虚拟电厂竞价方法、装置、系统、存储介质及设备与流程

1.本发明涉及虚拟电厂领域，尤其涉及到一种虚拟电厂竞价方法、装置、系统、存储介质及设备。


背景技术：

2.在构建以新能源为主体的新型电力装置背景下，需要虚拟电厂参与电力市场和电网运行之间的协调管理，由于在发电侧，发电机组的出力特性会直接影响单位发电成本，当发电机组的市场竞标电量符合其自身出力特性时，无需承担由于调整自身发电能力带来的额外成本负担，继而降低其发电成本，反之则会因机组自身调整，增加额外发电成本，因此，虚拟电厂需要有效整合用户侧负荷资源，以实现购售两侧电量平衡由“源随荷动”向“荷随源动”转变，从而使发电机组无需调整自身发电能力，降低额外成本。
3.然而，目前在用户侧，以电动汽车等灵活性用电市场主体逐步参与市场，电动汽车通过充放电设备与电网相连，实现电能的双向流动，但随着电动汽车使用数量的不断增加，且其移动性与分布分散的特点，虚拟电厂如何将电动汽车作为用户侧负荷资源参与市场集中竞价，成为目前亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供了一种虚拟电厂竞价方法、装置、系统、存储介质及设备，可解决虚拟电厂如何将电动汽车作为用户侧负荷资源参与市场集中竞价的技术问题。
5.根据本发明的一个方面，提供了一种虚拟电厂竞价方法，所述方法包括：
6.获取并网时间集，将所述并网时间集分为至少一个时段；
7.构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，其中，所述个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束；
8.获取所述个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对所述预设数量个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在所述时段的聚合电量模型，其中，所述聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束；
9.根据所述聚合电量模型确定所述群体电动汽车在所述时段的群体申报电量，利用所述群体申报电量参与电厂竞价。
10.优选地，所述个体充放电约束，包括：
11.所述个体电动汽车在所述时段的个体充电功率大于等于0且小于等于所述个体电动汽车的个体最大充电功率，以及所述个体电动汽车在所述时段的个体放电功率大于等于0且小于等于所述个体电动汽车的个体最大放电功率；
12.所述个体充放电行为约束，包括：获取所述个体电动汽车的初始充电时间与停止充电时间，判断所述时段是否大于等于所述初始充电时间且小于等于所述停止充电时间，若是，则所述个体电动汽车在所述时段的并网状态是1，若否，则所述个体电动汽车在所述时段的所述并网状态是0；
13.所述个体电量约束，包括：所述个体电动汽车在所述时段的个体电量大于等于所述个体电动汽车的个体电量下限且小于等于所述个体电动汽车的个体电量上限。
14.优选地，所述构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，包括：
15.确定所述时段的上一时段，计算所述时段减所述上一时段得到调度时间；
16.获取充电效率与放电效率；
17.计算所述个体充电功率、所述调度时间以及所述充电效率的第一乘积，计算所述个体放电功率、所述调度时间以及所述放电效率的倒数的第二乘积，计算所述第一乘积减去所述第二乘积得到的第一值；
18.获取所述个体电动汽车在所述上一时段的个体上一电量，计算所述个体上一电量与所述第一值的和，得到所述个体电动汽车在所述时段的个体电量模型。
19.优选地，所述聚合充放电约束，包括：
20.确定所述群体电动汽车中所述并网状态为1的个体电动汽车，计算所有所述个体电动汽车的所述个体最大充电功率的和，其中，所述群体电动汽车在所述时段的群体充电功率小于等于所述个体电动汽车的所述个体最大充电功率的和，计算所有所述个体电动汽车的所述个体最大放电功率的和，所述群体电动汽车在所述时段的群体放电功率小于等于所述个体电动汽车的所述个体最大放电功率的和；
21.所述聚合电量约束，包括：计算所有所述个体电动汽车的所述个体电量下限的和，其中，所述群体电动汽车在所述时段的群体电量大于等于所述个体电量下限的和，计算所有所述个体电动汽车的所述个体电量上限的和，所述群体电动汽车在所述时段的群体电量小于等于所述个体电动汽车的所述个体电量上限的和。
22.优选地，所述利用闵可夫斯基求和对所述预设数量个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在所述时段的聚合电量模型，包括：
23.获取所述个体电动汽车在所述时段的初始充电容量，以及所述上一时段的上一并网状态，计算所述个体电动汽车的所述并网状态减所述上一并网状态的第一差，计算所述第一差、所述并网状态以及所述初始充电容量的第三乘积；
24.获取所述个体电动汽车在所述时段的结束充电容量，计算所述上一并网状态减所述并网状态的第二差，计算所述第二差、所述上一并网状态以及所述结束充电容量的第四乘积；
