CN114498641B 一种分布式灵活资源聚合控制装置及控制方法 （国网智能电网研究院有限公司）

一种分布式灵活资源聚合控制装置及控制本发明公开了一种分布式灵活资源聚合控处理控制单元通过通信单元与其它分布式灵活2所述处理控制单元通过所述通信单元实现上行连接与下所述处理控制单元用于支撑调度控制类业务实现实时需所述处理控制单元还用于对所连接的海量的所述分布式灵活资源平均向微网的平均购电量，即；为各时段向微网的售电量，3分布式灵活资源本体直接与对应类型的通信模块所述能流调控模组与分布式灵活资源直接或间接连接所述通信控制模组与分布式灵活资源直接或间接连接所述分布式电源孪生模型模块用于基于外部参数输入所述资源聚类模型模块用于对所连接的海量的所述分布所述多目标能流调控策略模块用于结合每种分布式灵活衡约束条件和资源响应量约束条件；基于所述功率实时平衡约束和资源响应量约束条件，所述时延量控模块用于实时抓取数据链路层数据包，4所述智能休眠模块用于实时建立通信单元耗电模型，并基于所述硬件双通道主备分离控制通信模块用于与主站及其它处理控制单元间高速大数通信资源调度控制指令进行通信资源调度，由网关侧进行响应和主备控制/数据传输通道对所连接的海量的所述分布式灵活资源进行聚类，得到多种类型的分布式灵活资源，基于所述功率实时平衡约束和资源响应量约束条件5平均向微网的平均购电量，即；为各时段向微网的售电量，基于采集的风电出力样本及光伏出力样本，并利用核基于修正后的风电出力的分布函数、光伏出力的分布函将所述风力和光伏联合出力分布函数求的反利用储能微元的额定功率设置储能微元的充/放电功率约束条件，利用储能微元荷电控制可调负荷的需求响应功率小于等于可调负荷响应潜力的总预6的虚拟灵活调节电源，是支撑以新能源为主体的新型电力系统安全稳定运行的重要手段，迫切需要利用先进技术把分布式灵活资源进行整合协同，开展运行控制优化和市场交易，致电网难以充分挖掘海量用户侧零散资源的潜力，以满足新型电力系统对调节电源的多时杂，部分资源并未实现通信全覆盖，接入及受管理程度不高，造成这部分资源并未真正被合上报的出力大多基于注册时提供的静态数据，没有考虑资源的实时运行状态，调度中心7时平衡约束条件和资源响应量约束条件；基于功率实时平衡约束和资源响应量约束条件，8低碳性和低波动性的综合目标函数、以及功率实时平衡约束条件和资源响应量约束条件；于类型为可调负荷微元的分布式灵活资源，建立可调负荷中空调负荷响应量预测评估模为经济性目标函数；将向微网购电时的碳排放成本与向大电网购电时的碳排放成本之和，9与可调负荷的需求响应功率的差值作为第二计算值；控制第一计算值与第二计算值相等，性模型作为微网响应量约束条件；利用储能微元的额定功率设置储能微元的充/放电功率[0021]2.本发明提供的分布式灵活[0032]图10为本发明实施例提供的分布式电源数字孪生建模方法的一个具体示例的流[0033]图11为本发明实施例提供的分布式电源数字孪生建模方法的另一个具体示例的便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、入即可。[0057]进一步地，硬件双通道主备分离控制通信模块包括资源调度模块和节能控制模[0071]需要说明的是，本发明实施例的处理控制单元将会实施实施例2中所提供的分布[0077]本发明实施例提供一种分布式灵活资源聚合控制方法，基于实施例1的分布式灵型的分布式灵活资源的步骤由实施例1的资源聚类模型模块实施。资源聚类模型模块基于[0082]②定义功率数据集矩阵为D中，定义切比雪夫距离和欧式距离相结合的综合距离i1,di2[0089]基于切比雪夫距离和欧式距离相结合的聚类中心选取方法可以保证每次取到的[0115]根据季节和天气情况采用K-means法分别对历史风力和光伏出力的样本数据进行[0116]采用Kendall秩相关系数R来表示风电和光伏出力的预测值与[0117]根据核函数估计法得出的风电出力四个季节预测值与实际测量数据的Kendall秩i[0123]根据核函数估计法得出的光伏出力四种典型类型天气的预测值与实际测量数据j[0133]根据不同的生成元函数能够得到不同的Copula函数,常见的Copula函数有两个族，分别为阿基米德Copula与椭圆Copula。椭圆Copula函数主要包括正态Copula和t-Copula两种，阿基米德Copula函数主要包括：GumbelCopula、ClaytonCopula和Frank[0150]使用热力学等值模型来描述单体空调的数学模型。假定调度周期内环境温度ToutReq为等值热阻的平均值。[0188]具体地，本发明实施例的步骤S12及步骤S13由实施例1的多目标能流调控策略模需求响应激励的补偿成本之和，再减去向微网售电成本之差的最小值作为经济性目标函t时刻向微网购电功率。[0208]步骤S32：将向微网购电时的碳排放成本与向大电网购电时的碳排放成本之和的向微网的平均购电量，即；为各时段平均向微网的平均售电量。[0229]①将基于虚拟电量的微网外特性模型作为微网响应量约束条件；具体见式(29)~[0230]②利用储能微元的额定功率设置储能微元的充/放电功率约束条件，利用储能微为t时刻可调负荷响应潜力的总预测量。[0243]本发明实施例采用融合麻雀搜索和天牛须搜索的改进粒子群优化求解算法对优