[发明专利]雾霾环境下虚拟电厂的电力两级交互优化调度方法

摘要

本发明公开了一种雾霾环境下虚拟电厂的电力两级交互优化调度系统，具体涉及分布式能源资源优化调度方法。本发明包括步骤A、建立计及雾霾环境影响的光伏发电预测及负荷预测系统；B、建立计及虚拟电厂的电力系统两级交互调度系统；C、建立雾霾环境下计及虚拟电厂的两级交互调度的数学模型；D、改进人工蜂群算法；E、基于改进人工蜂群算法的优化模型求解。本发明有效缓解能源危机和保护环境，新能源和智能电网技术不断发展，电力系统难以直接调度大量并网的DERs，通过实施例验证了模型的正确性和算法的可行性，体现了聚合各种DERs参与电力系统调度的优越性，也证明了雾霾环境对光伏出力、负荷预测和调度的影响，为电网优化调度提供可行参考。

主权项

一种雾霾环境下虚拟电厂的电力两级交互优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤：A、建立计及雾霾环境影响的光伏发电预测及负荷预测系统采用小波神经网络预测模型对雾霾环境下的光伏发电的光电转换效率η′及负荷PD做出预测；B、建立计及虚拟电厂的电力系统两级交互调度系统通过信息网络将虚拟电厂接入电力系统调度中心，利用高层面的软件架构对虚拟电厂内部个体进行电力系统一级调度、虚拟电厂内部二级调度及“拟一级调度”；其中，虚拟电厂是一座依托通信技术、聚合众多各类分布式能源资源的“虚拟”发电单元；C、建立雾霾环境下计及虚拟电厂的两级交互调度的数学模型基于步骤A、B构建有最小化传统机组发电成本f1、最小化传统机组启停成本f2、最小化传统机组污染排放f3、最小化虚拟电厂总体运行成本f4四个目标函数，系统功率平衡约束、机组出力约束、传统机组旋转备用约束、传统机组爬坡约束、传统机组在调度周期内最大启停次数约束、直流潮流下网络静态安全约束六个约束条件的安全约束机组组合模型；D、改进人工蜂群算法(1)对种群中的每个个体，先根据适应度值选择出当前最优个体vbest，再从种群中选出一个随机个体v1，对二者的0‑1变量部分实行交叉、变异操作，得到新个体v2，从而让v2和种群中的当前个体再次进行“基因变换”操作，从而确定0‑1变量值，确保寻优能力同时不减种群多样性；(2)对引领蜂和跟随蜂的搜索计入被舍弃或行将舍弃的蜜源，得出当前最优蜜源，即引领蜂；E、基于改进人工蜂群算法的优化模型求解对步骤C的数学模型进行基于步骤D改进人工蜂群算法的优化、求解。