基于机会约束规划的虚拟电厂调度风险分析_范松丽

(2)
1 VPP 系统结构及基本原理
1.1 VPP 基本介绍 VPP 内部通常包含不同类型、不同容量甚至不 同区域的分布式电源， 包括可控机组(柴油机组、 燃 气轮机、混合热电联产机组等)、不可控机组(风机、 光伏电池等)、储能(电动汽车、蓄电池等)、负荷(可 中断负荷、可平移负荷、不可中断负荷等)，由 VPP 协调控制中心(control coordination center，CCC)进 行统一控制管理
基金项目：国家科技支撑计划项目(2013BAA01B04)。 The National Key Technology Support Program (2013BAA01B04).
水平，探讨虚拟电厂调度过程中经济性与风险性之间的平衡 关系，以期为机会约束规划中最佳置信水平的选择提供参考。 关键词：虚拟电厂；经济调度；风险分析；机会约束规划； 不确定因素；最佳置信水平
，其概率密度函数为
(v) ( )k 1 e ( v / c )
k v c c
k
(1)
式中：v 为风速；k 为形状参数；c 为尺度参数，可 通过统计该时段内风速的均值和方差求得。风机输 出功率 Pw 与实际风速 v 之间的关系如下：
v vCI , v vCO 0, v3 P P w 3 R 3 v3 3 CI 3 PR , vCI v vR vR vCI vR vCI P , vR v vCO R
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学
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第 35 卷
发电约束的前提下，采用合理的调度方式，尽量量 化或削弱不确定因素对调度策略的影响，进而实现 VPP 经济效益最大化成为亟待解决的问题。2014 年，全球 VPP 的装机容量达到 4.8 GW，但主要在 欧美。 针对 VPP 管理范围内存在的风光波动问题， 不 少文献
。
VPP 控制方式可分为集中控制和分散控制[18]：
第 16 期
范松丽等：基于机会约束规划的虚拟电厂调度风险分析
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f ( P PV )
1 P PV P PV ( PV )a 1 (1 PV )b 1 (a, b) Pmax Pmax
(3)
满足约束条件，但约束条件成立的概率应不小于所 给定置信水平[25,27-28]，其一般形式为
第 35 卷 第 16 期 2015 年 8 月 20 日
中
国 电 机 工 程 学 Proceedings of the CSEE
报
Vol.35 No.16 Aug. 20, 2015 ©2015 Chin.Soc.for Elec.Eng. 4025 中图分类号：TM 73
DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.16.004
FAN Songli, AI Qian, HE Xing
(School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Minhang District, Shanghai 200240, China) ABSTRACT: Chance constrained programming is an effective method for dealing with various uncertain factors, such as power fluctuation of variable generation, error in load forecasting, and the possibility of unit outage resulting from failure, etc, in the operation of virtual power plant (VPP). This paper proposed a dispatch model of VPP based on chance constrained programming theory, which maximized the benefits and considered the constraint of spinning reserve requirement at a given confidence level, and the genetic algorithm based on stochastic stimulation was selected to solve the problem. Considering that there may exist risk that some power demand cannot be met, due to the uncertainty inherent in the chance constrained programming, an index quantifying the risk was presented, and the risk in the VPP scheduling was analyzed in different cases, at different confidence levels and different risk factors. Besides, how to find the balance between benefits and risk of VPP and how to select the best confidence level in chance constrained programming were also discussed. KEY WORDS: virtual power plant (VPP); economic dispatch; risk analysis; chance constrained programming; uncertain factors; optimal confidence level 摘要： 机会约束规划主要用来处理含多个随机变量的复杂约 束问题，由于虚拟电厂存在大量不确定因素，包括可再生能 源输出功率波动、负荷预测误差、机组故障停运等，采用机 会约束规划建模能够很好地描述由随机变量带来的不确定 性。该文建立基于机会约束规划的虚拟电厂(virtual power plant，VPP)经济调度模型。该模型以最大化虚拟电厂经济效 益为目标、旋转备用约束为机会约束，利用随机模拟和遗传 算法结合的混合算法进行求解。针对机会约束规划处理中所 伴随的失负荷风险， 建立风险量化指标， 讨论不同控制场景、 不同置信水平及不同风险系数下 VPP 调度决策所面临的风险
