一种计及风光储的虚拟电厂多目标调度控制模型

摘要

cqvip:针对数量巨大、地域分散且容量较小的分布式电源的调度优化问题,考虑风场和光伏电源出力的间歇性与不确定性,采用虚拟电厂的方式,建立基于虚拟电厂的多目标调度模型,提出了电力系统消纳分布式电源的新方法,实现多分布式电源并网协调优化运行。首先,根据光伏电源(PV)、风力电源(WPP)、燃气机(CGT)以及储能装置(ESS)的出力特性,构建虚拟电厂,并以虚拟电厂的收益最大作为模型的目标函数;其次,考虑到光伏、风能的出力不确定性,基于极端学习机算法(ELM算法)建立可再生能源惩罚成本与其出力的关系,用于优化虚拟电厂的调度模型,采用粒子群优化算法求解模型。案例验证表明,惩罚成本公式具有可行性,通过对比得出,粒子优化算法在求解虚拟电厂模型时具有更好的收敛性。