張惠忠 ，周嘉新 ，張雅雯

（1.安徽電氣工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院電力工程系，安徽 合肥 230051；2.國網(wǎng)安徽省電力有限公司培訓(xùn)中心，安徽 合肥 230022；3.國網(wǎng)河南省電力公司三門峽供電公司，河南 三門峽 472000）

近年來，化石能源儲量不斷減少，環(huán)境污染日趨嚴(yán)重，隨著國家政策的支持以及人們環(huán)保意識的增強，風(fēng)電、光伏等可再生能源的裝機容量逐年增大。隨著可再生能源在電力系統(tǒng)中的滲透率不斷提高，電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行受到一定的影響[1-2]。以風(fēng)電、光伏可再生能源為例，其波動性及不可控性會對電網(wǎng)造成隨機波動性的沖擊，這增大了電網(wǎng)的調(diào)度運行難度，提高了電網(wǎng)運行成本[3]。虛擬電廠（virtual power plant，VPP）的出現(xiàn)為解決這一問題提供了新的思路。VPP可以有效集成地域分散、類型各異的分布式新能源，通過能量管理系統(tǒng)實現(xiàn)VPP對外出力整體可控[4]，從而具有與常規(guī)電廠相似的運行功能，參與電力市場的交易和系統(tǒng)調(diào)度[5]。VPP聚合分布式能源并未改變其并網(wǎng)方式，而是通過充分利用網(wǎng)絡(luò)通信、智能量測、數(shù)據(jù)處理、智能決策等先進(jìn)技術(shù)手段，實現(xiàn)對多個分布式能源的協(xié)同管理和控制，從而減小風(fēng)電、光伏等新能源出力波動性對電網(wǎng)的影響，提高供電的可靠性[6]。

VPP聚合多種分布式能源，可以提高自身調(diào)度的靈活性，進(jìn)而獲得更大的收益。目前針對VPP聚合可再生能源以及其內(nèi)部各電源的優(yōu)化調(diào)度已展開了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[7-11]主要考慮VPP通過可控電源和儲能系統(tǒng)來平抑新能源出力，實現(xiàn)VPP出力可控性和收益最大化。文獻(xiàn)[12]對風(fēng)電、光伏、燃?xì)廨啓C、儲能等分布式電源進(jìn)行聚合，提出基于分時電價的VPP運行策略，實現(xiàn)了對VPP的優(yōu)化調(diào)度，但文中并未考慮到負(fù)荷對VPP調(diào)度的影響，亦未對VPP進(jìn)行多時間尺度優(yōu)化。文獻(xiàn)[13]提出將分布式風(fēng)電機組與儲能設(shè)備構(gòu)成VPP參與電力系統(tǒng)運行，并建立了計及VPP的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型，但文中只考慮了風(fēng)電和儲能的聚合，未考慮VPP在備用市場的獲益。文獻(xiàn)[14]構(gòu)建了VPP多備用容量體系以提高新能源消納，但其備用容量體系未跟備用市場連接，也未考慮到在備用市場的收益。

為提高VPP的調(diào)度靈活性，降低發(fā)電成本，使VPP獲得更好的效益，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，建立了考慮源-荷-儲共同參與的虛擬電廠優(yōu)化調(diào)度模型，在VPP調(diào)度策略下參與系統(tǒng)調(diào)度在電能和備用市場獲益。模型內(nèi)聚合風(fēng)電、光伏、燃?xì)廨啓C、儲能電池、抽水蓄能、可中斷負(fù)荷，以各時段VPP獲益最大為目標(biāo)函數(shù)，采用粒子群算法求解，得到不同時段各分布式電源的出力。分析了可控負(fù)荷參與虛擬電廠調(diào)度及其占比變化對虛擬電廠收益的影響，對比分析了4種不同運營模式下虛擬電廠的經(jīng)濟性。仿真結(jié)果表明，所建模型合理，源-荷-儲共同參與虛擬電廠調(diào)度有利于提高虛擬電廠的靈活性和經(jīng)濟性。

1 VPP結(jié)構(gòu)和基本原理

VPP內(nèi)可以聚合風(fēng)電、光伏等可再生能源，考慮到這些能源輸出功率的不確定性，VPP內(nèi)部通常會通過可控電源、儲能系統(tǒng)等與之合理配合，以實現(xiàn)系統(tǒng)高電能質(zhì)量的輸出[15-16]。模型考慮構(gòu)建的VPP包括可控單元（燃?xì)廨啓C）、不可控單元（風(fēng)電機組和光伏機組）、儲能系統(tǒng)（儲能電池和抽水蓄能）以及負(fù)荷（可中斷負(fù)荷），并且經(jīng)由VPP內(nèi)部的能量管理系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的控制管理。VPP在參與電能市場的同時可以參與備用市場。VPP內(nèi)可控電源、儲能以及可中斷負(fù)荷配合風(fēng)電、光伏機組出力以滿足VPP發(fā)電計劃，余下的可中斷負(fù)荷與可控電源的備用容量可以參與到備用市場。VPP的結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

