基于风险惩罚机制的虚拟电厂优化调度

发布时间：2021-10-07 00:45

　　为了解决虚拟电厂内部功率不确定性问题、促进新能源电力的消纳和提高用户参与系统调度的积极性,首先通过建立模型,分析了虚拟电厂内部各单元功率不确定因素。然后针对风光机组和需求响应的功率不确定性,建立了弃风弃光风险惩罚机制与需求响应风险惩罚机制。基于风险惩罚机制并结合各机组出力特性,制定了虚拟电厂协调调度策略。考虑风险惩罚成本且兼顾系统运行约束,以净利润最大为目标函数,建立了虚拟电厂优化调度模型。最后选择IEEE30节点系统进行仿真。运用场景分析法研究所建风险惩罚机制对虚拟电厂优化调度的影响。结果表明:弃风弃光风险惩罚机制可促进风光消纳、需求响应风险惩罚机制可提高用户响应积极性。可见所建风险惩罚机制是有效的。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(30)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

VPP调度运行流程图

选取IEEE30节点系统进行仿真,如图2所示。在节点1和节点2分别接入2台容量100 MW燃气轮机(DG),启停时间分别为0.1、0.2 h。节点7接入5×10 MW光伏发电机组(PV),节点3处为最大发电功率50 MW的风电机组(W)。在节点6添加容量50 MW的电池储能电站(ES)。将节点4、节点5分别修改为一智能工业园区和智能小区,它们分别可提供总电量200 MW·h的中断负荷量(IL)和70 MW·h转移负荷量(SL)。各分布式发电机组出力参数如表1所示。参考文献[12]划分电价峰时段、谷时段、平时段,其各时段分时电价详如表2所示。

VPP各单元次日计划发电曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]计及需求响应的主动配电网日前优化调度[J]. 王鹏,刘敏.  科学技术与工程. 2019(28)
[2]含电动汽车的主动配电网优化调度[J]. 夏博,杨超.  科学技术与工程. 2019(15)
[3]计及需求侧响应的虚拟电厂运行优化研究[J]. 吴威辰,王旭,蒋传文,杨萌,邓方钊.  电气自动化. 2019(02)
[4]计及多类型需求响应的光伏微网储能容量优化配置[J]. 孙秀娟,张鹏飞,卞晓雪.  科学技术与工程. 2019(09)
[5]考虑虚拟电厂参与的售电公司双层优化调度模型[J]. 张涛,王成,王凌云,张东方,章佳莹.  电网技术. 2019(03)
[6]考虑需求侧资源的含风电电力系统两阶段优化调度[J]. 史光耀,邱晓燕,李星雨,陈科彬.  科学技术与工程. 2018(05)
[7]计及不确定性和需求响应的风光燃储集成虚拟电厂随机调度优化模型[J]. 徐辉,焦扬,蒲雷,何楠,王尧,谭忠富.  电网技术. 2017(11)
[8]计及风光不确定性的虚拟电厂多目标随机调度优化模型[J]. 王冠,李鹏,焦扬,何楠,张玮,谭忠富.  中国电力. 2017(05)
[9]采用双层优化调度的虚拟电厂经济性分析[J]. 张高,王旭,蒋传文,张裕,王正宇.  电网技术. 2016(08)
[10]基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度[J]. 段翩,朱建全,刘明波.  电工技术学报. 2016(09)

博士论文
[1]风电功率预测不确定性及电力系统经济调度[D]. 阎洁.华北电力大学(北京) 2016



本文编号：3421052