考虑电热联产的虚拟电厂两阶段鲁棒优化经济调度.pdf
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1、系统仿真学报系统仿真学报Journal of System Simulation第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023考虑电热联产的虚拟电厂两阶段鲁棒优化经济调度考虑电热联产的虚拟电厂两阶段鲁棒优化经济调度刘金朋,彭锦淳*,邓嘉明,刘胡诗涵(华北电力大学 经济与管理学院,北京 102206)摘要摘要:为了有效应对能源系统供给侧资源不断丰富,需求侧负荷趋于灵活多变带来的系统运行优化与资源配置的复杂性,提出了一种考虑电、热机组互动的虚拟电厂鲁棒优化模型。针对虚拟电厂内可再生能源和负荷的不确定性,建立了min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型,得到最恶
2、劣场景下运行经济性最优的调度方案;引入鲁棒系数,灵活调节优化调度方案的保守性;基于C&CG(column-and-constraint generation)算法和强对偶理论进行求解;进一步分析了燃气轮机设置价值、蓄电池运行边界条件以及虚拟电厂运行成本灵敏度。关键词关键词:虚拟电厂;两阶段鲁棒优化;鲁棒系数;经济调度;电热联产中图分类号:TM73;TP391 文献标志码:A 文章编号:1004-731X(2023)08-1799-15DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.23-0508引用格式引用格式:刘金朋,彭锦淳,邓嘉明,等.考虑电热联产的虚拟电厂两阶段鲁棒优化
3、经济调度J.系统仿真学报,2023,35(8):1799-1813.Reference format:Liu Jinpeng,Peng Jinchun,Deng Jiaming,et al.Two-stage Robust Optimization-based Economic Dispatch of Virtual Power Plants Considering CogenerationJ.Journal of System Simulation,2023,35(8):1799-1813.Two-stage Robust Optimization-based Economic Dispat
4、ch of Virtual Power Plants Considering CogenerationLiu Jinpeng,Peng Jinchun*,Deng Jiaming,Liu Hushihan(School of Economics and Management,North China Electric Power University,Beijing 102206,China)Abstract:With continuous enrichment of resources of the supply side and flexible and changeable load of
5、 the demand side of energy system to effectively cope with the complexity of system operation optimization and resource allocation,a robust optimization model of virtual power plant considering the interaction between electric and thermal units is proposed.Considering the uncertainty of renewable en
6、ergy and load in virtual power plant,a two-stage robust optimization model of min-max-min structure is established,and the optimal operation economy dispatching scheme in the worst scenario is obtained.Robustness coefficient is introduced to flexibly adjust the conservativeness of the optimization s
