CN104239960A - 考虑抽水蓄能机组的发电计划优化方法 - Google Patents

考虑抽水蓄能机组的发电计划优化方法 Download PDF

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CN104239960A
CN104239960A CN201410326439.3A CN201410326439A CN104239960A CN 104239960 A CN104239960 A CN 104239960A CN 201410326439 A CN201410326439 A CN 201410326439A CN 104239960 A CN104239960 A CN 104239960A
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徐帆
丁恰
涂孟夫
陈之栩
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Nari Technology Co Ltd
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Abstract

本发明属于电力系统调度自动化技术领域,涉及一种考虑抽水蓄能机组的发电计划优化方法。以系统发电成本最小为目标,综合考虑抽水蓄能机组与常规火电机组的协调调度,考虑各类约束条件优化计算机组发电计划,有助于提高抽水蓄能接入后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,更加适合在我国抽水蓄能机组装机容量较大的调度机构推广应用。

Description

考虑抽水蓄能机组的发电计划优化方法
技术领域
本发明属于电力系统调度自动化技术领域,涉及一种考虑抽水蓄能机组的发电计划优化方法。
背景技术
当前,节能减排并遏制气候变暖已经是全世界面临的一项共同挑战和重要议题。我国政府高度重视电力工业的节能减排工作,提出在电力领域实施节能发电调度,提高电力工业能源使用效率,减少环境污染,促进能源和电力结构调整。这是电力行业贯彻落实科学发展观,构建社会主义和谐社会的重大举措,是建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择。
抽水蓄能机组作为一种特殊电源,负荷低谷时抽水,负荷高峰时发电,既避免了火电机组的低谷调停,又满足了高峰负荷的需要,成为解决电网调峰问题的首选。因此,为提升电网安全运行水平和大电网驾驭能力,实现更大范围资源优化配置,综合考虑抽水蓄能机组与常规火电机组的出力特性,通过日前抽水蓄能机组与常规火电机组协调优化,能够为实时调度提供更大的安全裕度和更为广泛的调节手段。
但是,抽水蓄能机组将在未来能源结构中占据重要地位,但是与常规火电机组相比,运行状态较复杂,目前的电力系统调度中心制定短期发电计划时,经验调度无法有效考虑电网安全,得到的机组组合方案往往实际不可行,需要在运行中对机组组合方案反复调整,从而难以保证调度运行的安全性和经济性,也给运行人员带来了巨大的工作量。
例如,专利CN103699938A公开了本发明专利公开了一种含抽水蓄能电站的电力系统发电计划制定方法,包括以下步骤:首先制定检修计划,获取电力系统负荷曲线;然后在负荷平衡、机组出力与爬坡限制、系统旋转备用和抽水蓄能电站库容约束条件下,以调度周期内所有火电机组的发电成本与启停费用之和最小为目标建立模型,用混沌控制的基本粒子群算法求解;有效克服了求解电力系统发电计划模型时收敛性不佳、容易陷入局部最优的问题,制定更合理的电力系统发电计划。但是实际应用过程中抽水蓄能机组运行状态复杂,仅将抽水蓄能发电机组的出力作为约束条件,而不考虑其他抽水蓄能发电机组因素约束条件,机组组合方案往往实际不可行,需要在运行中对机组组合方案反复调整,给运行人员带来了巨大的工作量。专利CN103699938A基于粒子群算法,获取的是局部最优的抽水蓄能机组和常规火电机组出力,在实际使用中,需要不断的调整,才有可能获取全局最优的抽水蓄能机组和常规火电机组出力,给运行人员带来了巨大的工作量。