圖1 VPP結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of VPP

2 VPP優(yōu)化調(diào)度模型

VPP優(yōu)化調(diào)度模型采用多時間尺度優(yōu)化和多市場盈利模式，在減小VPP出力預(yù)測誤差的同時盡可能提高VPP的收益。多時間尺度優(yōu)化考慮日前調(diào)度和日內(nèi)調(diào)度相結(jié)合的優(yōu)化模式，通過不同時間尺度的優(yōu)化逐級減小VPP出力預(yù)測誤差。多市場盈利模式考慮VPP在調(diào)度策略下可以參與電能和備用市場獲益。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

2.1.1 日前調(diào)度目標(biāo)函數(shù)

VPP日前調(diào)度需要預(yù)測風(fēng)電機組和光伏機組的出力，而后根據(jù)預(yù)測的風(fēng)電、光伏出力制定第二天VPP的出力計劃。VPP出力計劃的制定要在保障新能源優(yōu)先利用的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)VPP的收益最大化。通過日前調(diào)度目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化各時段VPP內(nèi)部可控電源的出力情況，結(jié)合風(fēng)電、光伏的預(yù)測出力即可得到次日VPP各時段的出力計劃。VPP日前優(yōu)化調(diào)度模型調(diào)度周期為24 h，其目標(biāo)函數(shù)如下：

2.1.2 日內(nèi)調(diào)度目標(biāo)函數(shù)

日前調(diào)度提供次日各時段VPP的出力計劃，日內(nèi)調(diào)度以VPP各時段凈收益最大化為目標(biāo)，根據(jù)次日實時的風(fēng)電、光伏出力情況優(yōu)化不同時段下VPP內(nèi)部各可控電源的出力情況。VPP日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度模型調(diào)度周期為24 h，其目標(biāo)函數(shù)如下：

日前調(diào)度和日內(nèi)調(diào)度一些表達(dá)式類似，這里以日內(nèi)調(diào)度為例解釋每個部分具體的表達(dá)式。

k時段VPP參與電能市場和備用市場的收益如下：

管理成本包括k時段風(fēng)電機組、光伏機組、燃?xì)廨啓C、抽水蓄能、儲能電池、可中斷負(fù)荷的管理成本：

k時段燃?xì)廨啓C的燃料成本為

式中：Pmt為燃?xì)廨啓C單位發(fā)電燃料成本；PNG為天然氣價格；ηe為燃?xì)廨啓C發(fā)電效率；LNG為天然氣低位熱值。

k時段儲能系統(tǒng)在電網(wǎng)的購電成本為

可中斷負(fù)荷的補償成本為

VPP日內(nèi)調(diào)度出力需要契合日前申報出力計劃，目標(biāo)函數(shù)中考慮懲罰成本，保證VPP根據(jù)出力計劃出力。k時段VPP懲罰成本為

2.2 約束條件

日前調(diào)度和日內(nèi)調(diào)度的約束條件類似，約束條件主要包括：功率平衡約束、燃?xì)廨啓C約束、抽水蓄能庫容和發(fā)電/抽水約束、蓄電池容量和充放電約束、可中斷負(fù)荷約束、備用約束。這里以日內(nèi)調(diào)度為例解釋各約束條件。

1）功率平衡約束如下式：

2）燃?xì)廨啓C約束如下式：

3）抽水蓄能庫容和發(fā)電/抽水約束。抽水蓄能水庫的上水庫庫容有限，下水庫的容量相對較大，因此需要對上水庫的容量進(jìn)行約束，如下式：

4）蓄電池容量和充放電約束如下式：

5）可中斷負(fù)荷約束如下式：

6）備用約束如下式：

3 虛擬電廠運行策略

3.1 VPP調(diào)度運行策略

1）VPP日前調(diào)度根據(jù)預(yù)測的次日風(fēng)電、光伏出力，綜合考慮VPP內(nèi)各DG發(fā)電成本，以VPP收益最大化為目標(biāo)，得到次日24個時段的VPP出力計劃，并向配電網(wǎng)申報次日出力計劃。

