CN105470956A - 一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法，建立电网送出能力的线性时序模型；建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型；建立省级电网时序仿真模型；优化各时间断面的电网间交易电量以提高电网省间风电消纳能力。本发明提出的方法在保证联络线总交易电量不变的前提下，优化每个时间断面的电网间交易电量，实现省间互济消纳风电，大幅减小风电的弃风电量，优化结果可为电网调度人员提供指导和建议，有效降低了电力系统的有功平衡难度，进而保证了电网的高效且稳定地运行。

Description

一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法

技术领域

本发明涉及新能源发电领域，具体一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法。

背景技术

风力发电最基本的属性是风能资源的稀薄性，时空能量密度低，无法富集、运输和存储，必须直接转换为电能，由此带来了风电的间歇性和波动性，以及发电的时空不可调度性。加之我国风电发展迅猛的“三北”地区电网调峰能力不足以及局部地区传输断面限制，加大了电力系统有功平衡难度，该类地区弃风现象严重。

我国电源结构以不灵活调节火电为主，具有时序性的机组启停方式安排对新能源消纳影响巨大、时序生产模拟方法可逐时段模拟电网的运行情况，包括每日机组启停状态及备用、供热机组最小方式、机组电量约束、断面输送能力以及联络线调整等，是分析风电消纳能力的有效手段。

由于现有调度模式原因，目前节能经济调度大多应用于省级调度，对跨省跨区的大范围资源优化配置涉及较少。随着交直流特高压电网的迅速发展，各大区及省间电网联系日益紧密，大区及省间联络线输电能力显著提升，为实现跨省跨区的资源优化配置提供了坚实的硬件基础。随着智能电网调度技术支持系统在国家电网范围内推广，跨区跨省的数据共享已经实现，为大范围资源优化配置提供了可靠的数据基础。再者，不同省级电网间风电和负荷的互补特性，单一省份风电消纳空间不足时，通过综合考虑临近省份的调峰能力，临时调整联络线功率，实现互济消纳风电，可以有效减少弃风电量，提高“绿色”电网的节能减排效益。

发明内容

有鉴于此，本发明提供的一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法，该方法在保证联络线总交易电量不变的前提下，优化每个时间断面的电网间交易电量，实现省间互济消纳风电，大幅减小风电的弃风电量，优化结果可为电网调度人员提供指导和建议，有效降低了电力系统的有功平衡难度，进而保证了电网的高效且稳定地运行。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1.建立电网送出能力的线性时序模型；

步骤2.建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型；

步骤3.建立省级电网时序仿真模型；

步骤4.优化各时间断面的电网间交易电量以提高电网省间风电消纳能力。

优选的，所述步骤1包括：

根据电网的区域之间联络线功率值及传输功率范围，建立电网送出能力的线性时序模型：

$\left\{\begin{array}{c}{L}_{n,nn}^{\min }\≤L_{n,nn}^t\≤L_{n,nn}^{\max }\\ L_{n,nn}^t=-L_{nn,n}^t\\ L_{n,n}^t=0\end{array}\right.---\left(1\right)$

式(1)中，为t时刻区域n和区域nn之间联络线功率值，且取值为正时，电流流入区域为正方向；取值为负时，电流流入区域为负方向；为t时刻区域n和区域nn之间联络线传输功率上限，为t时刻区域n和区域nn之间联络线传输功率下限。

优选的，所述步骤2包括：

根据联络线交易总电量约束时段及联络线交易总电量，建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型：

$\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{L}_{n,nn}^t=Q_{i,j}---\left(2\right)$

式(2)中，T为联络线交易总电量约束时段；Q_i,j为联络线交易总电量。

优选的，所述步骤3包括：

3-1.确定机组优化功率约束及最小启停机时间约束；

3-2.确定供热期供热机组出力约束及启停机逻辑状态约束；

3-3.确定机组爬坡率约束及旋转备用约束；

3-4.确定区域负荷平衡约束及风电功率约束；

3-5.确定目标函数。

优选的，所述3-1包括：

a.机组优化功率约束：

$X_j^t\·P_{j,min}\≤P_j\left(t\right)\≤P_{j,max}\·X_j^t---\left(3\right)$

式(3)中，为机组j在t时刻的二进制变量；P_j,max，P_j,min分别为第j台机组的出力上限和出力下限；P_j(t)为机组优化功率；

b.最小启停机时间约束：

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_j^t+\underset{i=1}{\overset{k_{on}}{\Σ}}{Z}_j^{t+i}\≤1\\ Z_j^t+\underset{i=1}{\overset{k_{off}}{\Σ}}{Y}_j^{t+i}\≤1\end{array}\right.---\left(4\right)$

