CN102156815A - 年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法，首先以年度进度控制为目标，计算机组日前期望出力计划；然后以与期望出力计划偏差最小为目标，考虑各类约束条件优化计算机组发电计划。经过期望计划编制与安全约束发电计划优化两阶段决策环节，编制合理的调度计划，保证合同电量的有效同步执行，实现了安全与公平的联合优化，有助于提高发电调度的智能化水平和决策能力。同时，该方法具有计算强度低、适应性强的特点，更加适合在我国各级调度机构推广应用。

Description

年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法

技术领域

本发明属于电力系统调度自动化技术领域，涉及一种年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法。

背景技术

年度电量进度跟踪调度是目前我国的主要的调度模式，其概念非常广泛。首先，它体现在电厂年度合同签订上，要求各电厂年度合同总量签订上公平，即按照国家政策，以同类型机组等利用小时数为原则签订年度合同；其次，它体现合同执行上，要求厂网双方严格执行已签订合同，由于电网原因造成的欠发需要追补，由于电厂非恶意造成的欠发也尽可能追补；第三，它体现在进度公平上，除长时间检修停机情况外，要求各电厂的电量完成进度尽可能相近。年度电量进度跟踪调度的核心目标是确保电厂年度合同电量的同步执行。相对节能发电调度和电力市场，年度电量进度跟踪调度的目标最为模糊。电厂对某一天的出力计划并不特别关注，他们更关注能否宽松的完成年度合同份额，而且当年度需求预测与合同电量有偏差时，各电厂是否能够平等的分配偏差电量。同时，随着时间变化，电量进度的重要性也各不相同。比如在年初，机组的日计划安排可以具有很大的随意性，多发少发没有太大影响；而到年底，则对电量进度的关注非常高，尤其是对于完成合同有难度的电厂，在日计划编制中更需要高度关注。

常用的以日发电计划成本最小为目标的发电计划优化方法难以适应年度电量进度跟踪调度的需求，其主要问题在于年度电量进度跟踪调度模式下的日计划编制是在全年时间范围内的优化，需要站在计划日“瞻前顾后”。而常用发电计划优化方法的优化范围只有一天，难以考虑全年时间范围内的其它信息。在常用优化方法中，为使出力计划尽可能考虑未来一段时间范围的负荷需求，通常会将计算周期延长到两天，或者一周，但仍不能解决年度电量进度跟踪调度的所有问题。此外，各地由于电源构成不同等历史原因，对每日机组发电计划的走势也有不同的要求。比如有的电网倾向于多数机组跟踪阶梯曲线，有的电网则要求绝大多数机组跟踪系统负荷变化。再加上电网安全约束，年度电量进度跟踪调度模式下发电计划的编制变得更加复杂。

在中国大多数网省级电力系统中，电厂签订有长期的电量合同，电力调度部门为实现合同电量执行的进度比例同步，多采用年计划分月，月计划分日方式，层层分解，形成理想进度的日生产计划，然后调度执行。然而，当遇到电网安全约束等其他情况时，理想进度的生产计划无法执行，这时如何调整发电计划，尽可能地保持发电进度同步，又能解决电网安全，成为一个难以解决的问题。

同时，在调整发电计划时，年度电量进度跟踪调度模式下的发电计划编制要求满足以下条件：在单个时段上，负荷的不平衡量在机组间均衡分配，同类机组间的出力分配避免随机性；在不同时段间，避免机组出力的剧烈波动和随机跳跃，保证机组出力在多时段间的平滑调节；机组发电量应尽可能接近理想计划的目标电量，当系统存在电量的偏差时，偏差电量在机组间均衡分配。

发明内容

本发明实施的目的在于提供一种年度电量进度跟踪调度模式下的发电计划优化方法，能够灵活适应实际调度中各种因素的影响，优化机组出力计划，保障机组年度合同的有效完成。

为解决上述技术问题，本发明提出了一种适用于短期调度计划编制的年度电量进度跟踪调度模式下的发电计划优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据负荷需求预测、年度合同电量、已完成电量情况，不考虑电网安全因素，计算各机组在计划日的96点期望发电计划；

2)在计划日期望计划的基础上，根据电网实际模型，考虑系统平衡约束、机组运行约束、电网安全约束，建立以与期望计划偏差最小为目标函数的安全约束发电计划优化模型，并求解得到计划日的发电计划；

3)根据优化求解获得的发电计划，考虑全部网络监视元件，进行发电计划安全校核分析；若无监视元件越限，安全校核通过，则进入步骤4)，否则计算新增越限监视元件的灵敏度信息，进入步骤2)；

新增越限监视元件以线性化约束形式加入模型中，约束表达为：

$\underset{\‾}{p_{\mathrm{ij}}}\≤\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}[p(i,t)-l_{i,t}]S_{i,j,t}\≤\stackrel{\‾}{p_{\mathrm{i\; j}}}$ 式(7)

