面向綜合能源協(xié)調(diào)的虛擬電廠調(diào)控平臺(tái)設(shè)計(jì)與規(guī)劃優(yōu)化

潘凱巖，胡林麟，吳俊越，馬力，張琦，黃宇翔，張建剛

（1.東方電子股份有限公司，山東煙臺(tái) 264000；2.廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司廣州供電局，廣東 廣州518000；3.華南理工大學(xué)，廣東 廣州 510641）

0 引言

虛擬電廠（Virtual Power Plant，VPP）是通過(guò)信息技術(shù)將能量管理系統(tǒng)以及較小規(guī)模的分布式能源集合而成的能源管理體系，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)分散分布的新能源項(xiàng)目進(jìn)行高效并網(wǎng)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)控[1，2]。通過(guò)對(duì)多種分布式資源的聚合實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制，從而獲得電力系統(tǒng)最佳調(diào)度特性。針對(duì)電力系統(tǒng)多級(jí)能源協(xié)調(diào)調(diào)度，VPP應(yīng)當(dāng)構(gòu)建與之適應(yīng)的調(diào)控平臺(tái)，設(shè)計(jì)相應(yīng)的架構(gòu)和功能。同時(shí)針對(duì)該平臺(tái)的架構(gòu)應(yīng)用，需要以面向綜合能源協(xié)調(diào)調(diào)度為目標(biāo)，對(duì)包括光伏、風(fēng)機(jī)、電池儲(chǔ)能、氫氣池、燃料電池等多種形式能源在內(nèi)的項(xiàng)目進(jìn)行綜合利用，從成本和可靠性兩個(gè)方面解決新能源綜合協(xié)調(diào)調(diào)度的最佳容量配置問(wèn)題。

目前針對(duì)VPP的研究主要集中在以下方面。

①多能源集成：研究多能源（風(fēng)能、光伏、儲(chǔ)能等）的集成[3]，以最大化能源的綜合利用。這包括在不同能源之間建立協(xié)同關(guān)系，以應(yīng)對(duì)可再生能源的間歇性特性[4，5]。

②智能控制與優(yōu)化：VPP強(qiáng)調(diào)了智能控制和優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用。通過(guò)高級(jí)算法、人工智能和大數(shù)據(jù)分析，可以實(shí)時(shí)調(diào)整電力生成、儲(chǔ)存和分配，以滿足電力需求和市場(chǎng)要求[6]。

③可持續(xù)性和可靠性：VPP旨在提高電力系統(tǒng)的可持續(xù)性和可靠性。它可以降低碳排放，提供更加可靠的電力供應(yīng)，特別是在可再生能源大規(guī)模集成時(shí)[7]。

④市場(chǎng)參與：越來(lái)越強(qiáng)調(diào)VPP在電力市場(chǎng)中的參與，這包括市場(chǎng)交易、市場(chǎng)定價(jià)和市場(chǎng)規(guī)則的考慮，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化[8]。

⑤VPP平臺(tái)架構(gòu)：包括云邊協(xié)同[9]、通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[10]、邊緣計(jì)算架構(gòu)[11]、面向服務(wù)架構(gòu)[12]等。

而上述研究存在一定的不足，具體包括以下幾方面。

①市場(chǎng)交互的不足：VPP的成功與電力市場(chǎng)的有效互動(dòng)有關(guān)。然而，目前尚未充分解決VPP與市場(chǎng)之間的互操作性問(wèn)題，包括市場(chǎng)規(guī)則和合規(guī)性。

②綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化：VPP的優(yōu)化調(diào)度通常集中在電力系統(tǒng)。然而，現(xiàn)代能源系統(tǒng)越來(lái)越涉及多種能源形式，包括熱能、冷能和燃?xì)猓磥?lái)的研究需要更多關(guān)注跨能源系統(tǒng)的優(yōu)化。

③復(fù)雜性管理：隨著VPP規(guī)模的增長(zhǎng)和多樣性的增加，管理和協(xié)調(diào)的復(fù)雜性也隨之增加，有效的VPP管理方法仍然需要進(jìn)一步研究。