式(4)中，分别为表示机组j在t时刻启动、停机状态的二进制变量，为“1”表示机组正在启动，为“0”表示机组不在启动状态，为“1”表示机组正在停机，为“0”表示机组不在停机状态；k_on为机组最小启机时间；k_off为机组最小停机时间；i为计算变量；

优选的，所述3-2包括：

c.供热期供热机组出力约束：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{j,BY}^t=C_j^b\·H_j^t\\ H_j^t\·C_j^b\≤P_{j,CQ}^t\≤P_{j,max}-H_j^t\·C_j^v\end{array}\right.---\left(5\right)$

式(5)中，为背压机组出力大小；为抽气机组出力大小；为t时刻热负荷大小；均为供热机组热电耦合系数；

d.启停机逻辑状态约束：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_j^t-X_j^{t-1}-Y_j^t+Z_j^t=0\\ -X_j^t-X_j^{t-1}+Y_j^t\≤0\\ X_j^t+X_j^{t-1}+Y_j^t\≤2\\ -X_j^t-X_j^{t-1}+Z_j^t\≤0\\ X_j^t+X_j^{t-1}+Z_j^t\≤2\end{array}\right.---\left(6\right)$

式(6)中，为机组j在t-1时刻的二进制变量。

优选的，所述3-3包括：

e.机组爬坡率约束：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_j^{t+1}-P_j^t\≤{\mathrm{\ΔP}}_{j,up}\\ P_j^t-P_j^{t+1}\≤{\mathrm{\ΔP}}_{j,down}\end{array}\right.---\left(7\right)$

式(7)中，分别为机组j的最大上爬坡速率和下爬坡速率；为t时刻机组j功率；为t+1时刻机组j功率；

f.旋转备用约束：

$\left\{\begin{array}{c}-\underset{y=1}{\overset{J}{\Σ}}{P}_{j,max}\·X_j^t\≤-P_l^t-\mathrm{Pr}e\\ \underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{P}_{j,\min }\·X_j^t\≤P_l^t-Nre\end{array}\right.---\left(8\right)$

式(8)中，J为机组总数；Pre和Nre分别为正旋转备用和负旋转备用；为第t时刻的电力功率。

优选的，所述3-4包括：

g.区域负荷平衡约束：

$P_{all.n}^t+P_w^{t,n}+\underset{nn=1}{\overset{N}{\Σ}}{L}_{n,nn}^t=P_{l.n}^t---\left(9\right)$

式(9)中，为第t时刻所有常规机组的总功率之和；为第t时刻的电力负荷；为第t时刻区域n接纳的风力发电功率；

h.风电功率约束：

$0\≤P_{w,n}\left(t\right)\≤P_{w,n}^{*}\left(t\right)---\left(10\right)$

式(10)中，P_w,n(t)为风电功率；为风电理论出力。

9、如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述3-5包括：

i.确定目标函数：

$max\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{w,n}\left(t\right)---\left(11\right)$

式(11)中，N为区域的总数。

从上述的技术方案可以看出，本发明提供了一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法，建立电网送出能力的线性时序模型；建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型；建立省级电网时序仿真模型；优化各时间断面的电网间交易电量以提高电网省间风电消纳能力。本发明提出的方法在保证联络线总交易电量不变的前提下，优化每个时间断面的电网间交易电量，实现省间互济消纳风电，大幅减小风电的弃风电量，优化结果可为电网调度人员提供指导和建议，有效降低了电力系统的有功平衡难度，进而保证了电网的高效且稳定地运行。

与最接近的现有技术比，本发明提供的技术方案具有以下优异效果：

1、本发明所提供的技术方案中，对电网间联络线功率进行优化，在保证联络线总交易电量不变的前提下，有效减少风电的弃风电量。即单一省份风电消纳空间不足时，通过综合考虑临近省份的调峰能力，临时调整联络线功率，实现互济消纳风电，同时，联络线保证在可调节的出力上下限范围和日/月电量的总约束。

2、本发明所提供的技术方案，综合考虑不同电网的风电出力时序互补特性、负荷时序互补特性、机组调峰特性、电网送出能力、电网间联络线交易总电量约束(日/周/月交易电量)等因素，优化全网含风电的电力平衡。计算结果更加符合实际电力系统调度情况，能够为调度员提供最直观的判断依据。

