考虑需求响应的风光燃储集成虚拟电厂双层随机调度优化模型

为促进以风光为代表的分布式能源发电并网,文章集成了风电、光伏发电、燃气轮机、储能系统和激励型需求响应为虚拟电厂,引入两阶段优化理论克服风光不确定性,建立VPP双层随机调度优化模型。首先,介绍了VPP的基本结构,建立了电源出力模型和需求响应模型。然后,建立了虚拟电厂双层调度优化模型:在上层模型中,根据风电和光伏发电日前预测结果,制定日前调度计划;在下层模型中,根据WPP和PV的实际输出,修正日前调度计划,形成最终VPP调度方案。最后算例分析表明:所提模型能够衔接日前调度和时前调度,降低系统缺电惩罚成本,提升VPP运营收益。储能系统能够利用自身充放电特性配合VPP内部风电和光伏发电出力,有利于平缓系统净负荷曲线。PBDR能够引导用户侧配合VPP发电调度,削峰作用弱于IBDR,而填谷作用强于IBDR。同时引入ESSs和DR后,VPP运营收益达到最高,表明ESSs和DR具有协同优化效应。