25.计算所述第三乘积减所述第四乘积得到第二值，对所有所述个体电动汽车的所述第二值进行加和得到所述群体电动汽车的电量变化量；
26.计算所述群体充电功率、所述调度时间以及所述充电效率的第五乘积，计算所述群体放电功率、所述调度时间以及所述放电效率的倒数的第六乘积，计算所述第五乘积减去所述第六乘积得到的第三值；
27.获取所述群体电动汽车在所述上一时段的群体上一电量，计算所述群体上一电量、所述电量变化量与所述第三值的和，得到所述群体电动汽车在所述时段的群体电量模型。
28.优选地，所述利用所述群体申报电量参与电厂竞价，包括：
29.确定所述群体电动汽车在所述时段是否持续用电，若是，则将所述时段的所述群体申报电量融合到所述时段的其他块负荷申报电量中申报，得到所述时段的总块负荷申报
电量，获取所述时段的块负荷投标价格；
30.若否，则将所述时段的所述群体申报电量融合到所述时段的其他分时负荷申报电量中申报，得到所述时段的总分时负荷申报电量，获取所述时段的分时负荷投标价格；
31.获取可平移负荷在所述时段的可平移负荷申报电量与可平移投标价格；
32.将所述时段的所述总分时负荷申报电量、所述分时负荷投标价格、所述总块负荷申报电量、所述块负荷投标价格、所述可平移负荷申报电量与所述可平移负荷投标价格作为用户侧申报信息参与电厂竞价。
33.根据本发明的又一个方面，提供了一种虚拟电厂竞价装置，所述装置包括：
34.获取模块，用于获取并网时间集，将所述并网时间集分为至少一个时段；
35.个体电量模型构建模块，用于构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，其中，所述个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束；
36.群体电量模型构建模块，用于获取所述个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对所述预设数量个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在所述时段的聚合电量模型，其中，所述聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束；
37.确定模块，用于根据所述聚合电量模型确定所述群体电动汽车在所述时段的群体申报电量，利用所述群体申报电量参与电厂竞价。
38.根据本发明的又一个方面，提供了一种虚拟电厂竞价系统，其特征在于，所述系统包括：用户侧、虚拟电厂、发电侧、电力交易中心；
39.所述用户侧与所述虚拟电厂通信连接，用于获取并网时间集，将所述并网时间集分为至少一个时段；构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，其中，所述个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束；获取所述个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对所述预设数量个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在所述时段的聚合电量模型，其中，所述聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束；根据所述聚合电量模型确定所述群体电动汽车在所述时段的群体申报电量，利用所述群体申报电量参与电厂竞价；
40.所述虚拟电厂与所述用户侧通信连接，用于接收用户侧申报信息，对所述用户侧申报信息进行可平移负荷的调整后，得到用户侧实际申报信息，其中，所述用户侧申报信息包括所述群体申报电量；
41.所述发电侧与所述电力交易中心通信连接，用于利用发电侧申报信息参与电厂竞价，其中，所述发电侧申报信息包括在所述时段的发电电量与申报价格；
42.所述电力交易中心与所述发电侧以及所述虚拟电厂分别通信连接，用于根据所述用户侧实际申报信息与所述发电侧申报信息构建在电力电量平衡约束、价格约束、分时负荷中标约束以及可平移负荷约束的至少一个约束下，以社会福利最大化为目标的出清模型，得到中标结果。
43.根据本发明的又一个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述虚拟电厂竞价方法。
44.根据本发明的再一个方面，提供了一种计算机设备，包括存储介质、处理器以及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述虚拟电厂竞价方法。
