CN106228273B - 一种水电外送交易优化模型的构建方法 - Google Patents

一种水电外送交易优化模型的构建方法 Download PDF

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CN106228273B CN201610620128.7A CN201610620128A CN106228273B CN 106228273 B CN106228273 B CN 106228273B CN 201610620128 A CN201610620128 A CN 201610620128A CN 106228273 B CN106228273 B CN 106228273B
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Abstract

本发明提供一种水电外送交易优化模型的构建方法，所述方法包括：计算水电站库容和发电量；建立基于电量的电力网络模型，进而得到线路剩余传输极限；建立水电外送交易优化模型；将建立的水电外送交易优化模型转化为混合整数规划进行求解。本发明提供的水电外送交易优化模型的构建方法，充分考虑水利资源特性，综合分析了水利资源自身特性及季节性因素对水电站发电的影响，并考虑在典型运行时期下潮流约束对外送的影响，针对水电外送交易进行优化，促进水电跨区外送消纳。同时使水电得到充分利用，并保证外送通道的建设运行成本。

Description

一种水电外送交易优化模型的构建方法
技术领域
本发明涉及电力自动化领域，具体涉及一种水电外送交易优化模型的构建方法。
背景技术
近年来，水力发电由于其清洁可再生等优势在世界范围内发展迅速，我国水电装机容量更是发展迅猛，已建设或者正在建设多个大规模水电站。但一般水资源富集区多集中在负荷水平不高的西部地区，往往需要外送到电力负荷需求高的中东部地区进行消纳。
水电加入到电力市场中进行交易，需要考虑水电站运行特性对交易的影响。同时，由于电量外送交易会对交易途经电网产生影响，比如需要占用一定的输电通道，对途经地区自身区内的输电带来的影响，并带来新增的网络损耗。由于水利资源存在季节特性，在水电参与交易的情况下，在丰水期经常会存在大量的弃水现象，严重浪费水资源，而水电丰水期外送也容易造成输电通道阻塞等问题，故需要对水电外送交易的情况分时期进行分析。
发明内容
为了使水电得到充分利用，并保证外送通道的建设运行成本，本发明提供一种水电外送交易优化模型的构建方法，充分考虑水利资源特性，综合分析了水利资源自身特性及季节性因素对水电站发电的影响，并考虑在典型运行时期下潮流约束对外送的影响，针对水电外送交易进行优化，促进水电跨区外送消纳。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
本发明提供一种水电外送交易优化模型的构建方法，所述方法包括：
计算水电站库容和发电量；
建立基于电量的电力网络模型，进而得到线路剩余传输极限；
建立水电外送交易优化模型；
将建立的水电外送交易优化模型转化为混合整数规划进行求解。
在计算水电站库容和发电量之前，获取水电站水利参数、水电外送交易信息和网架信息；
所述水电站水利参数包括水电站的水位、库容、水头和流量；
所述水电外送交易信息包括购电节点信息、水电站信息、购电方报价、购电量极限、售电量极限、网损电价信息和输电价格信息；
所述网架信息包括拓扑结构、线路阻抗、发电机节点位置、负荷节点位置、变压器线路的非标准变比。
水电站库容的计算包括：
设水电站m在t时刻的库容为Vm(t)，有：
Vm(t)＝Vm(t-1)+(Xm，in(t)-Xm，out(t))*Δt
其中，Vm(t-1)表示水电站m在t-1时刻的库容，Xm，in(t)为水电站m在t时刻的入库流量，Xm，out(t)水电站m在t时刻的出库流量，Δt为时段时长。
水电站发电量的计算包括：
设
Figure BDA0001064686510000025
为水电站m在t时刻的发电功率，有：
Figure BDA0001064686510000021
其中，
Figure BDA0001064686510000022
表示水电站m在t时刻的流量；
Figure BDA0001064686510000023
为水电站m在t时刻的水电转换系数，其表示为
Figure BDA0001064686510000024
ηm表示水电站m的机组效率，Hm(t)表示水电站m在t时段的水头。
所述建立基于电量的电力网络模型，进而得到线路剩余传输极限之前包括：
根据水利资源的季节特性，将水力资源发电情况分为丰水期和枯水期。
