摘要
本发明公开了一种基于复合网络预测模型的虚拟电厂优化调度方法,步骤包括:S1、数据收集及处理阶段;S2、日前优化调度阶段;S3、日内优化调度阶段。本发明利用基于复合网络的预测模型提高了电厂系统模型中各发电机组的出力数据及热电负荷数据的预测精度,为虚拟电厂系统模型的精准调度提供准确的预测数据基础,利用阶梯式碳交易机制并考虑热电负荷响应,使虚拟电厂系统更精准、高效地进行资源配置和能源利用。结合日前和日内两个时间尺度的调度方法,在日内调度的目标函数中加入预测误差惩罚,滚动优化了日内调度模型的计算结果,提高了系统的运行经济性。
技术关键词
虚拟电厂优化调度方法
虚拟电厂系统
综合需求响应
优化调度模型
碳交易机制
滚动优化方法
热电联产机组
价格型需求响应
激励型需求响应
价格需求响应
虚拟电厂模型
数据
阶梯式
网络模块
碳交易市场
电锅炉
计划
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
能源调控方法
优化调度模型
数学模型
数据传输时延
通信带宽
虚拟储能
虚拟电厂优化调度方法
调度设备
实时通信
节点
虚拟电厂优化调度方法
粒子群优化算法
粒子群算法
计算机程序指令
储能设备
协同优化调度方法
载调压变压器
优化调度模型
静止无功补偿器
光伏并网逆变器
虚拟电厂优化调度方法
优化调度模型
多时间尺度
历史运行数据
储能设备