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申请/专利权人：国网山东省电力公司烟台供电公司

摘要：本发明涉及电力系统调度技术领域，具体公开基于虚拟发电厂的主动分布式资源优化调度方法，由调度主站通过IEC104协议向虚拟电厂发送数据请求，虚拟电厂通过内置的数据采集系统实时采集虚拟发电厂当天分布式可调资源的相关数据，由调度主站接对分布式可调资源的相关数据进行分析处理，得到虚拟电厂对应未来一天内的风光耦合出力值，并最终输出虚拟电厂对应未来一天内最优的可调资源调度置信水平值，通过设定合适的置信水平，保证虚拟电厂在预测的不确定性范围内，仍能保持较高的服务可靠性，减少由于预测误差导致的供电中断风险，合理的置信水平可以帮助虚拟电厂更精确地评估分布式资源的可用性，从而在资源调度时做出更优化的决策。

主权项：1.基于虚拟发电厂的主动分布式资源优化调度方法，其特征在于，包括：步骤一、使用IEC104协议建立调度主站与虚拟电厂之间的通信连接，调度主站通过IEC104协议向虚拟电厂发送数据请求；步骤二、虚拟电厂接收到调度主站的数据请求后，通过内置的数据采集系统实时采集虚拟发电厂当天分布式可调资源的相关数据，并通过IEC104协议回传给调度主站；步骤三、调度主站接收到虚拟电厂回传的数据后，对分布式可调资源的相关数据进行分析处理，得到虚拟电厂对应未来一天内的风光耦合出力值，并最终输出虚拟电厂对应未来一天内最优的可调资源调度置信水平值；得到虚拟电厂对应未来一天内的风光耦合出力值，具体获取过程为：将未来一天内时长按照设定时刻的时长进而划分为各时刻，由此划分得到未来一天内的各时刻，并获取未来一天内的时刻总数目N；将虚拟发电厂当天风力发电机组在各时刻的出力值分别导入各风力发电预测模型中，得到各风力发电预测模型在未来一天内对应第t+1*h，t+2*h，...t+i*h，...t+N*h个未来时刻的预测出力值，由此得到各风力发电预测模型在未来一天内对应各未来时刻的预测出力值Ρim，i为各未来时刻的编号，i＝1,2,...N，m表示各风力发电预测模型的编号，m＝1,2,...p；将虚拟发电厂当天光伏发电机组在各时刻的出力值分别导入各光伏发电预测模型中，得到各光伏发电预测模型在未来一天内对应第t+1*h，t+2*h，...t+i*h，...t+N*h个未来时刻的预测出力值，由此得到各光伏发电预测模型在未来一天内对应各未来时刻的预测出力值Qin,n表示各光伏发电预测模型的编号，n＝1,2,...q；由此计算虚拟电厂对应未来一天内的风光耦合出力值p和q分别为风力发电预测模型和光伏发电预测模型的总数目，其中分别为预定义的各风力发电预测模型以及各光伏发电预测模型对应风光耦合出力值的系数因子；输出虚拟电厂对应未来一天内最优的可调资源调度置信水平值，具体输出过程为：建立电力系统优化调度模型，具体电力系统优化调度模型的目标函数如下式所示： 其中，W为虚拟电厂对应未来一天的总成本，CW为风电机组的单位电量成本，λig和为第g个风电机组在第i个未来时刻和第i-1个未来时刻的运行状态，取值为1表示其为开机状态，反之则取值为0，τ为风电机组的总启动成本，CM为考虑环境效益后可控机组的单位电量成本，g为各机组的编号，g＝1,2...y；所述电力系统优化调度模型的目标函数的约束条件如下：功率平衡约束：PQ×λi+PQ＝Pi′，Pi′为风电机组在第i个未来时刻负荷需求：风电机组功率约束：PQmin≤PQ≤PQmax，PQmin、PQmax分别为风电机组设定的出力上限和出力下限；备用容量约束：Pr{λi×PQmax-Ρi′≥Ρ″i}≥θ，θ为旋转备用的置信水平，Pi″为风电机组在第i个未来时刻的备用容量，Pr表示为概率的缩写；将虚拟电厂内的所有机组作为测试机组，并随机设置置信水平值，将各置信水平值作为各测试场景，由此经过电力系统优化调度模型测试得出各测试场景内虚拟电厂的总发电费用和总旋转备用量；从数据库中提取出电力系统正常运行的所需预设旋转备用容量，将其与各测试场景内虚拟电厂的总旋转备用量比对，筛选总旋转备用量大于或等于电力系统正常运行的所需预设旋转备用容量的测试场景，并将其记为参考场景；并筛选虚拟电厂的总发电费用最小的参考场景作为指定调度场景，并获取指定调度场景的置信水平值作为虚拟电厂对应未来一天内最优的可调资源调度置信水平值；步骤四、调度主站将优化后的调度方案通过IEC104协议发送给虚拟电厂，虚拟电厂根据接收到的调度方案指令，动态调整各分布式可调资源的输出。

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