(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111383354.5 (22)申请日 2021.11.22 (71)申请人 国网浙江省电力有限公司丽水 供电 公司 地址 323000 浙江省丽水市莲都区中东路 699号 (72)发明人 吴晓刚　张思　吴新华　陶毓锋　 季青锋　杜倩昀　陈楠　唐家俊　 陈雨鸽　许可新　陈昌铭　林振智　 杨莉　 (74)专利代理 机构 杭州杭诚专利事务所有限公 司 33109 专利代理师 陈东明 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 111/04(2020.01) (54)发明名称 一种基于Gale-Shapley算法的虚拟电厂和 分布式资源双边匹配方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于Gale ‑Shapley算法 的虚拟电厂和分布式资源双边匹配方法， 属于电 力市场技术领域。 通过构建电力现货市场环境 下， 虚拟电厂参与市场申报优化模型， 针对风、 光、 水储荷一体化虚拟电厂的申报曲线进行优 化； 构建虚拟电厂和分布式资源的双向选择决策 模型， 进行基于Gale ‑Shapley算 法的双边匹配步 骤， 实现虚拟电厂和分布式资源的双边优化匹 配， 从而确保配置的稳定性， 保证匹配的双方不 会被对方干扰， 实现了电力资源的有效利用率， 有效解决了电力资源最优配置的问题， 具有良好 的经济效益和实际应用价 值。 权利要求书3页 说明书6页 附图2页 CN 115081173 A 2022.09.20 CN 115081173 A 1.一种基于Gale ‑Shapley算法的虚拟电厂和 分布式资源双边匹配方法， 其特征在于， 包括以下步骤： S1： 构建电力现货 市场环境下， 虚拟电厂参与市场申报优化模型， 针对风、 光、 水储荷一 体化虚拟电厂的申报曲线 进行优化； S2： 构建虚拟电厂和分布式资源的双向选择决策模型， 进行基于Gale ‑Shapley算法的 双边匹配步骤， 实现虚拟电厂和分布式资源的双边优化匹配。 2.根据权利要求1所述的一种基于Gale ‑Shapley算法的虚拟电厂和分布式资源双边匹 配方法， 其特 征在于， 所述S1中构建的申报优化模型为： 用集合S表示虚拟电厂所拥有的风、 光、 水出力以及市场电价的不确定性场景集合， 则 虚拟电厂在电力现货市场中运行收益的目标函数表达式为， max RM‑CIL‑CPU 式中： T表示总时段； πs表示场景s的概率； RM、 CIL和CPU分别表示电力现货市场收入、 可中 断负荷调整费用和偏差电量考核费用； 表示场景s下时段t的市场电价； λIL表示可中断负 荷调整费用； kpos和kneg分别表示正/负偏差电量考核费用系数； PtM表示虚拟电厂在日前 市场 上申报的t时刻出力； 表示场景s下时段t内可中断负荷削减出力； 和 分别表示场 景s下时段t内的多发/少发电量。 3.根据权利要求2所述的一种基于Gale ‑Shapley算法的虚拟电厂和分布式资源双边匹 配方法， 其特 征在于， 所述的申报优化模型包括电力平衡约束方法， 式中： 和 分别表示场景s下时段t内虚拟电厂、 风电、 光伏和水电的出 力； 和 分别表示储能的充/放电功率； 表示场景s下时段t内未调用可中断负荷时 的负荷需求。 4.根据权利要求2所述的一种基于Gale ‑Shapley算法的虚拟电厂和分布式资源双边匹 配方法， 其特 征在于， 所述的申报优化模型包括水电约束方法， Vs,t+1＝Vs,t+ΔVs,t 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115081173 A 2Vmin≤Vs,t≤Vmax 式中： PHV,min和PHV,max分别表示水电的最小/最大出力； 和 分别表示场景s下 时段t内库容式水电站的进水量、 用水量和弃水量； Vs,t和ΔVs,t分别表示场景s下时段t内的 水库储水量和水量变化； Vmin和Vmax分别表示水库的最小和最大储水量； ηHV表示水电发电效 率。 5.根据权利要求2所述的一种基于Gale ‑Shapley算法的虚拟电厂和分布式资源双边匹 配方法， 其特 征在于， 所述的申报优化模型包括储能约束方法， 式中： PESS和EESS分别表示储能的最大充放电功率和储能容量； 表示场景s下时段t内 储能的荷电状态； ηch和 ηdis分别表示储能的充放电效率。 6.根据权利要求2所述的一种基于Gale ‑Shapley算法的虚拟电厂和分布式资源双边匹 配方法， 其特 征在于， 所述的申报优化模型包括中断负荷约束方法， 式中： PIL,max表示可中断负荷容 量。 7.根据权利要求1所述的一种基于Gale ‑Shapley算法的虚拟电厂和分布式资源双边匹 配方法， 其特征在于， 所述的双向选择决策模型为分布式资源m以最大化加入虚拟电厂n后 的产生最大收益 为目标的组合方案， 其矩阵为： 式中： xn,k,m为0‑1变量， xn,k,m＝1表示虚拟电厂n的第k个组合方案中选 择分布式资源m为 合作对象。 8.根据权利要求7所述的一种基于Gale ‑Shapley算法的虚拟电厂和分布式资源双边匹 配方法， 其特 征在于， 所述的优化匹配模型为虚拟电厂选择分布式资源的目标函数， 式中： 表示组合 方案k中的分布式资源与虚拟电厂n聚合后产生的额外收益； 表 示虚拟电厂n选择组合方案k后的总收益； 表示分布式资源i单独运行时的收益； 表 示组合方案k的聚合费用， 其主要产生于聚合各种资源的过程中涉及的通讯、 控制、 计量设权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115081173 A 3