(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210955159.3 (22)申请日 2022.08.10 (71)申请人 上海电力大 学 地址 200120 上海市浦东 新区沪城环路 1851号 (72)发明人 沈运帷　李东东　王啸林　 (74)专利代理 机构 上海申汇 专利代理有限公司 31001 专利代理师 翁若莹　徐颖 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化 优化调度方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于多重不确定性表征的 虚拟电厂市场化优化调度方法， 采用基于蒙特卡 洛与曼哈顿概率距离的场景法对风光出力、 电价 进行建模， 同时利用区间法对碳价、 需求响应进 行建模； 以虚拟电厂运行成本最小化为目标， 综 合考虑电能市场交易、 碳权交易和激励型需求响 应机制， 建立了基于区间线性规划的虚拟电厂优 化调度模型， 采用强区间线性规划方法中的两阶 段分解算法对模 型进行求解。 该发 明能够通过指 标间变化趋势有效地反映多重不确定性因素对 系统调度结果的影响， 在保证VPP系统安全运行 的基础上提高了经济性， 区间形式的表示为决策 者留出了一定的现实选择空间， 对于未来VPP系 统的优化调度具有指导 性意义。 权利要求书2页 说明书14页 附图9页 CN 115456242 A 2022.12.09 CN 115456242 A 1.一种基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法， 其特征在于， 具体包 括如下步骤： 1)利用能源系 统中历史数据的波动规律， 采用蒙特卡洛法生成大量相应的场景Spre及 对应场景发生的概率p， 再采用基于曼哈顿概率距离的快速前代消除技术进行场景削减， 最 终生成场景信息； 2)对于能源系统中不需要精确的概率分布和历史数据量少的不确定性源， 采用区间 法， 求解上下边界； 3)虚拟电厂作为电网管理中心与分布式能源通信， 参与电力系统调度， 并与主网连接 进行能量交换， 在满足用户的用能需求及相应约束的基础上， 实现目标函数总成本最小， 以 此建立基于区间线性 规划的虚拟电厂日前调度模型， 对于不确定性处理， 将步骤2)、 3)进行整合， 对建立的虚拟电厂日前调度模型进行优化 目标函数求 解， 获得优化后的调度方案 。 2.根据权利要求1所述基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法， 其特 征在于， 所述 步骤1)实现的具体步骤如下： 1.1)对于典型预测数据， 选取标准差s与生成随机数的标准正态分布σ相乘作为数据波 动并叠加到原 始预测值Dpre上， 用蒙特卡洛法生成m个等 概率的典型 预测场景集Spre： Spre＝Dpre+sσ； 1.2)步骤1.1)中所生成的场景是概率为1/m的等概率场景， 由此计算出m个场景两两之 间的曼哈顿距离组成矩阵dge； 1.3)根据步骤1.2)中所得场景与场景间的曼哈顿距离矩阵dge计算每个场景与剩余场 景概率距离之和， 组成概 率距离矩阵Yge； 1.4)根据概率距离矩阵Yge选定与剩余场景概率距离最小的场景， 记为场景Spre(a)， a为 场景的索引值， 根据矩阵dge在预测场景集Spre中找到与场景a的曼哈顿距离 最小的场景记为 场景Spre(b)， b为场 景的索引； 将场 景Spre(a)合并到场景Spre(b)中， 并将场景Spre(a)概率pa 叠加到场景Spre(b)的概率pb上， 得到新的场景概 率， 并在预测场景集Spre中删除场景a； 1.5)由1.4)中所述方法不断削减场景数量至k个， 最终得到削减后的k个场景{Spre1, Sper2,Spre3,…Sprek}及削减后每 个场景对应的概 率{p1,p2,p3,…pk}。 3.根据权利要求1所述基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法， 其特 征在于， 所述 步骤2)区间法处 理碳价及需求响应不确定性方法： 2.1)对碳交易 价格kc区间法建模如下： 式中， [α ]±为碳价波动系数区间值， 根据碳价波动历史数据所确定， 波动上下限分别为 αmin与αmax； kc0为一定周期内碳 价平均值， 由历史数据得到； [kc]±为碳交易价格区间值； 2.2)当激励价格为x0时， 到达临界点N， 此时用户参加需求 响应而削减负荷， 整个系统负 荷不会有所增加； 当激励价格继续增大到x1时， 系统饱和， 此时用户响应达到最大值； 当激 励价格为x时， 需求响应上 下限曲线 λmin与 λmax满足如下表达式：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115456242 A 22.3)用户参与需求响应削减的负荷量ΔPload为： 式中， Nload为参加需求响应的用户数量； [λ]±为需求响应系数区间数， 表示为[λ]±∈ [ λmin, λmax]； [WDR]±为参与需求响应的负荷比例区间数， Pload_i为第i个用户的负荷； 2.4)需求响应后的用户总负荷区间数[Pload_DR]±为:[Pload_DR]±＝Pload‑[ΔPload]±， Pload 为用户总负荷。 4.根据权利要求3所述基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法， 其特 征在于， 所述能源系统中风 光、 电价、 碳 价及需求响应均适用区间法处 理。 5.根据权利要求3所述基于多重不确定性表征的虚拟电厂市场化优化调度方法， 其特 征在于， 所述优化目标函数求 解： 3.1)在满足能源系 统约束条件的基础上， 实现单个调度周期T内的虚拟电厂运营成本 的最小化， 统一用[]±表示区间数， 目标函数函数如下： min[Cvpp]±＝min(Cop,T+Cth,T+Cbs,T+[Cce,T]±+[CDR,T]±)， 式中， [Cvpp]±为T时段内VPP系统总的运行成本； Cop,T为风电、 光伏及储能的运行维护成 本； Cth,T为燃气轮机运行成本； [Cbs,T]±为购售电成本区间数； [Cce,T]±为碳排放成本区间数； [CDR,T]±为需求响应成本区间数； 3.2)将步骤1)和步骤2)建立区间数线性规划模型， 采用强区间线性规划方法中的两阶 段分解算法进 行求解， 将模型分解成最优子模型和最劣子模型带入目标函数分别求解其最 优值， 构成最优值区间数， 采用matlab中的YALMIP工具箱建模并用调用CPLEX12.8.0求解器 进行求解， 获得最优调度方案 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115456242 A 3