④市場(chǎng)的不確定性：市場(chǎng)價(jià)格和需求的不確定性對(duì)VPP的優(yōu)化調(diào)度產(chǎn)生重大影響，需要更好地處理不確定性，并開發(fā)適應(yīng)性算法。

可見，已有文獻(xiàn)大多針對(duì)綜合能源參與VPP調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化，選取的設(shè)備以風(fēng)電、光伏、電池儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車為主，并未針對(duì)電解池、燃料電池與電池儲(chǔ)能的作用以及系統(tǒng)成本和經(jīng)濟(jì)性等問(wèn)題進(jìn)行分析，同時(shí)也未針對(duì)不同架構(gòu)的VPP進(jìn)行案例分析。

為此，本文首先構(gòu)建了面向綜合能源協(xié)調(diào)調(diào)度的VPP調(diào)控平臺(tái)，并進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)。基于該架構(gòu)構(gòu)建了綜合能源協(xié)調(diào)調(diào)控模型，分別分析相應(yīng)的設(shè)備元件模型和總體調(diào)度優(yōu)化模型，并進(jìn)行了模型論證。

1 虛擬電廠研究框架概述

VPP是以智能電網(wǎng)技術(shù)為支撐的綜合分布式電源和可響應(yīng)負(fù)荷的微電網(wǎng)能源管理系統(tǒng)。可響應(yīng)負(fù)荷作為能源使用方可以包括工業(yè)用戶、居民用戶，其特點(diǎn)是可根據(jù)能源價(jià)格對(duì)用能需求作出調(diào)整[2]。能源供應(yīng)商則負(fù)責(zé)能源管理，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和分布式電源特性提供能源支撐。VPP集成的可響應(yīng)負(fù)荷、分布式電源以及儲(chǔ)能系統(tǒng)具有在價(jià)格較低時(shí)段從主網(wǎng)購(gòu)買能源、在價(jià)格較高時(shí)段出售能源的能力。與此同時(shí)，VPP不會(huì)對(duì)市場(chǎng)價(jià)格起決定作用。

能源管理系統(tǒng)收集能源供應(yīng)商的信息，包括市場(chǎng)電價(jià)、傳統(tǒng)能源和分布式電源可用性。基于這類信息，能源管理系統(tǒng)在向用戶供能之前確定最優(yōu)用能比例、儲(chǔ)能電量、各時(shí)段電能交換功率[13]。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可用度的信息，主要包括機(jī)組信息、輸電線路信息，根據(jù)調(diào)度計(jì)劃向能源管理系統(tǒng)進(jìn)行更新。如果出現(xiàn)偏差或故障，能源管理系統(tǒng)會(huì)在能源分配之前做出調(diào)整。

VPP是建立在傳統(tǒng)物理網(wǎng)架結(jié)構(gòu)上形成的綜合能源管理系統(tǒng)，示意圖如圖1所示。與傳統(tǒng)電廠不同，VPP是匯集了可調(diào)度和不可調(diào)度分布式電源、傳統(tǒng)機(jī)組、可控負(fù)荷的綜合性能源管理系統(tǒng)，將互聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)代信息技術(shù)嵌入管理系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)各類資源的有序調(diào)節(jié)和協(xié)同優(yōu)化，尤其是針對(duì)新能源和可再生電源對(duì)于電網(wǎng)的支撐，包括提供調(diào)頻、調(diào)峰、備用等形式的輔助服務(wù)以及參與新能源規(guī)劃優(yōu)化[14]。

圖1 虛擬電廠示意圖Fig.1 Illustration of VPP

2 虛擬電廠調(diào)控平臺(tái)設(shè)計(jì)

2.1 VPP架構(gòu)設(shè)計(jì)

考慮VPP的多參與主體、多業(yè)務(wù)類型、多層級(jí)等特點(diǎn)，分析海量數(shù)據(jù)接入后的云邊數(shù)據(jù)交互模式，設(shè)計(jì)虛擬電廠“云-邊-端”協(xié)同互動(dòng)調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)（圖2），實(shí)現(xiàn)云邊協(xié)同、泛接入、彈性定制和就地決策，滿足海量接入和超大規(guī)模計(jì)算需求。