45.借由上述技术方案，本发明提供的一种虚拟电厂竞价方法、装置、系统、存储介质及设备，可首先获取并网时间集，将并网时间集分为至少一个时段；然后构建个体电动汽车在时段的个体电量模型；进一步获取个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对预设数量个个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在时段的聚合电量模型；最后根据聚合电量模型确定群体电动汽车在时段的群体申报电量，利用群体申报电量参与电厂竞价。通过本发明中的技术方案，用电池参数刻画个体电动汽车的充放电特性，得到个体电量模型，再通过闵可夫斯基求和，由个体电动汽车扩展至群体电动汽车的聚合电量模型，由此得到群体电动汽车在每个时段的群体申报电量，将移动以及分布分散的群体电动汽车进行量化，作为固定负荷的一部分参与市场集中竞价，具有准确性。
46.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
47.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本地申请的不当限定。在附图中：
48.图1示出了本发明实施例提供的一种虚拟电厂竞价方法的流程示意图；
49.图2示出了本发明实施例提供的一种虚拟电厂竞价装置的结构示意图；
50.图3示出了本发明实施例提供的一种虚拟电厂竞价系统的结构示意图；
51.图中：
52.31-用户侧；
53.32-虚拟电厂；
54.33-电力交易中心；
55.34-发电侧。
具体实施方式
56.下文将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互结合。
57.需要说明的是，在发电侧，在不同发电机组出力特性的异质性影响下，其参与市场竞价的方式也会存在差异，对应的发电机组日前竞价成本也会发生变化。对于火电机组来说，在市场竞价中获得更大比例的持续出力合同能减少因频繁启停导致的额外发电成本，使得其发电成本进一步压缩；对于风、光等新能源机组来说，在市场竞价中参与较短周期的电能量竞价能减少因长时间出力导致的额外调节成本。因此，发电机组的出力特性会直接影响单位发电成本，当发电机组的市场竞标电量符合其自身出力特性时，发电机组无需承担由于调整自身发电能力带来的额外成本负担，继而降低其发电成本，反之则会因机组自身调整，增加额外发电成本。
58.本实施例提供了一种虚拟电厂竞价方法，如图1所示，该方法包括：
59.101、获取并网时间集，将并网时间集分为至少一个时段。
60.其中，个体电动汽车n的并网时间集用表示，将分为至少一个时段，每个时
段用t表示。例如为0-24小时，将0-24小时分为24段，包括：0-1、1-2、2-3...23-24。
61.102、构建个体电动汽车在时段的个体电量模型，其中，个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束。
62.对于本实施例，作为一种实施方式，个体充放电约束，包括：个体电动汽车在时段的个体充电功率大于等于0且小于等于个体电动汽车的个体最大充电功率，以及个体电动汽车在时段的个体放电功率大于等于0且小于等于个体电动汽车的个体最大放电功率；
63.用公式表示为：
64.其中，个体电动汽车n在时段t的个体充电功率、个体电动汽车n在时段t的个体放电功率、个体电动汽车n的个体最大充电功率、个体电动汽车n的个体最大放电功率，且任意的t属于
65.个体充放电行为约束，包括：获取个体电动汽车的初始充电时间与停止充电时间，判断时段是否大于等于初始充电时间且小于等于停止充电时间，若是，则个体电动汽车在时段的并网状态是1，若否，则个体电动汽车在时段的并网状态是0；
66.用公式表示为：
67.其中，分别为个体电动汽车n的初始充电时间与停止充电时间，x
n,t
为个体电动汽车n在时段t的并网状态。
68.个体电量约束，包括：个体电动汽车在时段的个体电量大于等于个体电动汽车的个体电量下限且小于等于个体电动汽车的个体电量上限。
69.用公式表示为：
70.其中，s
n,t
为个体电动汽车n在时段t的个体电量，分别为个体电动汽车n的个体电量下限与个体电量上限，且任意的t属于
71.需要说明的是，个体电动汽车n在时段t的个体电量指的是电池电量，通过电池参数刻画个体电动汽车的充放电灵活性。
72.构建个体电动汽车在时段的个体电量模型，包括：确定时段的上一时段，计算时段减上一时段得到调度时间；获取充电效率与放电效率；计算个体充电功率、调度时间以及充电效率的第一乘积，计算个体放电功率、调度时间以及放电效率的倒数的第二乘积，计算第一乘积减去第二乘积得到的第一值；获取个体电动汽车在上一时段的个体上一电量，计算个体上一电量与第一值的和，得到个体电动汽车在时段的个体电量模型。
73.用公式表示为：
74.其中，t-1为上一时段，δt为调度时间，η
ch
、η
dis
分别为充电效率与放电效率，分别为个体电动汽车n在时段t的个体充电功率与个体放电功率，s
n,t-1
为个体电动汽车n在上一时段t-1的个体上一电量，s
n,t
为个体电动汽车n在时段t的个体电量，上述公
式即为个体电动汽车n在时段t的个体电量模型。
75.综上，个体电量模型是通过电池参数将一个整合的功率可行域表征集群的资源灵活性，可以大大减少优化求解过程中决策变量、等式、不等式约束个数，解决了由于多个决策变量之间的耦合关系而带来的计算复杂性问题，优化求解大规模设备的计算工作量得到了有效地缩减，同时其整合形式可以在合理的运行框架下将用户用电信息的泄露风险降低。