发明内容
本发明实施的目的在于提供一种抽水蓄能机组与常规火电机组协调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,优化出全局最优抽水蓄能机组与常规火电机组出力计划。
本发明基于电网的物理模型参数,经济模型参数,网络拓扑数据,负荷预测数据等,根据系统发电成本最小的原则优化发电计划,得到应用于抽水蓄能机组与常规火电机组协调调度模式下的发电计划优化结果。
本发明技术方案如下:
一种考虑抽水蓄能机组的发电计划的优化方法,包括以下步骤:
S01,确定需要进行发电计划优化的调度周期,获取周期内的系统负荷预测曲线、母线负荷预测曲线,获取周期内线路检修计划、联络线计划,获取周期内抽水蓄能机组的可用状态、水库水位,获取周期内火电机组的可用状态、减出力计划,以确定发电计划的优化空间;
S02,根据实际电网的电网模型建立以全系统发电成本最小为目标的考虑抽水蓄能机组的发电计划模型;
考虑抽水蓄能机组的发电计划模型以预设定时长作为一个优化的逻辑时段,以调度周期内系统负荷曲线为研究对象,优化抽水蓄能机组与火电机组的出力计划,优化目标为系统内可调度抽水蓄能机组和火电机组的发电成本最小;
考虑抽水蓄能机组的发电计划模型为:
目标函数如式(1):
min F = Σ t = 1 T Σ j = 1 J ( C j , t + ST j , t ) + Σ t = 1 T Σ i = 1 I ( C i , t gen + C i , t pm ) - - - ( 1 )
式(1)约束条件为:
Σ j = 1 J p j , t + Σ i = 1 I p i , t = p t d ;
pj,minuj,t≤pj,t≤pj,maxuj,t
C j ( p j , t ) = C j , min u j , t + Σ s = 1 S b j , s δ j , s , t ;
p j , t = p j , min u j , t + Σ s = 1 S δ j , s , t ;
0≤δj,s,t≤(Pj,s-Pj,s-1)uj,t
j≤pj,t-pj,t-1≤Δj
P i , t pm = Σ m = 1 M P i , m · I i , m , t pm ;
Q i , t pm = Σ m = 1 M Q i , m · I i , m , t pm ;
Σ m = 1 M I i , m , t pm - Σ m = 1 M I i , m , t - 1 pm = y i , t pm - z i , t pm ;
y i , t pm + z i , t pm ≤ 1 ;
I i , t gen + Σ m = 1 M I i , m , t pm ≤ 1 ;
P i , t = P i , t gen - P i , t pm ;
Q i , t = Q i , t gen - Q i , t pm ;
Σ m = 1 M I i , m , t pm ≤ 1 - I i , t - 1 gen ;
I i , t gen ≤ 1 - Σ m = 1 M I i , m , t - 1 pm ;
V i , t up = V i , t - 1 up - Q i , t gen + ( 1 - α i ) Q i , t pm ;
V i , min up ≤ V i , t up ≤ V i , max up ;
V i , t down = V i , t - 1 down + ( 1 - β i ) Q i , t gen - Q i , t pm ;
V i , min down ≤ V i , t down ≤ V i , max down ;
Σ j = 1 J r j , t ‾ ≥ p r , t ‾ ;
Σ j = 1 J r j , t ‾ ≥ p r , t ‾ ;
pj,t=Pj,t
uj,t=Uj,t
p k ‾ ≤ p k , t ≤ p k ‾ ;