圖2 虛擬電廠架構(gòu)Fig.2 Architecture of VPP

VPP調(diào)控管理系統(tǒng)在云側(cè)，包括VPP調(diào)控系統(tǒng)及VPP管理系統(tǒng)兩部分。其中，VPP調(diào)控系統(tǒng)更多的是涉及控制部分及對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的功能，VPP管理系統(tǒng)部署在安全三區(qū)，更多的是側(cè)重于離線分析及對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的功能匯集。

VPP調(diào)控管理系統(tǒng)橫向從市場(chǎng)交易系統(tǒng)獲得出清結(jié)果。聚合商運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)部署在邊側(cè)，聚合商運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)將響應(yīng)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)信息上送VPP調(diào)控管理系統(tǒng)，同時(shí)接受VPP管理系統(tǒng)的調(diào)節(jié)目標(biāo)。智能交互終端部署在端側(cè)，將采集的信息上送至聚合商運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)。

2.2 功能架構(gòu)

網(wǎng)源協(xié)調(diào)的VPP調(diào)控管理系統(tǒng)，基于電網(wǎng)動(dòng)態(tài)拓?fù)鋵?shí)現(xiàn)VPP分層分區(qū)聚合，支撐VPP優(yōu)化調(diào)度、實(shí)時(shí)控制等各項(xiàng)應(yīng)用，協(xié)調(diào)VPP參與大電網(wǎng)調(diào)峰、調(diào)頻等輔助服務(wù)，并參與區(qū)域電網(wǎng)潮流控制和電壓調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)VPP高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)行并與電網(wǎng)友好互動(dòng)。

網(wǎng)源協(xié)調(diào)的VPP調(diào)控管理系統(tǒng)功能架構(gòu)基于云技術(shù)理念進(jìn)行設(shè)計(jì)，建設(shè)采用虛擬化、容器化、微服務(wù)化設(shè)計(jì)方案，基于統(tǒng)一的彈性調(diào)控平臺(tái)架構(gòu)支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用及一體化展示，其總體架構(gòu)分為資源層、平臺(tái)層和應(yīng)用層，如圖3所示。

圖3 虛擬電廠功能架構(gòu)Fig.3 Functional architecture of VPP

①資源層

資源層提供系統(tǒng)運(yùn)行所需的物理資源或虛擬資源，包括計(jì)算、存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)資源。在云計(jì)算部署模式下，通過(guò)虛擬化平臺(tái)完成硬件資源的池化，實(shí)現(xiàn)虛擬計(jì)算節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)一動(dòng)態(tài)管理并支持硬件資源的在線擴(kuò)容。分布式存儲(chǔ)為應(yīng)用提供高性能、高可靠、彈性擴(kuò)容且管理簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)系統(tǒng)，突破傳統(tǒng)存儲(chǔ)硬件的局限性，降低因硬件升級(jí)與更換對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)帶來(lái)的影響。

②平臺(tái)層

平臺(tái)層基于容器化引擎提供構(gòu)建可彈性伸縮的邊緣集群運(yùn)行系統(tǒng)的平臺(tái)支撐。實(shí)現(xiàn)對(duì)公共資源層服務(wù)的封裝，為VPP應(yīng)用業(yè)務(wù)提供良好的集群管理、基礎(chǔ)服務(wù)及治理、數(shù)據(jù)集成與治理環(huán)境，支撐建設(shè)VPP業(yè)務(wù)應(yīng)用。

③應(yīng)用層

應(yīng)用層功能包括生產(chǎn)控制大區(qū)應(yīng)用及生產(chǎn)管理大區(qū)應(yīng)用。生產(chǎn)控制大區(qū)應(yīng)用主要針對(duì)實(shí)時(shí)控制類，包括實(shí)時(shí)調(diào)峰類、實(shí)時(shí)調(diào)頻類及實(shí)時(shí)調(diào)壓類等，其部署的基礎(chǔ)功能支撐包括動(dòng)態(tài)分層分區(qū)、動(dòng)態(tài)聚合、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入及異常監(jiān)視等。生產(chǎn)管理大區(qū)應(yīng)用側(cè)重于非實(shí)時(shí)分析類功能，包括日前需求響應(yīng)、評(píng)估管理類及仿真類等幾部分功能，其部署的基礎(chǔ)功能支撐包括虛擬電廠建模、動(dòng)態(tài)分層分區(qū)、動(dòng)態(tài)聚合、電源點(diǎn)追蹤、供電范圍分析等。

