计及碳排放交易及多种需求响应的微网虚拟电厂日前优化调度附Matlab代码

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🔥 内容介绍

为实现微网虚拟电厂的经济低碳运行，本研究提出计及碳排放交易及多种需求响应的日前优化调度策略。建立以运行成本、碳交易成本最小化为目标的优化模型，综合考虑微网内分布式电源发电、储能充放电、与大电网交互功率等运行约束，以及可中断负荷、可转移负荷、温控负荷等多种需求响应资源的调节能力 。采用改进粒子群优化算法对模型进行求解，通过仿真案例分析不同需求响应策略及碳排放交易机制对微网虚拟电厂调度方案和经济效益的影响。结果表明，该优化调度策略能够有效降低微网虚拟电厂的运行成本和碳排放，提高能源利用效率，增强微网虚拟电厂在电力市场中的竞争力。

关键词

微网虚拟电厂；日前优化调度；碳排放交易；需求响应；改进粒子群优化算法

一、引言

随着全球对环境保护和可持续发展的重视，减少碳排放已成为能源领域的重要目标。微网虚拟电厂作为一种将分布式能源、储能装置、可控负荷等资源进行聚合管理的新型电力系统，能够实现资源的优化配置和协同运行，在提高能源利用效率、促进可再生能源消纳、增强电网稳定性等方面具有重要作用 。在碳排放交易机制逐步完善和电力市场改革不断推进的背景下，微网虚拟电厂不仅需要考虑传统的运行成本，还需应对碳排放带来的成本压力；同时，充分挖掘和利用需求响应资源，能够有效调节微网内的功率平衡，提高系统的灵活性和经济性 。因此，开展计及碳排放交易及多种需求响应的微网虚拟电厂日前优化调度研究，具有重要的理论意义和实际应用价值。

目前，关于微网虚拟电厂调度的研究已有不少成果。部分研究聚焦于微网内分布式电源和储能的优化调度 ，但未考虑碳排放交易和需求响应的影响；一些研究虽涉及需求响应，但仅考虑单一类型的需求响应资源，缺乏对多种需求响应资源协同优化的研究 ；还有部分研究探讨了碳排放约束下的电力系统调度 ，但未将碳排放交易与微网虚拟电厂的优化调度相结合。因此，有必要深入研究计及碳排放交易及多种需求响应的微网虚拟电厂日前优化调度问题，为微网虚拟电厂的经济低碳运行提供科学的决策依据。

二、微网虚拟电厂系统模型

2.1 微网虚拟电厂组成结构

微网虚拟电厂主要由分布式电源（如光伏、风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池等）、储能装置（如锂电池、超级电容器等）、各类负荷（包括居民负荷、商业负荷、工业负荷等）以及需求响应资源组成 。分布式电源为微网提供电能；储能装置用于调节功率平衡，平滑可再生能源出力波动；各类负荷代表微网内的用电需求；需求响应资源通过改变用户的用电行为，实现对负荷的调节，包括可中断负荷、可转移负荷、温控负荷等 。此外，微网虚拟电厂还可通过公共连接点与大电网进行功率交互，在需要时从大电网购电，或在有剩余电量时向大电网售电。

三、碳排放交易及成本模型

四、日前优化调度模型

4.1 目标函数

五、模型求解算法

本模型为非线性混合整数优化问题，采用改进粒子群优化算法（IPSO）进行求解 。在传统粒子群优化算法的基础上，引入动态惯性权重和精英反向学习策略。动态惯性权重根据迭代次数动态调整，在算法初期增大惯性权重，提高全局搜索能力；在算法后期减小惯性权重，增强局部搜索能力 。精英反向学习策略通过生成精英粒子的反向解，扩大搜索范围，避免算法陷入局部最优 。具体求解步骤如下：

1. 初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表一种微网虚拟电厂的日前调度方案，包括分布式电源发电功率、储能充放电功率、与大电网交互功率、需求响应资源调节功率等 。

1. 计算适应度值：根据目标函数计算每个粒子的适应度值，适应度值越小表示解越优。

1. 更新个体最优和全局最优：比较每个粒子的当前位置与历史最优位置，更新个体最优解；同时，比较所有粒子的个体最优解，更新全局最优解。

1. 更新粒子位置和速度：根据改进后的速度和位置更新公式，结合动态惯性权重和精英反向学习策略，更新粒子的速度和位置。

1. 判断终止条件：若满足终止条件（如达到最大迭代次数或全局最优解收敛），则输出最优解；否则，返回步骤 2 继续迭代。

六、案例分析

6.1 案例设置

6.2 结果分析

1. 运行成本与碳交易成本对比：在无需求响应场景下，微网虚拟电厂的运行成本和碳交易成本较高；随着逐步引入不同类型的需求响应资源，运行成本和碳交易成本逐渐降低，多种需求响应资源协同场景下成本最低 。这表明需求响应资源的合理利用能够有效降低微网虚拟电厂的运行成本和碳排放，提高经济效益。

1. 调度方案对比：在不同需求响应场景下，微网虚拟电厂的分布式电源发电功率、储能充放电功率、与大电网交互功率以及需求响应资源调节功率的调度方案存在明显差异 。例如，在可中断负荷场景下，部分时段通过中断可中断负荷减少了从大电网购电；在可转移负荷场景下，通过转移负荷实现了负荷的削峰填谷；在多种需求响应资源协同场景下，各资源相互配合，实现了更优的功率平衡和资源配置 。

1. 碳排放对比：随着需求响应资源的引入，微网虚拟电厂的碳排放量逐渐减少，多种需求响应资源协同场景下碳排放量最低，且低于碳排放配额，能够获得碳交易收益 。这说明计及碳排放交易和多种需求响应的优化调度策略能够有效促进微网虚拟电厂的低碳运行。

七、结论

本研究提出了计及碳排放交易及多种需求响应的微网虚拟电厂日前优化调度策略，建立了相应的优化模型，并采用改进粒子群优化算法进行求解。案例分析表明，该策略能够有效降低微网虚拟电厂的运行成本和碳排放，提高能源利用效率，增强微网虚拟电厂在电力市场中的竞争力。在实际应用中，该策略可为微网虚拟电厂运营商制定科学的调度计划提供参考，促进微网虚拟电厂的经济低碳发展。未来研究可以进一步考虑实时调度、考虑更多类型的需求响应资源以及与电力现货市场的协同优化等问题，完善微网虚拟电厂的优化调度策略。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杜宏宇,张宏宇,陈波,等.计及多种需求响应资源的虚拟电厂运行机制及控制策略优化[J].电工电能新技术, 2023, 42(7):77-86.DOI:10.12067/ATEEE2208052.

[2] 夏烨瑞.计及复合储能及需求响应的虚拟电厂优化调度研究[D].西安理工大学,2024.

[3] 李亚龙,林理符,许志昆.计及柔性负荷的虚拟电厂日前优化调度方法[J].河北电力技术, 2024, 43(5):27-33.DOI:10.3969/j.issn.1001-9898.2024.05.005.

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