其中，l_i，t为节点负荷功率，S_i，j，t为节点i的注入功率对支路ij的灵敏度，M为系统的计算节点；

4)优化结束，获得年度电量进度跟踪调度模式下满足安全约束的发电计划，计算结束。

本发明的方法具有以下特点和功能：

(1)期望计划是反映调度目标的重要载体，期望计划的编制是根据电网现状和历史运作模式，以专家经验为主，结合启发式方法按照一定逻辑计算形成，在计算时可以充分考虑年度电量进度跟踪调度模式下发电计划编制的各种复杂因素，从大的方向保障发电计划的公开、公平和公正。

(2)安全约束发电计划优化的目标函数是发电计划与期望计划偏差最小，如果期望计划符合电网安全、机组运行等各种约束，则期望计划即为最终计划，不需要对期望计划进行调整；如果由于电网安全约束等原因需要对机组出力进行调整，则要求各机组尽可能等比例调节。

(3)在安全约束发电计划优化的目标函数中，引入机组出力绝对偏差的成本函数，通过对机组不同的有功偏差量加入相应的成本，随着偏差量的增加，成本增大，使得在实现偏差总量最小的同时，能够有效避免机组出力偏差分配的随机性，实现发电计划贴近期望计划，满足最小化偏差量的要求。

本发明的有益效果是经过期望计划编制与安全约束发电计划优化两阶段决策环节，有效适应了年度电量进度跟踪调度模式下考虑因素众多、优化目标复杂的要求，实现了年度电量进度跟踪调度模式下日计划既在全年的范围内“瞻前顾后”，考虑进度、发电权交易等因素，又考虑了日前运行时的系统平衡约束、机组运行约束和电网安全约束等各种约束条件。

本发明能够根据系统负荷预测变化、机组检修计划、年度合同电量和已完成合同电量情况，优化机组发电计划，保障机组年度合同能够宽松完成。安全约束优化后的机组出力计划能够按照系统负荷变化趋势，平滑跟踪系统负荷，参与调峰调频。

本发明实现了安全与公平的联合优化，有助于提高发电调度的智能化水平和决策能力。同时，优化方法具有计算强度低、适应性强的特点，更加适合在我国各级调度机构推广应用。

附图说明

图1为年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化计算流程图；

图2为机组出力偏差的成本曲线。

具体实施方式

本发明年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法。下面是本发明的一个优选实施案例，包含了采用本发明方法，在年度电量进度跟踪调度模式下的日前发电计划编制过程，它的特征、目的和优点可以从实施例的说明中看出。

在电网日前发电计划编制过程中，需要结合各机组的电量合同完成情况，考虑负荷平衡约束、机组运行约束、电网安全约束等因素，并要求绝大多数机组跟踪系统负荷变化趋势，编制次日96个时段的发电计划。

本发明的年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法包括两个阶段：阶段一以全年进度控制为目标，在不考虑电网安全约束的情况下计算机组日前期望出力计划；阶段二则以与期望出力计划偏差最小为优化目标，考虑各类约束条件优化计算机组发电计划。包括以下步骤：

1)根据负荷需求预测、年度合同电量、已完成电量情况，不考虑电网安全因素，计算各机组在计划日的96点期望发电计划。

所述期望发电计划是反映电量进度的重要载体，在计算时可以充分考虑各种因素，从大的方向保障发电计划的公开、公平和公正。期望计划的编制并无严格的优化算法，大多根据各电网现状和历史运作模式，以专家经验为主，结合启发式方法按照一定逻辑计算形成。下面介绍一种常见的期望计划编制算法，具体计算过程如下：

第一，根据年度分月电量预测、年度机组检修计划、电厂年度合同电量计划和年度分月联络线计划，计算各电厂月度电量计划，年内可以根据电厂发电量完成情况滚动优化电厂剩余月份电量计划；

第二，根据电厂月度电量计划和月度分日电量预测、分日最大出力预测和机组检修计划，确定各机组的月度组合状态，月内可以根据电厂发电量完成情况滚动优化月内剩余日期的机组组合计划；

第三，根据电厂月度电量和机组组合计划，确定机组月度电量计划，月内可以根据电厂发电量完成情况滚动优化月内机组剩余电量计划；

第四，根据机组月度电量计划和系统分日电量需求预测，确定机组每日发电量计划，月内可以根据机组发电量完成情况滚动优化机组剩余日电量计划；

第五，根据机组日发电量计划、日前联络线计划和日前系统负荷预测，计算确定机组日前96点期望计划出力曲线。

机组日前期望计划具体计算方法如下：

(a)已设定96点固定出力计划或者设置全天停机的机组不参与计算，其它所有机组参与日前期望发电计划计算；

(b)首先计算机组各时段发电能力P_u，t，机组运行则取额定容量，机组停机则取0；

(c)计算机组负荷比例系数R_t：

$R_t=\frac{{\mathrm{Ld}}_t}{\underset{l=1}{\overset{96}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Ld}}_l}$