7、cheduling scheme.Based on column-and-constraint generation(C&CG)algorithm and strong dual theory,the solvement is carried out.The gas turbine setup value,battery operation boundary conditions,and virtual power plant operating cost sensitivity are further analyzed.Keywords:virtual power plant;two-sta
8、ge robust optimization;robustness factor;economic scheduling;cogeneration收稿日期:2023-04-27 修回日期:2023-06-07第一作者:刘金朋(1987-),男,副教授,博士,研究方向为新型配电系统可调节资源优化。E-mail:通讯作者:彭锦淳(1999-),男,硕士生,研究方向为电力系统调度优化。E-mail:第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023系统仿真学报Journal of System Simulationhttp:/www.china-0引言引言当前国际能源革
9、命兴起,我国正处于构建新型能源系统的重大时期。风、光等新能源大规模并网,分布式能源穿透力不断增强1,用能结构调整促进储能、电动汽车等产业蓬勃发展,能源系统呈现出供给侧资源日趋丰富、需求侧负荷灵活多变等日趋复杂的发展态势2。然而,尽管供给侧资源不断丰富,但伴随着强随机性、波动性与反调峰性,需求侧灵活多变的负荷加剧了负荷调控与资源配置的难度3。在该形势下,进一步优化资源规划与能源系统发展升级需求刻不容缓,而虚拟电厂通过聚合分散的分布式能源及柔性负荷,形成可控、可交易的直接单元4,直接参与电网调度控制和电力市场交易的智能控制技术和商业模式,是推进能源系统优化发展的有效方式5。虚拟电厂主要针对系统中存
10、在的诸如风光出力、负荷变动等不确定因素进行分析,文献6结合CVaR理论建立风险评估模型,用于衡量不同风险态度下新能源不确定性导致的成本;文献7通过蒙特卡罗法生成新能源出力场景,以应对其不确定特性;文献8通过条件风险价值理论优化综合需求响应供能方案,从而平抑供需差异波动风险;文献9采用鲁棒优化方法处理风、光出力和柔性负荷预测误差的不确定性,提高热电系统运行的鲁棒性;文献10在追求运行成本及碳排放等多目标最优的场景下提出了多目标鲁棒优化模型;文献11以虚拟电厂为背景对分布鲁棒优化方法进行阐述与应用;文献12在分布鲁棒优化方法中采用Wasserstein距离构建风光出力模糊集,拓宽了分布鲁棒优化方法
11、理论;文献13提出多时间尺度优化调度方法,以此削弱不确定性因素对调度策略的影响;文献14在此基础上构建随机优化调度模型,衡量不确定性对系统的影响,同时,结合非线性动力学理论和风能波动性质构建处理系统中风电不确定性的模型,拓展了多学科结合处理不确定性的领域15。在优化目标方面,除了典型的经济性调度外,考虑碳排放16、负荷峰谷差、用户舒适度等因素驱动的多目标优化研究促进了系统多方位发展升级17。然而,上述研究并没有考虑以虚拟电厂为手段,在能源革命背景下针对多种能源进行同时优化,从而打破能源间相互独立运行的壁垒,促进能源互补、消纳。在多能源系统优化方向上,主要是基于一定目标导向上的研究,文献18考虑
12、电-热-冷负荷参与需求响应,并提出源荷相匹配的动态定价策略;文献19考虑电力系统绿色转型,提出了包含氢能及碳捕集的综合能源优化模型;文献20在考虑多能源优化基础上引入阶梯式碳交易机制,实现系统低碳运行;文献21在此基础上建立了能源系统和用户的双层博弈模型,以模拟各主体参与碳市场交易的博弈行为;文献22进一步分析了在固定电价、分时电价等场景下碳交易价格对多能源系统运行的影响;文献23提出了考虑基于激励与舒适度需求响应的电热综合能源系统;多时间尺度控制策略在应对多能源系统的复杂能量耦合与波动问题上效果同样优越24;对气候差异导致的多能源负荷水平变动25,或考虑调峰与灵活备用的电网辅助服务26进行系