76.103、获取个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对预设数量个个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在时段的聚合电量模型，其中，聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束。
77.需要说明的是，闵可夫斯基加法是一种适用于欧几里得空间的加法，其物理本质是多个空间的膨胀集，可表示为：
78.a
⊕
b＝{a+b|a∈a,b∈b}
79.其中，a和b表示2个变量空间；a和b分别为其中的元素；a
⊕
b表示它们的闵可夫斯基和。
80.在具体的应用场景中，采用松弛闵可夫斯基求和，将个体电动汽车进一步扩展至群体电动汽车。
81.对于本实施例，作为一种实施方式，聚合充放电约束，包括：确定群体电动汽车中并网状态为1的个体电动汽车，计算所有个体电动汽车的个体最大充电功率的和，其中，群体电动汽车在时段的群体充电功率小于等于个体电动汽车的个体最大充电功率的和，计算所有个体电动汽车的个体最大放电功率的和，群体电动汽车在时段的群体放电功率小于等于个体电动汽车的个体最大放电功率的和；
82.聚合电量约束，包括：计算所有个体电动汽车的个体电量下限的和，其中，群体电动汽车在时段的群体电量大于等于个体电量下限的和，计算所有个体电动汽车的个体电量上限的和，群体电动汽车在时段的群体电量小于等于个体电动汽车的个体电量上限的和。
83.利用闵可夫斯基求和对预设数量个个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在时段的聚合电量模型，包括：获取个体电动汽车在时段的初始充电容量，以及上一时段的上一并网状态，计算个体电动汽车的并网状态减上一并网状态的第一差，计算第一差、并网状态以及初始充电容量的第三乘积；获取个体电动汽车在时段的结束充电容量，计算上一并网状态减并网状态的第二差，计算第二差、上一并网状态以及结束充电容量的第四乘积；计算第三乘积减第四乘积得到第二值，对所有个体电动汽车的第二值进行加和得到群体电动汽车的电量变化量；
84.具体的，用公式表示为：
[0085][0086]
对于聚合充放电约束用公式表示为：
[0087]
其中，当x
n,t
为1时，并网状态为1，n
ev
为个体电动汽车的预设数量，p
tch,max
，p
tdis,max
分别为所有个体电动汽车的个体最大充电功率的和与所有个体电动汽车的个体最大放电功率的和，p
tch
、p
tdis
分别为群体电动汽车在时段t的群体充电功率与群体放电功率。
[0088]
对于聚合电量约束用公式表示为：
[0089]
其中，当x
n,t
为1时，并网状态为1，分别为所有个体电动汽车的个体电量下限的和与所有个体电动汽车的个体电量上限的和，s
t
为群体电动汽车在时段的群体电量。
[0090]
δs
t
为群体电动汽车的电量变化量，其中，x
n,t-1
、x
n,t
为时段t的并网状态(取值为0或1)与上一时段t-1的上一并网状态(取值为0或1)，s
n,arrival
、s
n,leave
分别为个体电动汽车n在时段t的初始充电容量与结束充电容量。
[0091]
计算群体充电功率、调度时间以及充电效率的第五乘积，计算群体放电功率、调度时间以及放电效率的倒数的第六乘积，计算第五乘积减去第六乘积得到的第三值；获取群体电动汽车在上一时段的群体上一电量，计算群体上一电量、电量变化量与第三值的和，得到群体电动汽车在时段的群体电量模型。
[0092][0093]
其中，p
tch
、p
tdis
分别为群体电动汽车在时段t的群体充电功率与群体放电功率，η
ch
、η
dis
分别为充电效率与放电效率，s
t-1
为群体上一电量，s
t
为群体电动汽车在时段t的群体电量，上述公式即为群体电动汽车在时段t的群体电量模型。
[0094]
104、根据聚合电量模型确定群体电动汽车在时段的群体申报电量，利用群体申报电量参与电厂竞价。
[0095]
对于本实施例，作为一种实施方式，包括：确定群体电动汽车在时段是否持续用电，若是，则将时段的群体申报电量融合到时段的其他块负荷申报电量中申报，得到时段的总块负荷申报电量，获取时段的块负荷投标价格；若否，则将时段的群体申报电量融合到时段的其他分时负荷申报电量中申报，得到时段的总分时负荷申报电量，获取时段的分时负荷投标价格；获取可平移负荷在时段的可平移负荷申报电量与可平移投标价格；将时段的总分时负荷申报电量、分时负荷投标价格、总块负荷申报电量、块负荷投标价格、可平移负
荷申报电量与可平移负荷投标价格作为用户侧申报信息参与电厂竞价。
[0096]
其中，对于块负荷指的是持续用电负荷，对于分时负荷指的是某个时刻用电负荷，而无论对于块负荷还是分时负荷，都是固定负荷，由于电动汽车的数量越来越多，且其移动性与分布分散的特点，不便于刻画群体电动汽车的充放电特性，因此通过个体电动汽车的电池参数构建了个体电动汽车的个体电量模型，再从个体电量模型聚合扩展到对群体电动汽车的聚合电量模型，从聚合电量模型中可以确定群体电动汽车在每个时段是否持续用电(包括持续充电或持续放电)以及用电电量(如果是充电，则用电电量为正，如果是放电，则用电电量为负)。
