确定的参数；技术型虚拟电厂的虚拟微网管理模式：该模式旨在使技术型虚拟电厂从来自住宅和商业消费者的分布式能源的优化调度中获得的利润最大化；这一利润由两部分组成：销售给商业用户的电力收入PSC和运营技术型虚拟电厂的成本TVPPC，同时考虑到技术和经济限制，具体情况如下：Max：∑PSC-TVPPCPSC收入项在下式中进一步分解；这个方程表示每个用户每天的负荷、电动汽车充电和暖通空调的使用所消耗的电力，用户的电力消耗受到分时电价TOU的影响： 式中，s表示场景，Ωs表示场景的集合；h表示小时，Ωh表示小时的集合；k表示负荷，Ωk负荷的集合；ev表示电动汽车，Ωev表示电动汽车的集合；HVAC表示暖通空调，ΩHVAC表示暖通空调的集合；ρs表示场景s的概率；表示与客户相关的分时电价元MWh；Pk，s，h表示场景s的h时间内负荷k的有功功率；表示场景s的h时间内负荷k的电动汽车的充电功率；表示场景s的h时间内负荷k的暖通空调的单位耗电量；技术型虚拟电厂的运行成本TVPPC项如下式所示，这些成本包括向消费者拥有的分布式发电支付的发电费用以及维护成本；从运营成本中减去三项，它们是日前市场售电收入、电动汽车放电售电收入和罚款： 式中，OCg表示单位能源生产的成本；g表示发电机组，Ωg表示发电机组的集合；表示发电机组g、场景s的h时间内负荷k的DG功率；表示日前市场价格元MWh；表示市场，表示市场的集合；表示场景s的h时间内负荷k、从市场购买的电力MW；表示电动汽车放电成本元MWh；表示场景s的h时间内负荷k的放电功率；Penalty表示惩罚成本；罚款项为下式，是为电动汽车充电或激活暖通空调而支付的费用，如果技术型虚拟电厂未激活，则不会发生这种情况：Penalty＝Penaltyev+PenaltyHvAC式中，Penaltyev和PenaltyHVAC分别表示电动汽车和暖通空调的惩罚成本；以下两式给出了电动汽车的惩罚项： 式中，表示正常运行工况ω下、电动汽车的耗电量；表示正常运行工况ω下、h时间内负荷k的电动汽车的充电功率；表示场景s的正常运行工况ω下、负荷k的电动汽车放电功率；以下两式给出了暖通空调的惩罚项： 式中，表示正常运行工况ω下、暖通空调的耗电量；表示h时间内负荷k、正常运行工况ω下的暖通空调的单位耗电量；电动汽车由以下六个表达式建模，最大充放电速率分别由以下两个式子控制： 式中，n表示节点，Ωn表示节点集合；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的电动汽车的充电功率；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的电动汽车的充电二进制变量；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的电动汽车的充电功率最大值； 式中，表示场景s、节点n、h时间内负荷k的电动汽车放电功率；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的电动汽车放电二进制变量；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的电动汽车放电功率最大值；为简单起见，和都设置为相等，并以百分比表示，具体取决于电动汽车连接的节点： 式中，Eev，k，n，s，h表示场景s、节点n、h时间内负荷k的电动汽车储能水平MWh；Eev，k，n，s，h-1表示场景s、节点n、h-1时间内负荷k的电动汽车储能水平MWh；表示电动汽车的充电效率；表示电动汽车的放电效率；以下的不等式确保储能水平始终在允许的范围内： 式中，分别表示节点n、负荷k的电动汽车储能最小、最大值；下式设置初始储能水平并要求电动汽车在运行周期结束时返回到该初始荷电状态： 式中，Eev，k，n，s，h0表示场景s、节点n、初始时刻h0负荷k的电动汽车储能水平MWh；Eev，k，n，s，h24表示场景s、节点n、24小时负荷k的电动汽车储能水平MWh；μev表示电动汽车的比例系数；分别表示节点n的电动汽车储能最小、最大值；最大和最小温度限制由下式设定： 式中，表示负荷k的暖通空调的最小温度；表示负荷k的暖通空调的最大温度；表示负荷k的暖通空调的理想温度设定值℃；下式限制暖通空调功率的使用： 式中，表示场景s、节点n、h时间内负荷k的暖通空调最大耗电量；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的暖通空调耗电量；该模型利用了一个热阻模型，该模型使用了暖通空调系统的冷却操作，如下式所示： 式中，表示场景s、节点n、h时间内负荷k的t时刻、室内温度相对于设定值的增加量℃；ΔT表示温度差；Mk表示负荷k的家用空气质量kg；cair表示空气的热容量kJkg·℃；Rk表示负荷k的电阻Ω；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的t-1时刻、室内温度相对于设定值的增加量℃；表示室内t-1时刻的环境温度℃；COPHVAC表示室内暖通空调的性能系数；上标in表示室内；初始温度由下式定义： 式中，表示场景s、节点n、h时间内负荷k的t0时刻、室内温度相对于设定值的增加量℃；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的初始室内温度℃； 式中，ukt，n，s，h表示场景s、节点n、h时间内负荷k的t时刻的比例系数； 暖通空调系统由以下五个表达式进行建模：下式最大限度地减少了消费者的不适程度： 下式设定了暖通空调运行的上限： 式中，表示场景s、节点n、h时间内负荷k的t时刻的室内温度相对于设定值的下降量℃；表示场景s、节点n、h时间内负荷k的t时刻的恒温器设定值℃；Nk表示负荷k的恒温比例系数；表示负荷k的住宅暖通空调温度设定值附近的死带℃；下式设定了暖通空调运行的下限： 决策变量的非负性约束显示在以下的两式中： 以上五个公式对暖通空调系统进行了建模。

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