3、本发明所提供的技术方案，建立电网送出能力的线性时序模型；建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型；建立省级电网时序仿真模型；优化各时间断面的电网间交易电量以提高电网省间风电消纳能力。本发明提出的方法在保证联络线总交易电量不变的前提下，优化每个时间断面的电网间交易电量，实现省间互济消纳风电，大幅减小风电的弃风电量，优化结果可为电网调度人员提供指导和建议，有效降低了电力系统的有功平衡难度，进而保证了电网的高效且稳定地运行。

4、本发明提供的技术方案，应用广泛，具有显著的社会效益和经济效益。

附图说明

图1是本发明的一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法的流程图；

图2是本发明的优化方法中步骤3的流程示意图；

图3是本发明的一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法的具体应用例的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明提供一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法，包括如下步骤：

步骤1.建立电网送出能力的线性时序模型；

步骤2.建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型；

步骤3.建立省级电网时序仿真模型；

步骤4.优化各时间断面的电网间交易电量以提高电网省间风电消纳能力。

其中，步骤1包括：

根据电网的区域之间联络线功率值及传输功率范围，建立电网送出能力的线性时序模型：

$\left\{\begin{array}{c}{L}_{n,nn}^{\min }\≤L_{n,nn}^t\≤L_{n,nn}^{\max }\\ L_{n,nn}^t=-L_{nn,n}^t\\ L_{n,n}^t=0\end{array}\right.---\left(1\right)$

式(1)中，为t时刻区域n和区域nn之间联络线功率值，且取值为正时，电流流入区域为正方向；取值为负时，电流流入区域为负方向；为t时刻区域n和区域nn之间联络线传输功率上限，为t时刻区域n和区域nn之间联络线传输功率下限。

其中，步骤2包括：

根据联络线交易总电量约束时段及联络线交易总电量，建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型：

$\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{L}_{n,nn}^t=Q_{i,j}---\left(2\right)$

式(2)中，T为联络线交易总电量约束时段；Q_i,j为联络线交易总电量。

如图2所示，步骤3包括：

3-1.确定机组优化功率约束及最小启停机时间约束；

3-2.确定供热期供热机组出力约束及启停机逻辑状态约束；

3-3.确定机组爬坡率约束及旋转备用约束；

3-4.确定区域负荷平衡约束及风电功率约束；

3-5.确定目标函数。

其中，3-1包括：

a.机组优化功率约束：

$X_j^t\·P_{j,min}\≤P_j\left(t\right)\≤P_{j,max}\·X_j^t---\left(3\right)$

式(3)中，为机组j在t时刻的二进制变量；P_j,max，P_j,min分别为第j台机组的出力上限和出力下限；P_j(t)为机组优化功率；

b.最小启停机时间约束：

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_j^t+\underset{i=1}{\overset{k_{on}}{\Σ}}{Z}_j^{t+i}\≤1\\ Z_j^t+\underset{i=1}{\overset{k_{off}}{\Σ}}{Y}_j^{t+i}\≤1\end{array}\right.---\left(4\right)$

式(4)中，分别为表示机组j在t时刻启动、停机状态的二进制变量，为“1”表示机组正在启动，为“0”表示机组不在启动状态，为“1”表示机组正在停机，为“0”表示机组不在停机状态；k_on为机组最小启机时间；k_off为机组最小停机时间；i为计算变量；

其中，3-2包括：

c.供热期供热机组出力约束：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_{j,BY}^t=C_j^b\·H_j^t\\ H_j^t\·C_j^b\≤P_{j,CQ}^t\≤P_{j,max}-H_j^t\·C_j^v\end{array}\right.---\left(5\right)$

式(5)中，为背压机组出力大小；为抽气机组出力大小；为t时刻热负荷大小；均为供热机组热电耦合系数；

d.启停机逻辑状态约束：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_j^t-X_j^{t-1}-Y_j^t+Z_j^t=0\\ -X_j^t-X_j^{t-1}+Y_j^t\≤0\\ X_j^t+X_j^{t-1}+Y_j^t\≤2\\ -X_j^t-X_j^{t-1}+Z_j^t\≤0\\ X_j^t+X_j^{t-1}+Z_j^t\≤2\end{array}\right.---\left(6\right)$

式(6)中，为机组j在t-1时刻的二进制变量。

其中，3-3包括：

e.机组爬坡率约束：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_j^{t+1}-P_j^t\≤{\mathrm{\ΔP}}_{j,up}\\ P_j^t-P_j^{t+1}\≤{\mathrm{\ΔP}}_{j,down}\end{array}\right.---\left(7\right)$