[0097]
在将用户侧申报信息发送至虚拟电厂后，虚拟电厂通过组合固定负荷与可平移负荷(固定负荷包括分时负荷与块负荷，对于固定负荷指的是用户固定不变的用电需求，包括时间不变与负荷需求量不变；可平移负荷指的是用户可以将某些用电需求进行时间上的调整，将原本处于某一时段的用电负荷转移到其他时段消耗，而总的负荷需求量不变)，对用户侧申报信息进行可平移负荷的调整即虚拟电厂不变动固定负荷，对于可平移负荷将高峰期的部分用电需求转移到低谷期，这样经过调整后得到了用户侧实际申报信息，虚拟电厂就可以使用用户侧实际申报信息参与集中竞价与可平移负荷，由此能适应于不同发电机组出力特性，在兼顾发电机组低成本的同时，降低虚拟电厂购电成本，提升市场竞争力。
[0098]
本发明提供的一种虚拟电厂竞价方法、装置、系统、存储介质及设备，可首先获取并网时间集，将并网时间集分为至少一个时段；然后构建个体电动汽车在时段的个体电量模型；进一步获取个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对预设数量个个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在时段的聚合电量模型；最后根据聚合电量模型确定群体电动汽车在时段的群体申报电量，利用群体申报电量参与电厂竞价。通过本发明中的技术方案，用电池参数刻画个体电动汽车的充放电特性，得到个体电量模型，再通过闵可夫斯基求和，由个体电动汽车扩展至群体电动汽车的聚合电量模型，由此得到群体电动汽车在每个时段的群体申报电量，将移动以及分布分散的群体电动汽车进行量化，作为固定负荷的一部分参与市场集中竞价，具有准确性。
[0099]
进一步的，作为图1所示方法的具体实现，本发明实施例提供了一种虚拟电厂竞价系统，如图3所示，该系统包括：用户侧31、虚拟电厂32、发电侧33、电力交易中心34；
[0100]
用户侧31与虚拟电厂32通信连接，包括：获取并网时间集，将并网时间集分为至少一个时段；构建个体电动汽车在时段的个体电量模型，其中，个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束；获取个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对预设数量个个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在时段的聚合电量模型，其中，聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束；根据聚合电量模型确定群体电动汽车在时段的群体申报电量，利用群体申报电量参与电厂竞价；
[0101]
对于本实施例，具体实施方式与实施例步骤101-104相同，在此不再赘述。
[0102]
虚拟电厂32与用户侧31通信连接，用于接收用户侧申报信息，对用户侧申报信息进行可平移负荷的调整后，得到用户侧实际申报信息，其中，用户侧申报信息包括群体申报电量；
[0103]
其中，用户侧申报信息包括固定负荷申报信息与可平移负荷申报信息，对于固定负荷(包括分时负荷与块负荷)指的是用户固定不变的用电需求(包括时间不变与负荷需求
量不变)，对于可平移负荷指的是用户可以将某些用电需求进行时间上的调整，将原本处于某一时段的用电负荷转移到其他时段消耗，而总的负荷需求量不变，所以对用户侧申报信息进行可平移负荷的调整指的是虚拟电厂不变动固定负荷，对于可平移负荷将高峰期的部分用电需求转移到低谷期，这样经过调整后得到了用户侧实际申报信息，虚拟电厂就可以使用用户侧实际申报信息参与集中竞价。
[0104]
具体的，用户侧申报信息包括：时段的总分时负荷申报电量、分时负荷投标价格、总块负荷申报电量、块负荷投标价格、可平移负荷申报电量与可平移负荷投标价格。
[0105]
用户侧实际申报信息包括：时段的总分时负荷申报电量、分时负荷投标价格、总块负荷申报电量、块负荷投标价格、可平移负荷实际申报电量与可平移负荷投标价格。
[0106]
发电侧33与电力交易中心34通信连接，用于利用发电侧申报信息参与电厂竞价，其中，发电侧申报信息包括在时段的发电电量与申报价格；
[0107]
电力交易中心34与发电侧33以及虚拟电厂32分别通信连接，用于根据用户侧实际申报信息与发电侧申报信息构建在电力电量平衡约束、价格约束、分时负荷中标约束以及可平移负荷约束的至少一个约束下，以社会福利最大化为目标的出清模型，得到中标结果。
[0108]
出清模型用公式表示为：
[0109]
式中，t为时段，t为竞价周期；分别为分时负荷、灵活负荷、块负荷的0-1中标变量，其中0表示不中，1表示中标；g
t
为发电侧在时段的发电电量，为分时负荷、可平移负荷、块负荷在不同时段的总分时负荷申报电量、总块负荷申报电量、可平移负荷实际申报电量；λ
t
为发电侧在不同时段的申报价格，为分时负荷、可平移负荷、块负荷在不同时段的分时负荷投标价格、块负荷投标价格、可平移负荷投标价格。
[0110]
其中，约束为：