2.3 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖4所示，包括調(diào)控管理系統(tǒng)I區(qū)和調(diào)控管理系統(tǒng)III區(qū)。調(diào)控管理系統(tǒng)I區(qū)通過(guò)安全接入?yún)^(qū)獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息，調(diào)控管理系統(tǒng)III區(qū)通過(guò)信息中心的隔離區(qū)（Demilitarized Zone，DMZ）及III區(qū)安全接入?yún)^(qū)與外部數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。聚合商系統(tǒng)與安全接入?yún)^(qū)或電廠DMZ的交互通信模式為5G專用切片或5G通用切片模式。根據(jù)需要，聚合商內(nèi)部可再劃分為生產(chǎn)控制區(qū)、管理系統(tǒng)區(qū)及互聯(lián)網(wǎng)區(qū)。不同區(qū)根據(jù)業(yè)務(wù)需求分別與VPP管理平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互和對(duì)接。

圖4 虛擬電廠網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Fig.4 Network architecture of VPP

2.4 數(shù)據(jù)流架構(gòu)

整體數(shù)據(jù)流架構(gòu)如圖5所示。通過(guò)數(shù)據(jù)流圖展示了VPP的i單場(chǎng)調(diào)控系統(tǒng)與上級(jí)中調(diào)之間的數(shù)據(jù)交互，以及地級(jí)VPP系統(tǒng)中不同區(qū)之間的數(shù)據(jù)交互。

圖5 虛擬電廠數(shù)據(jù)流架構(gòu)Fig.5 Data flow architecture of VPP

3 基于調(diào)控平臺(tái)的虛擬電廠規(guī)劃優(yōu)化模型

3.1 VPP模型

圖6給出了在市場(chǎng)框架下多級(jí)能源交互的主要架構(gòu)。如圖6所示，本文考慮的系統(tǒng)包括風(fēng)電機(jī)組、光伏太陽(yáng)能電池、電解設(shè)備、氫燃料儲(chǔ)能、燃料電池、電池儲(chǔ)能、交直流轉(zhuǎn)換器和負(fù)荷。在自治微電網(wǎng)中，分布式電源能夠以足夠的容量提供電能，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)與上級(jí)網(wǎng)絡(luò)孤島運(yùn)行。在本文模型中，各類電能僅在日前市場(chǎng)向上級(jí)配電網(wǎng)絡(luò)出售電能，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。

圖6 虛擬電廠模型Fig.6 Model of VPP

利用光照輻射強(qiáng)度轉(zhuǎn)化為光伏輸出功率，計(jì)算式如下：

式中：G為垂直于光伏陣列表面的光照輻射強(qiáng)度；PPVr為光伏陣列額定功率；ηPV為DC陣列和相應(yīng)節(jié)點(diǎn)之間功率轉(zhuǎn)換系數(shù)。

其中任意角度θPV下，光照輻射強(qiáng)度的表達(dá)式為

式中：GV（t）和GH（t）分別為垂直和水平輻射強(qiáng)度。

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組輸出功率與風(fēng)速有關(guān)，具體表達(dá)式采用雙饋感應(yīng)式風(fēng)機(jī)輸出模型。

式中：Pwind，Pr分別為風(fēng)力發(fā)電機(jī)的有功輸出功率、額定有功輸出功率；v，vi，vr，vo，voc，vh分別為實(shí)際風(fēng)速、切入風(fēng)速、額定風(fēng)速、切出風(fēng)速、切出風(fēng)速上限、實(shí)際出力風(fēng)速。