其中,F为系统内可调度抽水蓄能机组和火电机组的发电成本,minF表示系统内可调度抽水蓄能机组和火电机组的发电最低成本,T为系统调度周期所含逻辑时段数,J为系统中参与调度的火电机组(常规能源机组)数,I为系统中参与调度的抽水蓄能机组数,Cj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时段的发电燃料成本,STj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时的启动燃料成本;为抽水蓄能机组i发电状态时在t时段的启动成本;为抽水蓄能机组i抽水状态时在t时段的启动成本;pi,t为抽水蓄能机组i在t时的出力,pj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时的出力,为t时的系统负荷预测值;pj,min与pj,max分别为火电机组(常规能源机组)j的出力下限和上限,uj,t为0或者1,表示火电机组开停状态;S为火电机组发电成本线性分段数;Cj,min为火电机组j处于出力下限时对应的成本;δj,s,t为火电机组j在t时在分段曲线第s段上的出力;bj,s为火电机组j在其分段曲线第s段的斜率(即微增成本);Pj,s为耗量特性曲线中分段曲线第s段区间的终点功率,Pj,s-1即为耗量特性曲线中分段曲线第s-1段区间的终点功率,其中起始点Pj,0=pj,min;Δj为火电机组j每时段可加减负荷的最大值;为抽水蓄能机组i抽水状态在t时段消耗的功率;m标志抽水蓄能机组i抽水状态的功率点;M为抽水蓄能机组i抽水状态的功率点数目;标志抽水蓄能机组i抽水状态在t时段是否处于功率点m;Pi,m为抽水蓄能机组i功率点m的功率值;为抽水蓄能机组i抽水状态在t时段的抽水量;Qi,m为抽水蓄能机组i处于功率点m时的水流量;为0/1变量,表示抽水蓄能机组i抽水状态在t时是否开机(由停变开);为0/1变量,表示抽水蓄能机组i抽水状态在t时是否停机(由开变停);Pi,t为抽水蓄能机组i在t时段的出力;为抽水蓄能机组i发电状态在t时段的出力;Qi,t为抽水蓄能机组i在t时段的耗水量;为抽水蓄能机组i发电状态在t时段的耗水量;为0/1量,表示抽水蓄能机组i在t时段是否处于发电状态;为抽水蓄能机组i上水库在t时段的水量,αi为抽水蓄能机组i在抽水状态时的水量损耗率;βi为抽水蓄能机组i在发电状态时的水量损耗率;分别为抽水蓄能机组i上水库能容纳的最小和最大水量;为抽水蓄能机组i下水库在t时段的水量,分别为抽水蓄能机组i下水库能容纳的最小和最大水量;r j,t 分别为火电机组(常规能源机组)j在t时提供的上调旋转备用和下调旋转备用,p r,t 分别为系统t时的上调旋转备用需求和下调旋转备用需求;Pj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时固定出力设定值;Uj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时固定状态设定值;p k 分别表示支路k的潮流上下限,pk,t为支路k在t时段的潮流。
S03,根据公式(1)的约束条件,迭代增加约束条件优化求解获得的抽水蓄能机组和常规火电机组出力;优化求解获得的抽水蓄能机组和常规火电机组出力过程中,根据公式(1)的约束条件迭代增加。根据公式(1)的约束条件并不是同时附加到公式(1)上,而是迭代增加约束条件,降低约束条件计算的复杂度,计算效率高。
S04,基于全部网络监视元件,对调度周期内的所有逻辑时段进行安全校核;判断是否新增监视元件潮流越限,若没有新增监视元件潮流越限,则进入步骤S05,否则计算新增越限监视元件的灵敏度信息,进入步骤S02;
新增越限监视元件以线性化约束形式加入考虑抽水蓄能机组的发电计划模型中,约束表达为式(2):
p k ‾ ≤ Σ m ∈ M [ p m , t - l m , t ] S m , k , t ≤ p k ‾ - - - ( 2 )