[0111]
1)电力电量平衡约束：虚拟电厂每个时段的总购买电量等于总发电量，即：
[0112]
2)价格约束：虚拟电厂的最低中标报价应高于发电侧的最高中标报价，即：
[0113]
3)分时负荷中标约束：当发电侧申报的分时交易价格低于或等于市场清算的边际价格时，分时负荷将中标；否则将不中标，即：
[0114][0115]
4)可平移负荷约束：可平移负荷能够以连续小时或不连续小时的形式申报。其出清的时段为不固定量，但最多只能清算一次。因此每个时间段内可平移负荷的决策变量被限制为：
[0116][0117]
其中，中标结果包括在每个时段分时负荷、块负荷以及可平移负荷的中标价格与中标电量，在市场交易出清后，虚拟电厂接收到中标结果，将中标结果反馈给用户侧。
[0118]
进一步的，作为图1所示方法的具体实现，本发明实施例提供了一种虚拟电厂竞价装置，如图2所示，该装置包括：获取模块21、个体电量模型构建模块22、群体电量模型构建模块23、确定模块24；
[0119]
获取模块21，可用于获取并网时间集，将所述并网时间集分为至少一个时段；
[0120]
个体电量模型构建模块22，用于构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，其中，所述个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束；
[0121]
群体电量模型构建模块23，用于获取所述个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对所述预设数量个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在所述时段的聚合电量模型，其中，所述聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束；
[0122]
确定模块24，用于根据所述聚合电量模型确定所述群体电动汽车在所述时段的群体申报电量，利用所述群体申报电量参与电厂竞价。
[0123]
在具体的应用场景中，所述个体充放电约束，包括：所述个体电动汽车在所述时段的个体充电功率大于等于0且小于等于所述个体电动汽车的个体最大充电功率，以及所述个体电动汽车在所述时段的个体放电功率大于等于0且小于等于所述个体电动汽车的个体最大放电功率；所述个体充放电行为约束，包括：获取所述个体电动汽车的初始充电时间与停止充电时间，判断所述时段是否大于等于所述初始充电时间且小于等于所述停止充电时间，若是，则所述个体电动汽车在所述时段的并网状态是1，若否，则所述个体电动汽车在所述时段的所述并网状态是0；所述个体电量约束，包括：所述个体电动汽车在所述时段的个体电量大于等于所述个体电动汽车的个体电量下限且小于等于所述个体电动汽车的个体电量上限。
[0124]
在具体的应用场景中，为了构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，个体电量模型构建模块22具体可用于确定所述时段的上一时段，计算所述时段减所述上一时段得到调度时间；获取充电效率与放电效率；计算所述个体充电功率、所述调度时间以及所述充电效率的第一乘积，计算所述个体放电功率、所述调度时间以及所述放电效率的倒数的第二乘积，计算所述第一乘积减去所述第二乘积得到的第一值；获取所述个体电动汽车在所述上一时段的个体上一电量，计算所述个体上一电量与所述第一值的和，得到所述个体电动汽车在所述时段的个体电量模型。
[0125]
在具体的应用场景中，所述聚合充放电约束，包括：确定所述群体电动汽车中所述并网状态为1的个体电动汽车，计算所有所述个体电动汽车的所述个体最大充电功率的和，其中，所述群体电动汽车在所述时段的群体充电功率小于等于所述个体电动汽车的所述个体最大充电功率的和，计算所有所述个体电动汽车的所述个体最大放电功率的和，所述群体电动汽车在所述时段的群体放电功率小于等于所述个体电动汽车的所述个体最大放电功率的和；所述聚合电量约束，包括：计算所有所述个体电动汽车的所述个体电量下限的
frequency，rf)电路，传感器、音频电路、wi-fi模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)等，可选用户接口还可以包括usb接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)等。
[0133]
本领域技术人员可以理解，本实施例提供的一种计算机设备结构并不构成对该实体设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0134]
存储介质中还可以包括操作装置、网络通信模块。操作装置是管理上述计算机设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现非易失性存储介质内部各组件之间的通信，以及与信息处理实体设备中其它硬件和软件之间通信。
[0135]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，也可以通过硬件实现。
