本技術涉及電廠資源調(diào)度，尤其涉及一種優(yōu)化虛擬電廠調(diào)度模型的方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)。

背景技術：

1、虛擬電廠vpp在實際運行和優(yōu)化調(diào)度中，面臨著諸多挑戰(zhàn)。其中，風光能源出力受自然條件影響顯著，具有高度的不確定性，傳統(tǒng)的對風光出力不確定性的處理方法，在精度和效率上難以滿足實際需求。

2、在用戶滿意度方面，以往虛擬電廠調(diào)度研究大多僅從單一維度出發(fā)，比如僅關注用戶的用電成本，忽視了其他重要因素。單純從經(jīng)濟性角度出發(fā)，無法全面衡量用戶的實際滿意度，導致虛擬電廠的調(diào)度方案與用戶的真實需求存在偏差，影響用戶參與虛擬電廠的積極性和主動性。

3、因此，如何在滿足用戶需求的同時，提高獲取風光出力不確定性的精度和效率，獲取vpp的最優(yōu)調(diào)度決策成為繼續(xù)解決的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術實施例提供了一種優(yōu)化虛擬電廠調(diào)度模型的方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)，可以在考慮經(jīng)濟成本和環(huán)保理念的雙重需求上，提高了對風光出力不確定性建模的準確性和可靠性，獲取vpp調(diào)度的綜合最優(yōu)決策，該技術方案如下：

2、第一方面，提供了一種優(yōu)化虛擬電廠調(diào)度模型的方法，包括：基于風光出力不確定性的特點，建立風光出力不確定性模型，該風光出力不確定性模型用于通過迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法isodata獲取個風電聯(lián)合出力場景，該為正整數(shù)；基于經(jīng)濟成本和環(huán)保理念的需求，建立用戶需求模型，該用戶需求模型用于獲取用戶綜合滿意度；基于該風光出力不確定性模型和該用戶需求模型，建立虛擬電廠調(diào)度模型，該虛擬電廠調(diào)度模型用于求解在該個風電聯(lián)合出力場景下考慮該用戶綜合滿意度的最優(yōu)決策；采用粒子群算法計算該虛擬電廠調(diào)度模型的最優(yōu)解，將該最優(yōu)解確定為虛擬電廠的調(diào)度決策。

3、結合第一方面，該風光出力不確定性模型包括風光出力概率密度函數(shù)和風光出力聯(lián)合分布函數(shù)，該的計算公式為：

4、;

5、式中：為在采樣周期內(nèi)風光出力采集的樣本，為風光出力的第i個樣本值，n為風光出力數(shù)據(jù)的歷史天數(shù)，為帶寬，i為正整數(shù)；該的計算公式為：

6、；

7、式中：與來自該，該為風電出力在采樣周期內(nèi)采集的樣本，為風電出力累積分布函數(shù)，該為光電出力在采樣周期內(nèi)采集的樣本，為光電出力累積分布函數(shù)；為該與該的相關性，該屬于-1到1的區(qū)間范圍且不等于0。

8、結合第一方面，在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，該迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法isodata包括以下計算步驟：

9、步驟(101).獲取m個樣本，確定初始的聚類中心并記錄該預期的最短距離，該i在1到m的取值范圍，該m為正整數(shù)；

10、步驟(102).計算該m個被選為下一個該聚類中心的概率，基于該確定出個該聚類中心，記為，該為正整數(shù)，該的計算公式為：

11、；

12、步驟(103).計算每個該到該聚類中心的馬氏距離，將每個該分配到該中最短對應的聚類簇中，該和該的計算公式依次為：

13、；

14、；

15、式中：為權重矩陣，；若該中的樣本數(shù)量小于最少樣本數(shù)，則去除該和該對應的該，將該中的分配到剩余聚類中心與該中最短對應的聚類簇中，基于各個該中的重新計算該；

16、步驟(104).計算該中的最大方差和標準差，當該大于該時，或當前該聚類中的數(shù)量滿足的數(shù)量關系時，或迭代次數(shù)為奇數(shù)次時，進行分裂運算，該分裂運算將該分裂出新的聚類中心和，對該聚類中心的數(shù)量加1，該分裂運算的具體計算公式為：

17、；

18、步驟(105).計算該個該之間的該馬氏距離，當兩個聚類中心之間的馬氏距離小于閾值時，或該滿足的數(shù)量關系時，或迭代次數(shù)為偶數(shù)次時，進行合并運算，該合并運算將該兩個聚類中心合并為新的該聚類中心，對該聚類中心的數(shù)量減1,該合并運算的具體計算公式為：()；

19、式中：等式左側的該為新的該聚類中心，等式右側的該與該為該兩個聚類中心，該和該均為樣本集；

20、步驟(106).重復執(zhí)行該步驟(103)到該步驟(105)迭代計算，直到該迭代計算的次數(shù)達到最大迭代次數(shù)為止停止計算，將該風電聯(lián)合出力場景的數(shù)量確定為當前該聚類中心的數(shù)量。

21、結合第一方面，在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，該用戶需求模型包括經(jīng)濟性指標和低碳性指標，該用戶綜合滿意度為線性加權該經(jīng)濟性指標和該低碳性指標來構建的。