其中,lm,t为节点m在t时的负荷功率,pm,t为节点m在t时的注入功率,Sm,k,t为节点m在t时的注入功率对支路k的灵敏度;当新增了监视元件潮流越限,新增越限监视元件以公式(2)为约束条件加入考虑抽水蓄能机组的发电计划模型中;
S05,公式(1)的约束条件迭代结束,生成抽水蓄能机组与常规火电机组发电计划,优化结束。公式(1)约束条件为逐步约束的过程,基于考虑抽水蓄能机组的发电计划模型的目标函数式(1),累计增加约束条件,本申请将逐步(累计)增加约束条件的过程定义为约束条件的迭代过程,直至满足所有约束条件后输出全局最优的抽水蓄能机组与常规火电机组出力。
较优地,步骤S02考虑抽水蓄能机组的发电计划模型以预设定时长作为一个优化的逻辑时段,所述预设定时长为15分钟。
本发明的技术方案有益效果包括:本发明在指定发电计划时,协调考虑了抽水蓄能机组和常规火电机组,在计算时可以充分考虑协调调度模式下发电计划编制的各种复杂因素,对抽水蓄能机组和常规火电机组进行整体优化,获取全局最优抽水蓄能机组和常规火电机组出力。
通过优化计算和安全校核两个子问题的交互迭代求解,抽水蓄能机组和常规火电机组出力计划过程计算新增越限监视元件的灵敏度信息,新增越限监视元件以线性化约束形式加入考虑抽水蓄能机组的发电计划模型中,获得了满足网络安全的抽水蓄能机组和常规火电机组的发电计划,保证了发电计划的可执行性。
本发明经过综合考虑抽水蓄能机组和常规火电机组的协调调度,保证了发电计划下发后的可执行性,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、机组检修计划和系统负荷预测情况,优化抽水蓄能机组和常规火电机组发电计划,有助于更好的指导电力系统的安全经济运行。
本发明实现了抽水蓄能机组和常规火电机组的协调调度,有助于提高抽水蓄能机组接入后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,更加适合在我国抽水蓄能机组装机容量较大的调度机构推广应用。
附图说明
图1考虑抽水蓄能机组的发电计划优化计算流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
在电网日前发电计划编制过程中,需要结合次日风功率预测情况和各常规机组的可用状态,考虑负荷平衡约束、机组运行约束、电网安全约束等因素,编制次日96个时段的发电计划。
本发明的考虑抽水蓄能机组的发电计划优化方法,以调度周期内系统负荷曲线为研究对象建立优化求解模型,优化各抽水蓄能机组与常规火电机组的出力计划,通过优化计算与安全校核的迭代,逐步把起作用约束加入优化模型中,获得最终获得最优的机组组合结果。
本发明包括以下步骤:
S01,确定需要进行发电计划优化的调度周期,获取周期内的系统负荷预测曲线、母线负荷预测曲线,获取周期内线路检修计划、联络线计划,获取周期内抽水蓄能机组的可用状态、水库水位,获取周期内火电机组的可用状态、减出力计划,以确定发电计划的优化空间;
从日前负荷预测系统获取未来选定时间范围内各时段的系统负荷需求预测、母线负荷需求预测、风功率预测曲线,并获取相应的网间交换计划、辅助服务需求和设备(主要是机组、线路和变压器等)检修计划。此外,获取机组初始启停状态、机组初始出力计划、机组减出力计划和机组固定出力计划等数据。获取用于日前发电计划编制的网络断面,并根据设备检修计划,自动生成各时段网络拓扑,并计算各时段的灵敏度系数。
S02,根据实际电网的电网模型建立以全系统发电成本最小为目标的考虑抽水蓄能机组的发电计划模型;
考虑抽水蓄能机组的发电计划模型以15分钟作为一个优化的逻辑时段,以调度周期内系统负荷曲线为研究对象,优化各抽水蓄能机组与常规火电机组的出力计划,优化目标为系统内可调度机组的发电成本最小;
考虑抽水蓄能机组的发电计划模型为:
目标函数如式(1):
min F = Σ t = 1 T Σ j = 1 J ( C j , t + ST j , t ) + Σ t = 1 T Σ i = 1 I ( C i , t gen + C i , t pm ) - - - ( 1 )
式(1)约束条件为:
Σ j = 1 J p j , t + Σ i = 1 I p i , t = p t d ;