電解器的功能是通過(guò)電解原理將水轉(zhuǎn)化分解為氫和氧。由此，直流電通過(guò)水中兩電極對(duì)水進(jìn)行分解，分別在陽(yáng)極和陰極生成氧氣和氫氣。對(duì)于燃料電池效率ηFC為0.9的電解器，氫氣的熱值為3.4 kJ/m3，消耗的電能為41.97 kW?h/kg。

燃料電池的功率輸出計(jì)算式為

式中：PFCt為燃料電池總功率。

容器中儲(chǔ)存的氫能計(jì)算式為

式中：Δt為反應(yīng)時(shí)長(zhǎng)；Pel為電解到氫儲(chǔ)存器之間的傳輸功率；ηst為儲(chǔ)能系統(tǒng)效率，包括泄漏和壓縮的能量損失；PtaFC為氫燃料電池輸出功率。

電池儲(chǔ)能用于彌補(bǔ)可再生能源出力波動(dòng)性等不足，通過(guò)儲(chǔ)能充放電實(shí)現(xiàn)平滑電力輸出曲線的目的。其充放電能的表達(dá)式為

式中：Eb（t）為電池儲(chǔ)能電量；Pb為電池儲(chǔ)能功率；ηbc和ηbdc分別為充、放電效率。

3.2 可靠性指標(biāo)

本文選取負(fù)荷期望損失（LOLE）、能量期望損失（LOEE）或缺供期望電能（EENS）、功能損失概率（LPSP）、損失因數(shù)（ELF）進(jìn)行可靠性判定，利用馬爾科夫鏈計(jì)算可靠性參數(shù)。具體表達(dá)式如下。

式中：ps為狀態(tài)s的概率；Ts為損失負(fù)荷時(shí)間；N為總時(shí)段數(shù)；Qs為損失負(fù)荷電量；D（t）為負(fù)荷需求電量；Q（t）為總負(fù)荷。

3.3 目標(biāo)函數(shù)

壽命周期成本分析評(píng)估了在設(shè)備使用期限范圍內(nèi)的所有成本。凈現(xiàn)值成本包括初始安裝成本、置換成本、維修和維護(hù)成本、故障成本、聯(lián)網(wǎng)成本。在計(jì)算過(guò)程中，成本均為正、收益均為負(fù)。在評(píng)估年限中，所有成本和支出利用固定利率進(jìn)行計(jì)算。在這種評(píng)估方法中，為了在分析過(guò)程末期提高計(jì)算率，應(yīng)當(dāng)利用凈現(xiàn)值成本并考慮受通貨膨脹影響的實(shí)際利率的波動(dòng)。實(shí)際利率為名義利率和通貨膨脹率之差。設(shè)備凈現(xiàn)值成本計(jì)算式如下。

式中：Ni為設(shè)備容量；CIi為初始投資成本；CRi為項(xiàng)目壽命周期內(nèi)置換及維護(hù)成本；CNPi為氫氣初始購(gòu)置成本，作為電解池投資和實(shí)際利率成本，利用名義利率和年通貨膨脹率計(jì)算；Y和L分別為設(shè)備置換和使用壽命；Ki，COMi，R，ri，n分別為壽命周期內(nèi)總利率、運(yùn)維成本系數(shù)、年利率、利率、計(jì)算時(shí)間年限。

對(duì)于系統(tǒng)的各個(gè)元件，與第零年的投資成本相同，設(shè)定為初始成本，可根據(jù)設(shè)備使用壽命末期以及項(xiàng)目每年運(yùn)行維護(hù)成本替換的需求進(jìn)行置換成本計(jì)算。置換成本與初始成本具有較大變化，其中原因之一是考慮到壽命周期的有效性，在初始投資時(shí)設(shè)備進(jìn)行擴(kuò)容而無(wú)需進(jìn)行置換。

負(fù)荷中斷成本為引起用戶停電而造成損失的成本，這一成本有不同的測(cè)量方法。例如，可以基于用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)建的意愿或由工業(yè)產(chǎn)品損失價(jià)值計(jì)算。本文年損失期望的計(jì)算方法如下：