22、結合第一方面，在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，該經(jīng)濟性指標包括政策補貼收益、響應舒適度損失、響應生產(chǎn)效率損失和用電成本，該低碳性指標包括二氧化碳減排量、二氧化硫減排量和氮氧化物減排量。

23、結合第一方面，在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，該虛擬電廠調(diào)度模型包括虛擬電廠運行收益目標函數(shù)，該的最優(yōu)解是在該個風電聯(lián)合出力場景下考慮該用戶綜合滿意度的最優(yōu)決策，該的計算公式為：

24、；

25、式中，為虛擬電廠的上網(wǎng)購售電收益；為燃氣輪機運行成本，包括發(fā)電成本、運行成本和停機成本；為在該個風電聯(lián)合出力場景下儲能系統(tǒng)運行成本，包括各時段充放電成本；為需求響應成本；為在第個該風電聯(lián)合出力場景下風力發(fā)電成本，包括運維成本和棄風成本，該為正整數(shù)且小于等于該；為在第個該風電聯(lián)合出力場景下光伏發(fā)電成本，包括運維成本和棄光成本。

26、結合第一方面，在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，該虛擬電廠調(diào)度模型還包括燃氣輪機約束條件、儲能系統(tǒng)約束條件、風光出力約束條件和功率平衡約束條件，該燃氣輪機約束條件為：；

27、式中，為t時刻第j臺燃氣輪機出力的最小功率，為該t時刻該第j臺燃氣輪機出力最大功率，該j為正整數(shù)；

28、該儲能系統(tǒng)約束條件為：

29、；

30、式中，和分別為t時刻平時段儲能系統(tǒng)的充、放電功率；和分別為平時段儲能系統(tǒng)的最大充、放電功率；和分別為t時刻峰谷時段儲能系統(tǒng)的充、放電功率；和分別為峰谷時段儲能系統(tǒng)的最大充、放電功率；為儲能系統(tǒng)的容量狀態(tài)；和分別為儲能系統(tǒng)容量的最小值和最大值；

31、該風光出力約束條件為：

32、，；

33、式中，為t時刻風力發(fā)電的應發(fā)功率；為t時刻風力發(fā)電的最大值；為在第個該風電聯(lián)合出力場景下風力發(fā)電的實際應發(fā)功率；為在第個該風電聯(lián)合出力場景下t時刻風力發(fā)電機組的棄風功率；為t時刻光伏發(fā)電的應發(fā)功率；為t時刻光伏發(fā)電的最大值；為在第個該風電聯(lián)合出力場景下光伏發(fā)電的實際應發(fā)功率；為在第個該風電聯(lián)合出力場景下t時刻光伏發(fā)電機組的棄風功率；

34、該功率平衡約束條件為：

35、；

36、式中，為虛擬電廠向市場購電功率，為虛擬電廠向市場售電功率；為虛擬電廠內(nèi)負荷用電功率。

37、結合第一方面，在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，該粒子群算法包括以下計算步驟：

38、步驟(201).確定計算參數(shù)，在搜索空間內(nèi)隨機生成粒子的初始位置和速度，該計算參數(shù)包括種群規(guī)模和最大迭代次數(shù)，每個該粒子代表該搜索空間中的一個候選解，該速度為該粒子移動的方向和步長；

39、步驟(202).確定適應度函數(shù)，計算每個粒子當前位置的適應度值，該適應度值用于判斷粒子位置的優(yōu)劣；

40、步驟(203).比較該每個粒子當前位置的該適應度值與最優(yōu)位置的該適應度值，更新該每個粒子的該最優(yōu)位置；在該每個粒子的該最優(yōu)位置中確定出該適應度值最優(yōu)的位置，作為全局最優(yōu)位置；

41、步驟(204).基于該每個粒子的該速度和該最優(yōu)位置更新公式，結合更新參數(shù)，更新該每個粒子的該速度和該最優(yōu)位置，該更新參數(shù)包括慣性權重、學習因子以及隨機數(shù)，該速度基于邊界處理位于規(guī)定范圍內(nèi)；

42、步驟(205).基于更新后的該速度和該最優(yōu)位置重新執(zhí)行該步驟(202)到該步驟(204)迭代計算，直到該迭代次數(shù)達到該最大迭代次數(shù)或滿足收斂條件時終止計算，該收斂條件包括連續(xù)多次迭代的全局最優(yōu)解變化值小于閾值；

43、步驟(206).輸出該全局最優(yōu)位置及對應的最優(yōu)目標值，該最優(yōu)目標值為該粒子群算法確定的最優(yōu)解。

44、第二方面，提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機指令，該計算機指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如前述第一方面或第一方面中任一種實施方法。

45、第三方面，提供了一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序指令，當該計算機程序指令在計算機上運行時，使得計算機執(zhí)行如前述第一方面或第一方面中任一種實施方法。

46、上述優(yōu)化虛擬電廠調(diào)度模型的方法、裝置及可讀存儲介質(zhì)，通過考慮數(shù)據(jù)的協(xié)方差，并選取相距較遠的數(shù)據(jù)聚類中心和聚類時采用馬氏距離作為測度，可以反映數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系，提高了對風光出力不確定性建模的準確性和可靠性。同時，該虛擬電廠的調(diào)度決策考慮了用戶在經(jīng)濟成本和環(huán)保理念上的雙重需求，能夠更好地平衡各方利益，提高用戶對虛擬電廠服務的認可程度。