[0136]
本发明提供的一种虚拟电厂竞价方法、装置、系统、存储介质及设备，可首先获取并网时间集，将并网时间集分为至少一个时段；然后构建个体电动汽车在时段的个体电量模型；进一步获取个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对预设数量个个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在时段的聚合电量模型；最后根据聚合电量模型确定群体电动汽车在时段的群体申报电量，利用群体申报电量参与电厂竞价。通过本发明中的技术方案，用电池参数刻画个体电动汽车的充放电特性，得到个体电量模型，再通过闵可夫斯基求和，由个体电动汽车扩展至群体电动汽车的聚合电量模型，由此得到群体电动汽车在每个时段的群体申报电量，将移动以及分布分散的群体电动汽车进行量化，作为固定负荷的一部分参与市场集中竞价，具有准确性。
[0137]
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
[0138]
上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种虚拟电厂竞价方法，其特征在于，所述方法包括：获取并网时间集，将所述并网时间集分为至少一个时段；构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，其中，所述个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束；获取所述个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对所述预设数量个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在所述时段的聚合电量模型，其中，所述聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束；根据所述聚合电量模型确定所述群体电动汽车在所述时段的群体申报电量，利用所述群体申报电量参与电厂竞价。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个体充放电约束，包括：所述个体电动汽车在所述时段的个体充电功率大于等于0且小于等于所述个体电动汽车的个体最大充电功率，以及所述个体电动汽车在所述时段的个体放电功率大于等于0且小于等于所述个体电动汽车的个体最大放电功率；所述个体充放电行为约束，包括：获取所述个体电动汽车的初始充电时间与停止充电时间，判断所述时段是否大于等于所述初始充电时间且小于等于所述停止充电时间，若是，则所述个体电动汽车在所述时段的并网状态是1，若否，则所述个体电动汽车在所述时段的所述并网状态是0；所述个体电量约束，包括：所述个体电动汽车在所述时段的个体电量大于等于所述个体电动汽车的个体电量下限且小于等于所述个体电动汽车的个体电量上限。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，包括：确定所述时段的上一时段，计算所述时段减所述上一时段得到调度时间；获取充电效率与放电效率；计算所述个体充电功率、所述调度时间以及所述充电效率的第一乘积，计算所述个体放电功率、所述调度时间以及所述放电效率的倒数的第二乘积，计算所述第一乘积减去所述第二乘积得到的第一值；获取所述个体电动汽车在所述上一时段的个体上一电量，计算所述个体上一电量与所述第一值的和，得到所述个体电动汽车在所述时段的个体电量模型。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述聚合充放电约束，包括：确定所述群体电动汽车中所述并网状态为1的个体电动汽车，计算所有所述个体电动汽车的所述个体最大充电功率的和，其中，所述群体电动汽车在所述时段的群体充电功率小于等于所述个体电动汽车的所述个体最大充电功率的和，计算所有所述个体电动汽车的所述个体最大放电功率的和，所述群体电动汽车在所述时段的群体放电功率小于等于所述个体电动汽车的所述个体最大放电功率的和；所述聚合电量约束，包括：计算所有所述个体电动汽车的所述个体电量下限的和，其中，所述群体电动汽车在所述时段的群体电量大于等于所述个体电量下限的和，计算所有所述个体电动汽车的所述个体电量上限的和，所述群体电动汽车在所述时段的群体电量小于等于所述个体电动汽车的所述个体电量上限的和。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用闵可夫斯基求和对所述预设数量