其中Ld_t为t时段系统电量预测需求；

(d)计算机组时段电量分配系数W_t，i：

$W_{t,i}=\frac{R_t\×P_{u,t}}{\underset{l=1}{\overset{96}{\mathrm{\Σ}}}{R}_l\×P_{u,l}}$

(e)计算机组时段电量Q_t，i＝W_t，i×Q_d，i，其中Q_d，i为机组日发电量计划；

(f)计算机组预出力计划Pp_t，i＝Q_t，i×4；

(g)检查各时段机组出力总加与系统发电负荷预测是否平衡，计算各机组出力计划：

$P_{i,t}^p=\frac{{\mathrm{Pp}}_{t,i}}{\underset{l=1}{\overset{\mathrm{Nu}}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{Pp}}_{t,l}}\×p_t^d$

其中：Nu为机组总数，

为t时段系统负荷预测。

2)在计划日期望计划的基础上，根据电网实际模型，考虑系统平衡约束、机组运行约束、电网安全约束，建立以与期望计划偏差最小为目标函数的安全约束发电计划优化模型，并求解得到计划日的发电计划。

所述以与期望计划偏差最小为目标函数的安全约束发电计划优化模型，其数学模型可表达为：

$\min F=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}C\left(\right|p(i,t)-p_0(i,t)\left|\right)$

约束条件：

$\min F=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}C\left(\right|p(i,t)-p_0(i,t)\left|\right)$ 式(1)

约束条件为：

$\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}p(i,t)=p_d\left(t\right)$ 式(2)

$\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}r(i,t)\≥p_r\left(t\right)$ 式(3)

$\underset{\‾}{p_i}\≤p(i,t)+r(i,t)\≤\stackrel{\‾}{p_i}$ 式(4)

-Δ_i≤p(i，t)-p(i，t-1)≤Δ_i  式(5)

$\underset{\‾}{p_{\mathrm{ij}}}\≤p_{\mathrm{i\; j}}\left(t\right)\≤\stackrel{\‾}{p_{\mathrm{i\; j}}}$ 式(6)

其中：式(2)是系统有功平衡等式约束；式(3)是系统旋转备用约束；式(4)是机组出力上下限约束；式(5)是机组爬坡速率约束；式(6)是电网安全约束，I为系统机组数；T为调度时段数；p(i，t)为机组i在时段t的出力；p₀(i，t)为机组i在时段t的期望计划出力；C(|p(i，t)-p₀(i，t)|)为机组出力绝对偏差的成本函数，它是分段线性的凸曲线；p_d(t)为系统t时段的总负荷；r(i，t)为机组在t时段提供的旋转备用；p_r(t)为系统在t时段的旋转备用需求；

和

分别表示发电机组i输出功率的上下限；Δ_i为机组i每时段爬坡速率的最大值；

和

分别表示支路ij的潮流上下限，p_ij(t)为支路ij在t时段的潮流。

3)根据优化求解获得的发电计划，考虑全部网络监视元件，进行发电计划安全校核分析；若无监视元件越限，安全校核通过，则进入步骤4)，否则计算新增越限监视元件的灵敏度信息，进入步骤2)。

所述新增越限监视元件以线性化约束形式加入模型中，约束表达为：

$\underset{\‾}{p_{\mathrm{ij}}}\≤\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}[p(i,t)-l_{i,t}]S_{i,j,t}\≤\stackrel{\‾}{p_{\mathrm{i\; j}}}$

其中：l_i，t为节点负荷功率，S_i，j，t为节点i的注入功率对支路ij的灵敏度，M为系统的计算节点。

4)优化结束，获得年度电量进度跟踪调度模式下满足安全约束的发电计划，计算结束。

本发明的应用效果：本发明能够在满足系统平衡约束、机组运行约束、电网安全约束和环保约束等各类约束的前提下，灵活适应实际调度中各种因素的影响；能够根据系统负荷预测变化、机组检修计划、年度合同电量和已完成合同电量，优化机组发电计划，保障机组年度合同能够宽松完成。安全约束调整后的机组出力计划能够按照系统负荷变化趋势，平滑跟踪系统负荷，参与调峰调频。