損失負(fù)荷的凈現(xiàn)值計(jì)算式為

式中：Closs為損失負(fù)荷成本系數(shù)。

式（17）表示了由于電源未接通造成的平均單位電能損失。

本文目標(biāo)是最小化運(yùn)行成本，引入向上級(jí)電網(wǎng)售電的收益。其凈現(xiàn)值成本計(jì)算式為

式中：Cs為向上級(jí)電網(wǎng)售電產(chǎn)生的收益，取決于功率交換的時(shí)間和交換時(shí)刻的電價(jià)。

考慮到成本和收益的影響，目標(biāo)函數(shù)定義如下：

式中：CNPi為電網(wǎng)內(nèi)第i個(gè)設(shè)備；CNPm，CNPtd分別為網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本、交易成本。

3.4 約束條件

在任意時(shí)刻，電能應(yīng)當(dāng)實(shí)時(shí)保持平衡，如下：

式中：PL（t），Ps（t），PG（t），PFC（t）分別為總負(fù)荷需求（可中斷負(fù)荷和不可中斷負(fù)荷）、上級(jí)網(wǎng)絡(luò)功率、由分布式電源向電池傳輸?shù)墓β省⒂扇剂想姵叵駾C/AC轉(zhuǎn)換器儲(chǔ)存的暫態(tài)功率。

由于每時(shí)段中負(fù)荷的10%作為可終端負(fù)荷，因此，在可靠性計(jì)算中可不考慮負(fù)荷的中斷。但在可靠性計(jì)算中需要考慮ELF，其約束條件如下：

另外，向上級(jí)電網(wǎng)售電不應(yīng)超過(guò)限制。

氫中存儲(chǔ)的能量和電池中的能量應(yīng)當(dāng)滿足以下約束。

式（25），（26）表明在每年結(jié)束時(shí)，儲(chǔ)存的電能不應(yīng)小于年初時(shí)的儲(chǔ)存電能，由此確保系統(tǒng)的可靠性。

機(jī)組發(fā)電約束：

機(jī)組爬坡約束：

分布式電源出力約束：

上述模型利用粒子群算法進(jìn)行求解，該方法不再贅述。

4 算例分析

4.1 算例說(shuō)明

為驗(yàn)證本文所提出模型的有效性，構(gòu)建了VPP系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析。風(fēng)電機(jī)組的容量為7.5 kW，光伏陣列功率為1 kW，電解功率和燃料電池功率分別為1 kW，氫氣池容量為1 kg，電池儲(chǔ)能的電量為9.6 kW?h。表1給出了本文系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)，利率選擇0.08。

表1 仿真數(shù)據(jù)Table 1 Simulation data

風(fēng)機(jī)額定輸出功率為8 kW，額定風(fēng)速為11 m/s。

上級(jí)網(wǎng)絡(luò)可提供的最大功率為500 kW。從上級(jí)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)電的價(jià)格在1-8時(shí)為0.1$/（kW?h），9-17時(shí)為0.15 $/（kW?h），18-22時(shí)為0.3 $/（kW?h），23-24時(shí)為0.1$/（kW?h）。

可中斷負(fù)荷的成本為0.1$/（kW?h），不可中斷負(fù)荷的成本為0.5$/（kW?h）。向居民用戶售電的價(jià)格分為可中斷和不可中斷兩類，分別為0.1$/（kW?h）和0.5$/（kW?h）。輸電網(wǎng)絡(luò)的投資成本為設(shè)備成本的5%。設(shè)備的運(yùn)行和維護(hù)成本比例為38%。

為說(shuō)明本文算法的有效性，選取圖7～9 3種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

圖7 虛擬電廠系統(tǒng)1Fig.7 System 1 of VPP

圖8 虛擬電廠系統(tǒng)2Fig.8 System 2 of VPP

圖9 虛擬電廠系統(tǒng)3Fig.9 System 3 of VPP

4.2 結(jié)果分析

（1）平臺(tái)有效性分析

本文以VPP調(diào)控平臺(tái)對(duì)上級(jí)網(wǎng)絡(luò)的電力交易作為研究對(duì)象，分析不同任務(wù)數(shù)量下調(diào)度交易完成的時(shí)間，結(jié)果如圖10所示。