个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在所述时段的聚合电量模型，包括：获取所述个体电动汽车在所述时段的初始充电容量，以及所述上一时段的上一并网状态，计算所述个体电动汽车的所述并网状态减所述上一并网状态的第一差，计算所述第一差、所述并网状态以及所述初始充电容量的第三乘积；获取所述个体电动汽车在所述时段的结束充电容量，计算所述上一并网状态减所述并网状态的第二差，计算所述第二差、所述上一并网状态以及所述结束充电容量的第四乘积；计算所述第三乘积减所述第四乘积得到第二值，对所有所述个体电动汽车的所述第二值进行加和得到所述群体电动汽车的电量变化量；计算所述群体充电功率、所述调度时间以及所述充电效率的第五乘积，计算所述群体放电功率、所述调度时间以及所述放电效率的倒数的第六乘积，计算所述第五电量乘积减去所述第六乘积得到的第三值；获取所述群体电动汽车在所述上一时段的群体上一电量，计算所述群体上一、所述电量变化量与所述第三值的和，得到所述群体电动汽车在所述时段的群体电量模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述群体申报电量参与电厂竞价，包括：确定所述群体电动汽车在所述时段是否持续用电，若是，则将所述时段的所述群体申报电量融合到所述时段的其他块负荷申报电量中申报，得到所述时段的总块负荷申报电量，获取所述时段的块负荷投标价格；若否，则将所述时段的所述群体申报电量融合到所述时段的其他分时负荷申报电量中申报，得到所述时段的总分时负荷申报电量，获取所述时段的分时负荷投标价格；获取可平移负荷在所述时段的可平移负荷申报电量与可平移投标价格；将所述时段的所述总分时负荷申报电量、所述分时负荷投标价格、所述总块负荷申报电量、所述块负荷投标价格、所述可平移负荷申报电量与所述可平移负荷投标价格作为用户侧申报信息参与电厂竞价。7.一种虚拟电厂竞价装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取并网时间集，将所述并网时间集分为至少一个时段；个体电量模型构建模块，用于构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，其中，所述个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束；群体电量模型构建模块，用于获取所述个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对所述预设数量个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在所述时段的聚合电量模型，其中，所述聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束；确定模块，用于根据所述聚合电量模型确定所述群体电动汽车在所述时段的群体申报电量，利用所述群体申报电量参与电厂竞价。8.一种虚拟电厂竞价系统，其特征在于，所述系统包括：用户侧、虚拟电厂、发电侧、电力交易中心；所述用户侧与所述虚拟电厂通信连接，用于获取并网时间集，将所述并网时间集分为至少一个时段；构建个体电动汽车在所述时段的个体电量模型，其中，所述个体电量模型具有个体充放电约束、个体充放电行为约束以及个体电量约束；获取所述个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对所述预设数量个所述个体电量模型进行聚合，得到群体电
动汽车在所述时段的聚合电量模型，其中，所述聚合电量模型具有聚合充放电约束以及聚合电量约束；根据所述聚合电量模型确定所述群体电动汽车在所述时段的群体申报电量，利用所述群体申报电量参与电厂竞价；所述虚拟电厂与所述用户侧通信连接，用于接收用户侧申报信息，对所述用户侧申报信息进行可平移负荷的调整后，得到用户侧实际申报信息，其中，所述用户侧申报信息包括所述群体申报电量；所述发电侧与所述电力交易中心通信连接，用于利用发电侧申报信息参与电厂竞价，其中，所述发电侧申报信息包括在所述时段的发电电量与申报价格；所述电力交易中心与所述发电侧以及所述虚拟电厂分别通信连接，用于根据所述用户侧实际申报信息与所述发电侧申报信息构建在电力电量平衡约束、价格约束、分时负荷中标约束以及可平移负荷约束的至少一个约束下，以社会福利最大化为目标的出清模型，得到中标结果。9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的虚拟电厂竞价方法。10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6中任一项所述的虚拟电厂竞价方法。

技术总结
本发明公开了一种虚拟电厂竞价方法、装置、系统、存储介质及设备，涉及虚拟电厂领域，可解决虚拟电厂如何将电动汽车作为用户侧负荷资源参与市场集中竞价的技术问题。其中方法包括：获取并网时间集，将并网时间集分为至少一个时段；构建个体电动汽车在时段的个体电量模型；获取个体电动汽车的预设数量，利用闵可夫斯基求和对预设数量个个体电量模型进行聚合，得到群体电动汽车在时段的聚合电量模型；根据聚合电量模型确定群体电动汽车在时段的群体申报电量，利用群体申报电量参与电厂竞价。价。价。


技术研发人员：王凯 卢怀钿 万常洪 杨伟康 赵翀 王友伟 肖瑶 杨忠鑫 刘玮 张炎萍 袁长敏
受保护的技术使用者：华能安源发电有限责任公司
技术研发日：2023.04.19
技术公布日：2023/7/12