2）配電網(wǎng)確認(rèn)VPP申報出力計劃后，安排VPP和該區(qū)域內(nèi)其他發(fā)電機組出力。

3）VPP日內(nèi)調(diào)度結(jié)合日前申報出力計劃和風(fēng)電光伏實時出力進(jìn)行經(jīng)濟性優(yōu)化調(diào)度，調(diào)節(jié)內(nèi)部各DG的出力以滿足發(fā)電計劃。

3.2 VPP內(nèi)分布式電源出力策略

1）為提高風(fēng)電、光伏出力的利用率，減少棄風(fēng)棄光現(xiàn)象，VPP內(nèi)做到風(fēng)電、光伏出力優(yōu)先利用。

2）燃?xì)廨啓C根據(jù)VPP調(diào)度需要發(fā)電，剩余容量參與備用市場交易。

3）儲能系統(tǒng)在平抑VPP出力偏差的基礎(chǔ)上，根據(jù)電網(wǎng)電價變化在低電價時段從電網(wǎng)購電儲存電能，在高電價時段通過VPP向電網(wǎng)售電，以提高VPP的收益。

4）可中斷負(fù)荷根據(jù)VPP調(diào)度需要中斷負(fù)荷，剩余可中斷容量參與備用市場交易。

3.3 VPP運行流程圖

VPP運行流程圖如圖2所示。

圖2 VPP運行流程圖Fig.2 Operation flow chart of VPP

4 算例分析

4.1 模型參數(shù)

模型考慮的VPP由3個風(fēng)電場、2個光伏電站、2個燃?xì)廨啓C、1個儲能電池、1個抽水蓄能電站和120 MW負(fù)荷組成。風(fēng)電場總?cè)萘繛?50 MW，運行管理系數(shù)為29.6元/（MW·h）；光伏電站總?cè)萘繛?50 MW，運行管理系數(shù)為10.3元/（MW·h）；燃?xì)廨啓C總?cè)萘繛?20 MW，運行管理系數(shù)為43.5元/（MW·h），燃料系數(shù)68.6元/（MW·h）；儲能電池最大容量為75 MW，運行管理系數(shù)為34.3元/（MW·h）；抽水蓄能最大容量為100 MW，運行管理系數(shù)為25.3元/（MW·h）；一天當(dāng)中負(fù)荷峰段為10：00—15：00，18：00—21：00，平段為7：00—10：00，15：00—18：00，21：00—23：00，谷段為 23：00—7：00；在峰、平、谷不同時段中可中斷負(fù)荷的中斷系數(shù)分別為0.3，0.7，1，運行管理系數(shù)為9.8元/（MW·h），補償成本分別為320元/（MW·h），190元/（MW·h），65元/（MW·h）；不同時段VPP對系統(tǒng)的批發(fā)電價分別為830元/（MW·h），490元/（MW·h），170元/（MW·h），購電電價分別為650元/（MW·h），380元/（MW·h），130元/（MW·h），備用市場電價分別為162.5元/（MW·h），95元/（MW·h），32.5元/（MW·h）。

4.2 求解方法

采用粒子群算法求解VPP經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度模型。粒子群優(yōu)化算法采用速度位置模型實現(xiàn)對整個空間的尋優(yōu)，各粒子根據(jù)下式進(jìn)行迭代操作，更新自己的速度v和位置x：

粒子群算法參數(shù)設(shè)置為：種群規(guī)模為50；迭代次數(shù)為300；慣性權(quán)重因子w為0.75；學(xué)習(xí)因子c1，c2均為1.494 45。

4.3 優(yōu)化結(jié)果及對比分析

4.3.1 兩階段調(diào)度結(jié)果

圖3和圖4分別為風(fēng)電和光伏預(yù)測出力和實際出力的對比。由圖3可以看出，風(fēng)電具有明顯的反調(diào)峰特性，而光伏出力可以和風(fēng)電出力進(jìn)行很好地互補。

圖3 風(fēng)電預(yù)測和實施出力對比Fig.3 Comparison of wind power prediction and actual output

圖4 光伏預(yù)測和實施出力對比Fig.4 Comparison of photovoltaic prediction and actual output

為了盡可能提高VPP的凈收益，采用了多時段尺度優(yōu)化模型，即由日前調(diào)度模型得到VPP出力計劃，日內(nèi)調(diào)度模型根據(jù)VPP出力計劃及風(fēng)光實際出力優(yōu)化VPP內(nèi)各電源及負(fù)荷的出力。圖5為VPP兩階段調(diào)度計劃出力和實際出力對比，由圖5可以看出，實際出力基本上契合計劃出力，從而體現(xiàn)了VPP的可控性，出力曲線走勢基本與常規(guī)負(fù)荷曲線走勢一致，因此所構(gòu)建的VPP也具有一定的削峰填谷能力。結(jié)果驗證了所提模型的合理性。