13、统优化调度的研究,拓宽了多能源系统优化的场景。然而,上述研究仅考虑系统整体的运行安全、波动性处理或是多能源绿色交易,忽视了多能源系统内机组在平衡交互过程中的运行特性及设置价值,使得对多能源系统的研究停留在宏观层面。基于此,本文设计的虚拟电厂聚合了燃气轮机、锅炉、风机、光伏等出力机组,同时考虑储能设备的削峰填谷效应,提出考虑电、热互动产销的虚拟电厂平衡优化策略研究,精细化考察系统内机组在调度平衡中的运行特性;构建鲁棒优化模型,处理风机、光伏出力功率以及电、热基础负荷功率不确定性,提高虚拟电厂对运行风险的承担能力;以虚拟电厂运行经济性为目标,实现多能流平衡优化场景下虚拟电厂的安全、经济运行。180
14、0第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023刘金朋,等:考虑电热联产的虚拟电厂两阶段鲁棒优化经济调度http:/www.china-1虚拟电厂系统建模虚拟电厂系统建模本文虚拟电厂模型聚合的主体包括燃气轮机、锅炉、风机、光伏、蓄电池、储热罐、配电网以及电、热负荷。虚拟电厂模型结构与运行架构如图1所示,图中实线表示能流,虚线表示信息流;风机、光伏为电能主要出力机组,蓄电池和配电网起到平衡系统电能供需的作用;燃气轮机和锅炉通过天然气为燃料进行生产,其中,燃气轮机主要生产电能,但机器产生的余热也可进行回收利用,锅炉主要生产热能,储热罐则是起到平衡系统热能供需的作用
15、。1.1 燃气轮机建模燃气轮机建模燃气轮机运行首先应服从功率约束,即不得超过机组限制最大功率:0QGT(t)QmaxGT(1)式中:QGT(t)为t时段燃气轮机的出力功率;QmaxGT为燃气轮机最大出力功率。同时,燃气轮机单位时间内增加或减少的出力功率被称为爬坡率,爬坡率约束为-rdownGTQGT(t)-QGT(t-1)rupGT(2)式中:rdownGT、rupGT分别为燃气轮机向下、向上最大爬坡率。燃气轮轮机运行过程中,考虑其存在的运行效率与发电效率,实际产生的电能为PGT(t)=QGT(t)GTe(3)式中:PGT(t)为燃气轮机在t时段实际生产的电能功率;GT、e分别为燃气轮机运行效
16、率与发电效率。进一步考虑在燃气轮机发电过程中对其进行余热收集,燃气轮机单位调度时间内产生的余热为Qre(t)=QGT(t)1-(e+l)GT(4)式中:Qre(t)为燃气轮机运行产生的余热功率;l为燃气轮机功率损失率。燃气轮机运行成本与天然气价格以及每立方天然气热值相关,即CGT(t)=GGTe1860QGT(t)Dt(5)式中:CGT(t)为燃气轮机在t时段的运行成本;G为天然气价格,元/m;为天然气热值,Kcal/m;分母除以860的意义是将Kcal与kW进行换算,统一单位;Dt为单位调度时间,取1 h。源荷光伏发电风力发电微型燃气轮机燃气锅炉配电网能量流信息流购售电电价信息电负荷热负荷热
17、足负荷需求响应能量供给出力规划储蓄电池储热槽充放能调度信息图1 虚拟电厂系统架构Fig.1 Virtual power plant system structure 1801第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023系统仿真学报Journal of System Simulationhttp:/www.china-1.2 锅炉建模锅炉建模锅炉与燃气轮机类似,同样服从功率约束以及爬坡约束:0QGB(t)QmaxGB(6)-rdownGBQGB(t)-QGB(t-1)rupGB(7)式中:QGB(t)为锅炉在t时段的出力功率;QmaxGB为锅炉运行允许的最大功
18、率;rdownGB、rupGB分别为锅炉向下、向上最大爬坡率。锅炉的运行成本:CGB(t)=GGB1860QGB(t)Dt(8)式中:CGB(t)为锅炉在t时段的运行成本;GB为锅炉的运行效率。1.3 储能设备建模储能设备建模1.3.1 储热罐储热罐考虑储热罐在一个时段不会处于同时储热、放热的状态,故储热罐的功率约束为0Qdishs(t)hs(t)Qmaxhs(9)0Qchhs(t)1-hs(t)Qmaxhs(10)式中:Qdishs(t)、Qchhs(t)分别为储热罐在t时段放热、储热的功率;Qmaxhs为储热罐运行的最大功率;hs(t)为0-1的变量,当hs(t)=1时,表示在t时段储热罐
19、放热,反之则表示储热罐储热。储热罐还需服从约束:hst=1NQchhs(t)Dt-1hst=1NQdishs(t)Dt=0(11)EminhsEhs(0)+hst=1tQchhs(t)Dt-1hst=1tQdishs(t)DtEmaxhs(12)式中:hs为储热罐运行效率;N为调度周期,取24 h;Ehs(0)为调度初始时刻储热罐已有功率容量;Eminhs、Emaxhs分别为储热罐允许的最小、最大功率容量。式(11)表示储热罐在一个调度周期内放热与储热的功率相等,有助于其长期参与调度;式(12)表示在调度周期内任意时段,储热罐内部容量都不应超过允许的容量区间,有助于延长其使用寿命。由于储热罐具