式(7)中，分别为机组j的最大上爬坡速率和下爬坡速率；为t时刻机组j功率；为t+1时刻机组j功率；

f.旋转备用约束：

$\left\{\begin{array}{c}-\underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{P}_{j,max}\·X_j^t\≤-P_l^t-\mathrm{Pr}e\\ \underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{P}_{j,\min }\·X_j^t\≤P_l^t-Nre\end{array}\right.---\left(8\right)$

式(8)中，J为机组总数；Pre和Nre分别为正旋转备用和负旋转备用；为第t时刻的电力功率。

其中，3-4包括：

g.区域负荷平衡约束：

$P_{all.n}^t+P_w^{t,n}+\underset{nn=1}{\overset{N}{\Σ}}{L}_{n,nn}^t=P_{l.n}^t---\left(9\right)$

式(9)中，为第t时刻所有常规机组的总功率之和；为第t时刻的电力负荷；为第t时刻区域n接纳的风力发电功率；

h.风电功率约束：

$0\≤P_{w,n}\left(t\right)\≤P_{w,n}^{*}\left(t\right)---\left(10\right)$

式(10)中，P_w,n(t)为风电功率；为风电理论出力。

其中，3-5包括：

i.确定目标函数：

$max\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{w,n}\left(t\right)---\left(11\right)$

式(11)中，N为区域的总数。

如图3所示，本发明提供一种用于生产模拟仿真的省间联络线优化调度方法的具体应用例，如下：

第一步，对电网送出能力进行线性时序建模。

(1)电网送出能力线性时序建模

$\begin{array}{c}{L}_{n,nn}^{\min }\≤L_{n,nn}^t\≤L_{n,nn}^{\max }\\ L_{n,nn}^t=-L_{nn,n}^t\\ L_{n,n}^t=0\end{array}---\left(1\right)$

式中，为t时刻区域n和区域nn之间联络线功率大小，为t时刻区域n和区域nn之间联络线传输功率上限，为t时刻区域n和区域nn之间联络线传输功率下限。设定功率参考方向为：流入区域为正方向，流出区域为负方向。所以可以取正负值，正负则代表功率传输的方向。

第二步，对电网间联络线交易总电量约束(日/周/月交易电量)线性时序建模。

(2)电网间联络线交易总电量约束建模

$\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}{L}_{n,nn}^t=Q_{i,j}---\left(2\right)$

式中，T为联络线交易总电量约束时段，以仿真时间步长1小时为例，如为日交易电量约束，则此时T＝24，如为周交易电量约束，则此时T＝168，如为月交易电量(一月有30天)约束，则此时T＝720。Q_i,j为联络线交易总电量，取值可根据T的取值情况确定。

第三步，综合考虑不同电网的风电出力时序互补特性、负荷时序互补特性、机组调峰特性、电网送出能力、电网间联络线交易总电量约束(日/周/月交易电量)等因素，建立省级电网时序仿真模型，优化全网含风电的电力平衡。省级电网时序仿真模型与文献一《基于时序仿真的风电年度计划制定方法》(电力系统自动化第38卷第11期第13页)一致，这里只做简单介绍。

(3)机组优化功率约束

$X_j^t\·P_{j,\min }\≤P_j\left(t\right)\≤P_{j,\max }\·X_j^t---\left(3\right)$

(4)最小启停机时间约束

$Y_j^t+\underset{i=1}{\overset{k_{on}}{\Σ}}{Z}_j^{t+i}\≤1---\left(4\right)$

$Z_j^t+\underset{i=1}{\overset{off}{\Σ}}{Y}_j^{t+i}\≤1---\left(5\right)$

(5)供热期供热机组出力约束

$P_{j,BY}^t=C_j^b\·H_j^t---\left(6\right)$

$H_j^t\·C_j^b\≤P_{j,CQ}^t\≤P_{j,max}-H_j^t\·C_j^v---\left(7\right)$

(6)启停机逻辑状态约束

$\left\{\begin{array}{c}{X}_j^t-X_j^{t-1}-Y_j^t+Z_j^t=0\\ -X_j^t-X_j^{t-1}+Y_j^t\≤0\\ X_j^t+X_j^{t-1}+Y_j^t\≤2\\ -X_j^t-X_j^{t-1}+Z_j^t\≤0\\ X_j^t+X_j^{t-1}+Z_j^t\≤2\end{array}\right.---\left(8\right)$

(7)机组爬坡率约束

$P_j^{t+1}-P_j^t\≤{\mathrm{\ΔP}}_{j,up}---\left(9\right)$

$P_j^t-P_j^{t+1}\≤{\mathrm{\ΔP}}_{j,down}---\left(10\right)$

(8)旋转备用约束

$\begin{array}{c}-\underset{y=1}{\overset{J}{\Σ}}{P}_{j,max}\·X_j^t\≤-P_l^t-\mathrm{Pr}e\\ \underset{j=1}{\overset{J}{\Σ}}{P}_{j,\min }\·X_j^t\≤P_l^t-Nre\end{array}---\left(11\right)$