pj,minuj,t≤pj,t≤pj,maxuj,t
C j ( p j , t ) = C j , min u j , t + Σ s = 1 S b j , s δ j , s , t ;
p j , t = p j , min u j , t + Σ s = 1 S δ j , s , t ;
0≤δj,s,t≤(Pj,s-Pj,s-1)uj,t
j≤pj,t-pj,t-1≤Δj
P i , t pm = Σ m = 1 M P i , m · I i , m , t pm ;
Q i , t pm = Σ m = 1 M Q i , m · I i , m , t pm ;
Σ m = 1 M I i , m , t pm - Σ m = 1 M I i , m , t - 1 pm = y i , t pm - z i , t pm ;
y i , t pm + z i , t pm ≤ 1 ;
I i , t gen + Σ m = 1 M I i , m , t pm ≤ 1 ;
P i , t = P i , t gen - P i , t pm ;
Q i , t = Q i , t gen - Q i , t pm ;
Σ m = 1 M I i , m , t pm ≤ 1 - I i , t - 1 gen ;
I i , t gen ≤ 1 - Σ m = 1 M I i , m , t - 1 pm ;
V i , t up = V i , t - 1 up - Q i , t gen + ( 1 - α i ) Q i , t pm ;
V i , min up ≤ V i , t up ≤ V i , max up ;
V i , t down = V i , t - 1 down + ( 1 - β i ) Q i , t gen - Q i , t pm ;
V i , min down ≤ V i , t down ≤ V i , max down ;
Σ j = 1 J r j , t ‾ ≥ p r , t ‾ ;
Σ j = 1 J r j , t ‾ ≥ p r , t ‾ ;
pj,t=Pj,t
uj,t=Uj,t
p k ‾ ≤ p k , t ≤ p k ‾ ;
其中,F为系统内可调度抽水蓄能机组和火电机组的发电成本,minF表示系统内可调度抽水蓄能机组和火电机组的发电最低成本,T为系统调度周期所含逻辑时段数,J为系统中参与调度的火电机组(常规能源机组)数,I为系统中参与调度的抽水蓄能机组数,Cj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时段的发电燃料成本,STj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时的启动燃料成本;为抽水蓄能机组i发电状态在t时段的启动成本;为抽水蓄能机组i抽水状态在t时段的启动成本;pi,t为抽水蓄能机组i在t时的出力,pj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时的出力,为t时的系统负荷预测值;pj,min与pj,max分别为火电机组(常规能源机组)j的出力下限和上限,uj,t为0或者1,表示火电机组开停状态;S为火电机组发电成本线性分段数;Cj,min为火电机组j处于出力下限时对应的成本;δj,s,t为火电机组j在t时在分段曲线第s段上的出力;bj,s为火电机组j在其分段曲线第s段的斜率(即微增成本);Pj,s表示耗量特性曲线中各分段区间的终点功率,即Pj,s为耗量特性曲线中分段曲线第s段区间的终点功率,Pj,s-1即为耗量特性曲线中分段曲线第s-1段区间的终点功率,其中起始点Pj,0=pj,min;Δj为火电机组j每时段可加减负荷的最大值;为抽水蓄能机组i抽水状态在t时段消耗的功率;m标志抽水蓄能机组i抽水状态的功率点;M为抽水蓄能机组i抽水状态的功率点数目;标志抽水蓄能机组i抽水状态在t时段是否处于功率点m;Pi,m为抽