圖10 任務(wù)完成時(shí)間Fig.10 Task completion time

從圖10中可以看出，隨著處理任務(wù)數(shù)量的增加，本文系統(tǒng)平臺(tái)相比原始系統(tǒng)更加高效，這得益于相關(guān)資源網(wǎng)架結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)部署和數(shù)據(jù)流結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，節(jié)省了數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，提升了效率。

（2）規(guī)劃優(yōu)化分析

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化后的成本如表2所示。

表2 成本優(yōu)化結(jié)果Table 2 Cost optimization results

從表2中可以看出，利用電池作為儲(chǔ)能裝置將會(huì)提升系統(tǒng)總成本，而電解、氫氣儲(chǔ)能、燃料電池成本相對(duì)較低。因此，在含有電池儲(chǔ)能系統(tǒng)較高的網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行成本會(huì)增加。

考慮價(jià)格在非峰值時(shí)段對(duì)上級(jí)電網(wǎng)交換功率的影響，得到售電價(jià)格對(duì)最佳容量和成本的影響，結(jié)果如表3所示。

表3 機(jī)組配置結(jié)果對(duì)比Table 3 Comparison of unit configuration results

從表3中可以看出，向上級(jí)電網(wǎng)售電價(jià)格的增加，會(huì)增加向上級(jí)電網(wǎng)的售電量，從而降低系統(tǒng)總運(yùn)行成本，提升收益。

考慮可靠性指標(biāo)ELF的影響，系統(tǒng)可靠性指標(biāo)約束增加對(duì)最佳容量和成本的影響結(jié)果如表4所示。

表4 機(jī)組配置結(jié)果對(duì)比Table 4 Comparison of unit configuration results

從表4中可以看出，系統(tǒng)可靠性的增加會(huì)提升系統(tǒng)運(yùn)行成本。在本文中，將光伏和風(fēng)電機(jī)組作為發(fā)電設(shè)備，所提出的系統(tǒng)包括兩種負(fù)荷，數(shù)學(xué)模型考慮微網(wǎng)架構(gòu)，目標(biāo)函數(shù)為最小化運(yùn)行成本。不同求解算法下的成本如表5所示。

表5 成本及可靠性指標(biāo)結(jié)果Table 5 Cost and reliability indicator results

采用本文算法，隨著迭代次數(shù)的增加，總成本的變化如圖11所示。由圖11可以看出，當(dāng)?shù)?40次左右時(shí)，達(dá)到收斂結(jié)果，總成本最小，說(shuō)明本文所提出的模型能夠有效收斂，得到最優(yōu)解。

圖11 算法收斂結(jié)果Fig.11 Algorithm convergence results

5 結(jié)論

本文提出了面向綜合能源協(xié)調(diào)調(diào)度的含風(fēng)、光、儲(chǔ)VPP調(diào)控平臺(tái)及架構(gòu)設(shè)計(jì)，分析了VPP功能架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)流架構(gòu)，提出了綜合能源協(xié)調(diào)的VPP調(diào)度模型。通過(guò)仿真分析說(shuō)明，從運(yùn)行成本和可靠性兩個(gè)方面可以實(shí)現(xiàn)對(duì)VPP性能的提升。在運(yùn)行成本方面，多種綜合能源（風(fēng)電、光伏、儲(chǔ)能等）共同運(yùn)行會(huì)降低系統(tǒng)成本。同時(shí)，使用電池儲(chǔ)能的系統(tǒng)成本會(huì)高于燃料電池的系統(tǒng)成本，將燃料電池和氫氣池聯(lián)合使用可以降低系統(tǒng)總成本。在可靠性方面，風(fēng)電和光伏的投入使用會(huì)提升系統(tǒng)可靠性，VPP系統(tǒng)的可靠性與機(jī)組最佳布置數(shù)量有關(guān)，隨著可靠性的提升，系統(tǒng)的運(yùn)行成本也會(huì)相應(yīng)增加。