本方法在实际电网数据下开展的发电计划优化的研究和尝试，摸索出年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法。本方法首先以年度进度控制为目标，计算机组日前期望出力计划，然后以与期望出力计划偏差最小为目标，考虑各类约束条件优化计算机组发电计划。经过期望计划编制与安全约束发电计划优化两阶段决策环节，编制合理的调度计划，实现了安全与公平的联合优化，有助于提高发电调度的智能化水平和决策能力。同时，该方法具有计算强度低、适应性强的特点，更加适合在我国各级调度机构推广应用。

此处根据特定的示例性实施案例描述了本发明。对本领域的技术人员来说不脱离本发明范围下进行适当的替换或修改是显而易见的。示例性的实施案例仅仅是例证性的，而不是对本发明的范围的限制，本发明的范围由所附属的权利要求定义。

Claims (4)

1.一种年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据负荷需求预测、年度合同电量、已完成电量情况，不考虑电网安全因素，计算各机组在计划日的96点期望发电计划；

2)在计划日期望计划的基础上，根据电网实际模型，考虑系统平衡约束、机组运行约束、电网安全约束，建立以与期望计划偏差最小为目标函数的安全约束发电计划优化模型，并求解得到计划日的发电计划；

3)根据优化求解获得的发电计划，考虑全部网络监视元件，进行发电计划安全校核分析；若无监视元件越限，安全校核通过，则进入步骤4)，否则计算新增越限监视元件的灵敏度信息，进入步骤2)；

4)优化结束，获得年度电量进度跟踪调度模式下满足安全约束的发电计划，计算结束。

2.根据权利要求1所述的年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法，其特征在于：在所述步骤1)中的期望发电计划是反映年度电量进度跟踪调度的重要载体，计算过程为：

11)根据年度分月电量预测、年度机组检修计划、电厂年度合同电量计划和年度分月联络线计划，计算各电厂月度电量计划，年内根据电厂发电量完成情况滚动优化电厂剩余月份电量计划；

12)根据电厂月度电量计划和月度分日电量预测、分日最大出力预测和机组检修计划，确定各机组的月度组合状态，月内根据电厂发电量完成情况滚动优化月内剩余日期的机组组合计划；

13)根据电厂月度电量和机组组合计划，确定机组月度电量计划，月内根据电厂发电量完成情况滚动优化月内机组剩余电量计划；

14)根据机组月度电量计划和系统分日电量需求预测，确定机组每日发电量计划，月内根据机组发电量完成情况滚动优化机组剩余日电量计划；

15)根据机组日发电量计划、日前联络线计划和日前系统负荷预测，计算确定机组日前96点期望计划出力曲线。

3.根据权利要求1所述的年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法，其特征在于：在所述步骤2)中的以与期望计划偏差最小为目标函数的安全约束发电计划优化模型的数学模型为：

$\min F=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}C\left(\right|p(i,t)-p_0(i,t)\left|\right)$ 式(1)

约束条件为：

$\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}p(i,t)=p_d\left(t\right)$ 式(2)

$\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}r(i,t)\≥p_r\left(t\right)$ 式(3)

$\underset{\‾}{p_i}\≤p(i,t)+r(i,t)\≤\stackrel{\‾}{p_i}$ 式(4)

-Δ_i≤p(i，t)-p(i，t-1)≤Δ_i  式(5)

$\underset{\‾}{p_{\mathrm{ij}}}\≤p_{\mathrm{i\; j}}\left(t\right)\≤\stackrel{\‾}{p_{\mathrm{i\; j}}}$ 式(6)

其中：式(2)是系统有功平衡等式约束；式(3)是系统旋转备用约束；式(4)是机组出力上下限约束；式(5)是机组爬坡速率约束；式(6)是电网安全约束，I为系统机组数；T为调度时段数；p(i，t)为机组i在时段t的出力；p₀(i，t)为机组i在时段t的期望计划出力；C(|p(i，t)-p₀(i，t)|)为机组出力绝对偏差的成本函数，它是分段线性的凸曲线；p_d(t)为系统t时段的总负荷；r(i，t)为机组在t时段提供的旋转备用；p_r(t)为系统在t时段的旋转备用需求；

和

分别表示发电机组i输出功率的上下限；Δ_i为机组i每时段爬坡速率的最大值；

和分别表示支路ij的潮流上下限，p_ij(t)为支路ij在t时段的潮流。

4.如权利要求1所述的年度电量进度跟踪调度模式下发电计划优化方法，其特征在于：在所述步骤3)中，新增越限监视元件以线性化约束形式加入模型中，约束表达为：

$\underset{\‾}{p_{\mathrm{ij}}}\≤\underset{i\∈M}{\mathrm{\Σ}}[p(i,t)-l_{i,t}]S_{i,j,t}\≤\stackrel{\‾}{p_{\mathrm{i\; j}}}$ 式(7)

其中，l_i，t为节点负荷功率，S_i，j，t为节点i的注入功率对支路ij的灵敏度，M为系统的计算节点。

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