水蓄能机组i功率点m的功率值;为抽水蓄能机组i抽水状态在t时段的抽水量;Qi,m为抽水蓄能机组i处于功率点m时的水流量;为0/1变量,表示抽水蓄能机组i抽水状态在t时是否开机(由停变开);为0/1变量,表示抽水蓄能机组i抽水状态在t时是否停机(由开变停);Pi,t为抽水蓄能机组i在t时段的出力;为抽水蓄能机组i发电状态在t时段的出力;Qi,t为抽水蓄能机组i在t时段的耗水量;为抽水蓄能机组i发电状态在t时段的耗水量;为0/1量,表示抽水蓄能机组i在t时段是否处于发电状态;为抽水蓄能机组i上水库在t时段的水量,αi为抽水蓄能机组i在抽水状态时的水量损耗率;βi为抽水蓄能机组i在发电状态时的水量损耗率;分别为抽水蓄能机组i上水库能容纳的最小和最大水量;为抽水蓄能机组i下水库在t时段的水量,分别为抽水蓄能机组i下水库能容纳的最小和最大水量;r j,t 分别为火电机组(常规能源机组)j在t时提供的上调旋转备用和下调旋转备用,p r,t 分别为系统t时的上调旋转备用需求和下调旋转备用需求;Pj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时固定出力设定值;Uj,t为火电机组(常规能源机组)j在t时固定状态设定值;p k 分别表示支路k的潮流上下限,pk,t为支路k在t时段的潮流。
S03,根据公式(1)的约束条件,迭代增加约束条件优化求解获得的抽水蓄能机组和常规火电机组出力;优化求解获得的抽水蓄能机组和常规火电机组出力过程中,根据公式(1)的约束条件迭代增加。
S04,基于全部网络监视元件,对调度周期内的所有逻辑时段进行安全校核;判断是否新增监视元件潮流越限,若没有新增监视元件潮流越限,则进入步骤S05,否则计算新增越限监视元件的灵敏度信息,进入步骤S02;
新增越限监视元件以线性化约束形式加入考虑抽水蓄能机组的发电计划模型中,约束表达为式(2):
p k ‾ ≤ Σ m ∈ M [ p m , t - l m , t ] S m , k , t ≤ p k ‾ - - - ( 2 )
其中,lm,t为节点m在t时的负荷功率,pm,t为节点m在t时的注入功率,Sm,k,t为节点m在t时的注入功率对支路k的灵敏度;
S05,公式(1)的约束条件迭代结束,生成抽水蓄能机组与常规火电机组发电计划,优化结束。公式(1)约束条件为逐步约束的过程,基于考虑抽水蓄能机组的发电计划模型的目标函数式(1),累计增加约束条件,本申请将逐步(累计)增加约束条件的过程定义为约束条件的迭代过程,直至满足所有约束条件后输出全局最优的抽水蓄能机组与常规火电机组出力。
本技术方案在某省电网调度计划系统中得到应用,应用效果符合预期。实际应用表明,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,综合考虑抽水蓄能机组与常规火电机组的出力,使得系统总发电成本最小。
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,摸索出考虑抽水蓄能机组的发电计划优化方法。本方法以系统发电成本最小为目标,综合考虑抽水蓄能机组与常规火电机组的协调调度,考虑各类约束条件优化计算机组发电计划,有助于提高抽水蓄能机组接入后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,更加适合在我国抽水蓄能机组装机容量较大的调度机构推广应用。
以上仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种考虑抽水蓄能机组的发电计划的优化方法,其特征在于,包括以下步骤: 
S01,确定需要进行发电计划优化的调度周期,获取周期内的系统负荷预测曲线、母线负荷预测曲线,获取周期内线路检修计划、联络线计划,获取周期内抽水蓄能机组的可用状态、水库水位,获取周期内火电机组的可用状态、减出力计划,以确定发电计划的优化空间; 
S02,根据实际电网的电网模型建立以全系统发电成本最小为目标的考虑抽水蓄能机组的发电计划模型; 