20、有热能系统供需平衡的作用,其还应服从约束:-Qdishs(t)+Qchhs(t)-Qre(t)-QGB(t)+Qb(t)+Qf(t)=0(13)式中:Qb(t)、Qf(t)分别为t时段热基础负荷与热柔性负荷的功率。储热罐运行成本:Chs(t)=Khs hsQchhs(t)+1hsQdishs(t)Dt(14)式中:Chs(t)为t时段储热罐运行成本;Khs为储热罐的单位功率调度成本。1.3.2 蓄电池蓄电池蓄电池的功率约束、长期调度要求约束、使用寿命要求约束可类比储热罐的建模,运行成本模型亦可类比储热罐,在此不再赘述。1.4 配电网建模配电网建模虚拟电厂与配电网交互在电能系统供需平衡中具有重要
21、作用,故其应服从功率平衡约束:-Pbuym(t)+Psellm(t)+Pchbs(t)-Pdisbs(t)-PGT(t)-Ppv(t)-Pwt(t)+Pb(t)+Pf(t)=0(15)式中:Pbuym(t)、Psellm(t)分别为t时段虚拟电厂向配电网购电、售电功率;Ppv(t)、Pwt(t)分别为t时段光伏、风机出力功率;Pb(t)、Pf(t)分别为电基础负荷功率和电柔性负荷功率。虚拟电厂与配电网交互时,不会处在同一时段同时向配电网购电、售电的状态,且与配电网的交互功率不应超过许可的最大功率:0Pbuym(t)m(t)Pmaxm(16)0Psellm(t)1-m(t)Pmaxm(17)式中
22、:m(t)为0-1的变量,当m(t)=1时,表示在t时段虚拟电厂向配电网购电,反之则表示向配电网售电;Pmaxm为虚拟电厂与配电网交互的最大允许功率。虚拟电厂与配电网交互成本:Cm(t)=e(t)Pbuym(t)-Psellm(t)Dt(18)1802第 35 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.35 No.8Aug.2023刘金朋,等:考虑电热联产的虚拟电厂两阶段鲁棒优化经济调度http:/www.china-式中:Cm(t)为t时段与配电网的交互成本;e(t)为t时段配电网交易电价。1.5 柔性负荷建模柔性负荷建模1.5.1 电柔性负荷电柔性负荷本文考虑在各时段的电柔性负荷功率总和应等
23、于总需求响应负荷功率,且各时段柔性负荷功率应位于允许的功率区间内。所以,电柔性负荷约束为t=1NPf(t)=Dpf(19)Pminf(t)Pf(t)Pmaxf(t)(20)式中:Pf(t)为被调度到t时段的电柔性负荷功率;Dpf为 电 能 的 总 需 求 响 应 负 荷 功 率;Pminf(t)、Pmaxf(t)分别为允许调度到t时段的电柔性负荷功率最小值、最大值。考虑一个时段内,调度后负荷功率大小与原负荷功率大小的差值影响柔性负荷在该时段的调度成本,则电柔性负荷调度成本表示为Cpf(t)=Kpf|Pf(t)-P*f(t)|Dt(21)式中:Cpf(t)为t时段电柔性负荷调度成本;Kpf为电柔
24、性负荷单位功率调度成本;P*f(t)为t时段原柔性负荷功率。式(21)为非线性表达式,求解较为困难,故引入辅助变量及相关约束,将式(21)转化为Cpf(t)=KpfPf1(t)+Pf2(t)Dt(22)Pf(t)-P*f(t)+Pf1(t)-Pf2(t)=0(23)Pf1(t)0Pf2(t)0(24)式中:Pf1(t)、Pf2(t)为辅助变量,无实际意义。通过式(23)的约束,在t时段当实际柔性负荷功率大于原功率时,Pf1(t)取0,Pf2(t)取功率差值;反之则Pf2(t)取0,Pf1(t)取功率差值,则可将式(21)化为式(22)形式的线性表达式。1.5.2 热柔性负荷热柔性负荷热柔性负荷
25、模型可类比电柔性负荷模型,在此不再赘述。2两阶段鲁棒优化模型两阶段鲁棒优化模型本文优化目标为虚拟电厂运行成本最小,如式(25)所示,约束条件包括式(1)(2)、(6)(7)、(9)(13)、(15)(17)、(19)(20)、(23)(24)。min t=1NCGT(t)+CGB(t)+Chs(t)+Cbs(t)+Cm(t)+Cpf(t)+Cqf(t)(25)2.1 确定性模型确定性模型首先排除不确定性影响,仅考虑确定性模型,则虚拟电厂的确定性优化调度模型的矩阵表现形式为 minxy cTys.t.Dyd Ky=Fx+Gyk Iy=(26)式 中:c为 目 标 函 数(25)中 的 系 数 列
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