(9)区域负荷平衡约束

$P_{all.n}^t+P_w^{t,n}+\underset{nn=1}{\overset{N}{\Σ}}{L}_{n,nn}^t=P_{l.n}^t---\left(12\right)$

(10)风电功率约束

$0\≤P_{w,n}\left(t\right)\≤P_{w,n}^{*}\left(t\right)---\left(13\right)$

(11)目标函数

$max\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{w,n}\left(t\right)---\left(14\right)$

式中，P_j,max，P_j,min分别为第j台机组的出力上限和出力下限。分别为表示机组j在时段t启动、停机状态的二进制变量，为“1”表示机组正在启动，为“0”表示机组不在启动状态，为“1”表示机组正在停机，为“0”表示机组不在停机状态；k_on为机组最小启机时间；k_off为机组最小停机时间；其反映了最小启机或停机的时间长度，不同类型的机组启停机时间参数不同。为背压机组出力大小；为抽气机组出力大小；为t时段热负荷大小；为供热机组热电耦合系数。分别为机组j的最大上爬坡速率和下爬坡速率。第t时段所有常规机组的总功率之和；则表示第t时段的电力负荷。Pre和Nre分别为正旋转备用和负旋转备用。为n区域第t时段接纳的风力发电功率，为风电理论出力。

第四步，最后通过采用上述新方法建立的数学模型，优化每个时间断面的电网间交易电量，实现省间互济消纳风电，大幅减小风电的弃风电量，优化结果可为电网调度人员提供指导和建议。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (9)

1.一种提高电网省间风电消纳能力的优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1.建立电网送出能力的线性时序模型；

步骤2.建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型；

步骤3.建立省级电网时序仿真模型；

步骤4.优化各时间断面的电网间交易电量以提高电网省间风电消纳能力。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：

根据电网的区域之间联络线功率值及传输功率范围，建立电网送出能力的线性时序模型：

式(1)中，为t时刻区域n和区域nn之间联络线功率值，且取值为正时，电流流入区域为正方向；取值为负时，电流流入区域为负方向；为t时刻区域n和区域nn之间联络线传输功率上限，为t时刻区域n和区域nn之间联络线传输功率下限。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：

根据联络线交易总电量约束时段及联络线交易总电量，建立电网间联络线交易总电量约束的线性时序模型：

式(2)中，T为联络线交易总电量约束时段；Q_i,j为联络线交易总电量。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：

3-1.确定机组优化功率约束及最小启停机时间约束；

3-2.确定供热期供热机组出力约束及启停机逻辑状态约束；

3-3.确定机组爬坡率约束及旋转备用约束；

3-4.确定区域负荷平衡约束及风电功率约束；

3-5.确定目标函数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述3-1包括：

a.机组优化功率约束：

式(3)中，为机组j在t时刻的二进制变量；P_j,max，P_j,min分别为第j台机组的出力上限和出力下限；P_j(t)为机组优化功率；

b.最小启停机时间约束：

式(4)中，分别为表示机组j在t时刻启动、停机状态的二进制变量，为“1”表示机组正在启动，为“0”表示机组不在启动状态，为“1”表示机组正在停机，为“0”表示机组不在停机状态；k_on为机组最小启机时间；k_off为机组最小停机时间；i为计算变量。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述3-2包括：

c.供热期供热机组出力约束：

式(5)中，为背压机组出力大小；为抽气机组出力大小；为t时刻热负荷大小；均为供热机组热电耦合系数；

d.启停机逻辑状态约束：

式(6)中，为机组j在t-1时刻的二进制变量。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述3-3包括：

e.机组爬坡率约束：

式(7)中，分别为机组j的最大上爬坡速率和下爬坡速率；为t时刻机组j功率；为t+1时刻机组j功率；

f.旋转备用约束：

式(8)中，J为机组总数；Pre和Nre分别为正旋转备用和负旋转备用；为第t时刻的电力功率。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述3-4包括：

g.区域负荷平衡约束：

式(9)中，为第t时刻所有常规机组的总功率之和；为第t时刻的电力负荷；为第t时刻区域n接纳的风力发电功率；

h.风电功率约束：

式(10)中，P_w,n(t)为风电功率；为风电理论出力。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述3-5包括：

i.确定目标函数：

式(11)中，N为区域的总数。