考虑抽水蓄能机组的发电计划模型以预设定时长作为一个优化的逻辑时段,以调度周期内系统负荷曲线为研究对象,优化抽水蓄能机组与火电机组的出力计划,优化目标为系统内可调度抽水蓄能机组和火电机组的发电成本最小; 
考虑抽水蓄能机组的发电计划模型为: 
目标函数如式(1): 
式(1)约束条件为: 
pj,minuj,t≤pj,t≤pj,maxuj,t; 
0≤δj,s,t≤(Pj,s-Pj,s-1)uj,t; 
j≤pj,t-pj,t-1≤Δj; 
pj,t=Pj,t; 
uj,t=Uj,t; 
其中,F为系统内可调度抽水蓄能机组和火电机组的发电成本,T为系统调度周期所含逻辑时段数,J为系统中参与调度的火电机组数,I为系统中参与调度的抽水蓄能机组数,Cj,t为火电机组j在t时段的发电燃料成本,STj,t为火电机组j在t时的启动燃料成本;为抽水蓄能机组i发电状态时在t时段的启动成本;为抽水蓄能机组i抽水状态时在t时段的启动成本;pi,t为抽水蓄能机组i在t时的出力,pj,t为火电机组j在t时的出力,为t时的系统负荷预测值;pj,min与pj,max分别为火电机组j的出力下限和上限,uj,t为0或者1,表示火电机组开停状态;S为火电机组发电成本线性分 段数;Cj,min为火电机组j处于出力下限时对应的成本;δj,s,t为火电机组j在t时在分段曲线第s段上的出力;bj,s为火电机组j在其分段曲线第s段的斜率;Pj,s为耗量特性曲线中各分段区间的终点功率,其中起始点Pj,0=pj,min;Δj为火电机组j每时段可加减负荷的最大值;为抽水蓄能机组i抽水状态在t时段消耗的功率;m标志抽水蓄能机组i抽水状态的功率点;M为抽水蓄能机组i抽水状态的功率点数目;标志抽水蓄能机组i抽水状态在t时段是否处于功率点m;Pi,m为抽水蓄能机组i功率点m的功率值;为抽水蓄能机组i抽水状态在t时段的抽水量;Qi,m为抽水蓄能机组i处于功率点m时的水流量;为0或者1变量,表示抽水蓄能机组i抽水状态在t时是否开机;为0或者1变量,表示抽水蓄能机组i抽水状态在t时是否停机;Pi,t为抽水蓄能机组i在t时段的出力;为抽水蓄能机组i发电状态在t时段的出力;Qi,t为抽水蓄能机组i在t时段的耗水量;为抽水蓄能机组i发电状态在t时段的耗水量;为0或者1,表示抽水蓄能机组i在t时段是否处于发电状态;为抽水蓄能机组i上水库在t时段的水量,αi为抽水蓄能机组i在抽水状态时的水量损耗率;βi为抽水蓄能机组i在发电状 态时的水量损耗率;分别为抽水蓄能机组i上水库能容纳的最小和最大水量;为抽水蓄能机组i下水库在t时段的水量,分别为抽水蓄能机组i下水库能容纳的最小和最大水量;r j,t 分别为火电机组j在t时提供的上调旋转备用和下调旋转备用,p r,t 分别为系统t时的上调旋转备用需求和下调旋转备用需求;Pj,t为火电机组j在t时固定出力设定值;Uj,t为火电机组j在t时固定状态设定值;p k 分别表示支路k的潮流上下限,pk,t为支路k在t时段的潮流; 
S03,根据公式(1)的约束条件优化求解获得的抽水蓄能机组和常规火电机组出力; 
S04,基于全部网络监视元件,对调度周期内的所有逻辑时段进行安全校核;判断是否新增监视元件潮流越限,若没有新增监视元件潮流越限,则进入步骤S05,否则计算新增越限监视元件的灵敏度信息,进入步骤S02; 
S05,公式(1)的约束条件迭代结束,生成抽水蓄能机组与常规火电机组发电计划,优化结束。 
2.根据权利要求1所述的一种考虑抽水蓄能机组的发电计划的优化方法,其特征在于,所述步骤S04新增越限监视元件以线性化约束形式加入考虑抽水蓄能机组的发电计划模型中,约束表达为式(2): 
其中,lm,t为节点m在t时的负荷功率,pm,t为节点m在t时的注入功率,Sm,k,t为节点m在t时的注入功率对支路k的灵敏度。 
3.根据权利要求1所述的一种考虑抽水蓄能机组的发电计划的优化方法,其特征在于,所述步骤S02考虑抽水蓄能机组的发电计划模型以预设定时长作为一个优化的逻辑时段,所述预设定时长为15分钟。 
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