[20-21]
引入可控机组、储能、电动汽车、可控
负荷等平衡风光机组的随机变化， 保证 VPP 对外的 稳定输出。然而他们多将风光输出作为确定量进行 处理，并未具体考虑其波动特性。进一步地，文 献[14-16]将风光输出波动进行了较为细致的刻画： 文献[14]将风光发电功率描述为 5 个典型场景下输 出功率的线性组合从而模拟其输出不确定性；文 献 [15] 利用两点估计法在预测值两侧各取一估计 点，以此表征机组输出波动；文献[16]基于风速服 从威布尔分布的特性，通过最大似然估计得出分布 参数，进而由风速与风机输出功率的关系式求出风 机发电功率。虽然它们通过对风光输出的建模较为 具体地阐述了 VPP 内部可再生能源机组的随机特 性，并考虑了这些不确定因素对调度结果的影响， 然而它们均是将系统设置了确定的备用，造成决策 方案难免保守或冒进。 本文针对上述文献的不足，提出一种基于机会 约束规划的 VPP 经济调度模型，侧重 VPP 调度所 面临的风险水平及最佳置信度的选择。模型中纳入 了风光发电的输出波动、负荷预测误差及机组故障 停运等不确定因素，将旋转备用约束以一定置信水 平进行满足，并使用遗传算法和随机模拟的混合算 法进行求解。针对机会约束规划模型中伴随的失衡 风险，建立量化指标。重点讨论不同控制策略、不 同置信水平及不同风险系数下，VPP 调度决策所面 临的风险水平，并探讨系统经济与风险之间的平衡 关系。
[17]
式中：PR 为风机的额定输出功率；vCI 为切入风速； vCO 为切出风速；vR 为额定风速。 为模拟风电输出，首先采用蒙特卡罗方法随机 产生风速数据，随后根据风机输出功率与风速之间 的关系式(即式(2))来计算风电输出功率。
1.2.2
光伏发电不确定性
光伏发电的输出功率与太阳辐射强度密切相 关。据统计，一段时间内的太阳辐射强度是一个服 从 Beta 分布的随机变量[22]，且光伏系统的输出功 率也服从 Beta 分布。其概率密度函数为
文章编号：0258-8013 (2015) 16-4025-10
基于机会约束规划的虚拟电厂调度风险分析
范松丽，艾芊，贺兴
(上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海市 闵行区 200240)
Risk Analysis on Dispatch of Virtual Power Plant Based on Chance Constrained Programming
[10-13]
集中控制模式下，VPP 协调控制中心 CCC 必须掌 握其管理范围内每个 DER 的具体信息，并实时监 控辖域内电力元件的状态变化，根据供需变化情况 调整机组出力。这种控制方式较为简单直接，但如 果 DER 数量过多，将会给 VPP 调度带来极大的工 作量，可扩展性和兼容性也将受到极大限制。分散 控制则基于多代理(multi-agent)技术，各 DER 的发 电运行由相应区域 agent 进行控制，区域 agent 向 VPP 控制中心上报其意愿参与市场类型、意愿发电 量及意愿电价，VPP 控制中心汇总整合 agent 所报 信息并上报给电网调度中心，从而参与到大电网的 运行，该模式适合 DER 数量较多、位置较分散的 情形[19]。 本文所设定的 VPP 为集中控制模式， 其控制协 调中心的目标是根据机组出力、市场电价的变化， 制定合理的调度方案以实现 VPP 整体经济利益最 大化。 1.2 1.2.1 VPP 内部不确定因素模拟 风电输出不确定性 风电的随机性取决于风速的随机性，而风速主 要受天气情况、 地形特点、 风机轮糓高度等的影响。 虽然风速在短期和长期内均呈现一定的间歇性，然 而大量统计数据表明，风速特性近似可用威布境问题日益凸显，分布式电 源(distributed energy resources， DERs)因其经济、 可 靠、灵活、环保等特点而受到重视。然而 DERs 尽 管优点突出，却同时存在诸多问题[1-2]，如容量小、 数量多、地理位置分散、发电具有间歇性等，对电 网调度中心常是不可见乃至不可控的，极大地限制 了其上网运行能力。目前，我国多采用微网的手段 来协调同一区域内分布式电源和负荷的运行[3-5]， 有 效地解决了大电网和 DERs 之间的技术矛盾。 然而， 微网通常以分布式电源就地应用为主要控制目标， 受到地理区域的限制，对多区域、大规模 DER 的 有效利用及市场运营具有一定局限性[6]。而另一种 整合分布式电源的方式——虚拟电厂(virtual power plant，VPP)[6-7]则突破了上述限制。VPP 并未改变 DER 的并网方式，而是通过先进的控制、计量、通 信等技术将不同位置、 不同类型、 不同容量的 DERs 整合起来[7-9]，利用不同 DERs 之间的时空互补性， 消纳间歇性 DER 的出力随机性，从而提高 VPP 整 体上网时的稳定性和进入电力市场时的竞争力。 VPP 对外稳定输出的前提是协调分配内部各 DER 出力，而可再生能源机组输出功率波动、负荷 需求波动及机组随机故障停运等不确定性因素常 造成 VPP 所制定的调度计划与实际运行状况存在 一定的偏差。因此，在满足用电需求及分布式电源