圖5 VPP計劃出力和實際出力對比Fig.5 Comparison of VPP plan output and actual output

4.3.2 可中斷負(fù)荷容量變化對VPP經(jīng)濟性影響分析

VPP內(nèi)聚合可中斷負(fù)荷可以參與VPP內(nèi)部調(diào)度。VPP內(nèi)設(shè)定總負(fù)荷為120 MW，其中可中斷負(fù)荷的比例可以調(diào)節(jié)，這里考慮不同比例下可中斷負(fù)荷對VPP的調(diào)度靈活性以及凈收益的影響。表1為VPP在不同比例可中斷負(fù)荷下的懲罰成本和凈收益。由表1可以看出，隨著可中斷負(fù)荷的增大，VPP的懲罰成本逐漸降低，VPP凈收益先上升隨后又降低。這說明隨著可中斷負(fù)荷的增大，VPP內(nèi)部調(diào)度能力更強，調(diào)度靈活性提高，同時可中斷負(fù)荷的增大也給VPP帶來更大的運行維護(hù)成本和補償成本，因此當(dāng)可中斷負(fù)荷達(dá)到一定的比例時，VPP凈收益開始減小。

表1 不同可中斷負(fù)荷下VPP的懲罰成本及凈收益Tab.1 Penalty cost and net income of VPP under different interruptible loads

為了盡可能減小可中斷負(fù)荷給VPP帶來的成本，提高VPP凈收益，VPP考慮可中斷負(fù)荷參與備用市場，可中斷負(fù)荷在滿足VPP調(diào)度基礎(chǔ)上的剩余可中斷容量參與備用市場交易。表2為參與備用市場后VPP的懲罰成本和凈收益。對比表1和表2可以看出，可中斷負(fù)荷參與備用市場后，VPP的懲罰成本降低，VPP的凈收益提高。對比結(jié)果表明，可中斷負(fù)荷參與備用市場可以進(jìn)一步提高VPP的調(diào)度靈活性和VPP的凈收益。

表2 可中斷負(fù)荷參與備用后VPP的懲罰成本及凈收益Tab.2 Penalty cost and net income of VPP after interruptible load participating in standby

4.3.3 VPP行為對收益的影響

為了衡量VPP參與備用市場以及儲能系統(tǒng)參與削峰填谷對VPP的收益的影響，構(gòu)建如下4種方案，其中可中斷負(fù)荷大小均為50 MW，方案設(shè)置和計算結(jié)果分別如表3和表4所示。

表3 4種不同的VPP構(gòu)建方案Tab.3 4 different VPP construction schemes

從表4的對比結(jié)果可以看出，VPP只參與備用市場或只參與削峰填谷時VPP凈收益均小于同時參與備用市場和削峰填谷的情景。與方案1相比，方案2未參與備用市場，方案3未參與削峰填谷，因此VPP的懲罰成本更高，VPP的凈收益也更低。方案4既未參加備用市場也未參加削峰填谷，該方案懲罰成本最高且VPP的凈收益最小。對比結(jié)果表明，VPP參與備用市場和削峰填谷有利于提高VPP的調(diào)度靈活性和凈收益。

表4 4種方案結(jié)果對比Tab.4 Comparison of the results for 4 schemes

5 結(jié)論

本文從提高VPP調(diào)度靈活性和凈收益角度出發(fā)，建立了考慮源-荷-儲共同參與的VPP優(yōu)化調(diào)度模型，解決了VPP內(nèi)同時聚合源-荷-儲的建模問題，采用多市場盈利為VPP獲益提供了新的模式。結(jié)果表明：

1）采用多時間尺度優(yōu)化模型在降低系統(tǒng)預(yù)測誤差影響的同時能最大限度提高VPP的凈收益；

2）VPP內(nèi)可中斷負(fù)荷的比例增大有利于提高VPP的調(diào)度靈活性，考慮到比例增大也會增加VPP的運行成本和補償成本，因此可中斷負(fù)荷需要選取合適的比例以平衡VPP的經(jīng)濟性和調(diào)度靈活性；

3）VPP采用多市場盈利模式，同時參與電能市場和備用市場能提高VPP的調(diào)度靈活性和經(jīng)濟性。