所述建立基于电量的电力网络模型包括：
根据电力网络拓扑结构、电力网络参数建立电力网络模型；
所述电力网络参数包括线路阻抗、变压器线路的非标准变比、发电机节点、负荷节点位置信息以及线路传输极限。
基于建立的基于电量的电力网络模型得到线路剩余传输极限包括：
计算线路单位小时检修缺损电量和线路保留的安全备用裕量，再从线路传输极限中扣除线路单位小时检修缺损电量和线路保留的安全备用裕量，得到线路剩余传输极限P′max；有：
P′max＝Pmax-Rbranch-Ubranch
其中，Pmax为线路传输极限，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量，Rbranch为线路保留的安全备用裕量。
所述线路单位小时检修缺损电量的计算方法为线路检修时长除以全年小时数，再乘以线路传输极限；有：
Figure BDA0001064686510000031
其中，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量；Tbranch为线路检修时长，单位为小时；Pmax为线路传输极限。
所述线路保留的安全备用裕量表示为：
Rbranch＝δbranch*Pmax
其中，Rbranch为线路保留的安全备用裕量，δbranch为线路的安全备用系数，Pmax为线路传输极限。
所述基于建立的基于电量的电力网络模型得到线路剩余传输极限之后包括，确定断面剩余传输极限，有：
P′ITR(r)，max＝PITR(r)，max-∑Rbranch-∑Ubranch
其中，P′ITR(r)，max为断面r的剩余传输极限，PITR(r)，max为断面r的传输极限，∑Rbranch为断面r上所有线路保留的安全备用裕量之和，∑Ubranch为断面r上所有线路单位小时检修缺损电量之和，Rbranch为线路保留的安全备用裕量，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量。
所述建立水电外送交易优化模型包括：
确定水电外送交易优化模型的目标函数和约束条件。
所述确定水电外送交易优化模型的目标函数包括：
以水电外送交易的综合收益最大为优化目标，所述水电外送交易的综合收益指购电方购电费用减去水电站成本以及附加费用；所述附加费用包括电量传输过程中利用线路的输电费用和在线路上产生的网络损耗费用；
用F表示水电外送交易的综合收益，有：
MAX F＝∑bn(Qbuy，n)*Qbuy，n-∑sm(Qsell，m)*Qsell，m-Floss-Ftran
其中，∑bn(Qbuy，n)*Qbuy，n为购电方购电费用，bn(Qbuy，n)为购电节点n的关于电量的购买价格函数，Qbuy，n为购电节点n的购电量，且Qbuy，n＝Pbuy，n*T，其中T为水电外送交易的时间跨度，Pbuy，n为购电节点n单位小时的购电量；
∑sm(Qsell，m)*Qsell，m为水电站成本，sm(Qsell，m)为水电站m的关于电量的成本函数，Qsell，m为水电站m的售电量，且Qsell，m＝Psell，m*T，Psell，m为水电站m单位小时的售电量；
Floss为电量传输过程中在线路上产生的网络损耗费用，Ftran为电量传输过程中利用线路的输电费用。
电量传输过程中在线路上产生的网络损耗费用Floss表示为：
Floss＝p*∑αi-j*T*ΔP
其中，T为水电外送交易的时间跨度，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，T*ΔP为线路流过的水电外送交易电量，α为线路的线损率，p为单位电量的网络损耗费用。
电量传输过程中利用线路的输电费用Ftran表示为：
Ftran＝∑β*T*ΔP
其中，T为水电外送交易的时间跨度，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，T*ΔP为线路流过的水电外送交易电量，β为线路流过单位电量所需缴纳的费用。
水电外送交易优化模型的约束条件包括水电站库容约束、水电站流量约束、节点电量平衡约束、线路电量剩余传输极限约束、断面电量剩余传输极限约束、购电量约束和售电量约束。
所述水电外送交易优化模型的约束条件包括：
所述水电站库容约束表示为：
Figure BDA0001064686510000051
其中，
Figure BDA0001064686510000052
为水电站m在y时段时的平均库容，
Figure BDA0001064686510000053
为水电站m最小库容，
Figure BDA0001064686510000054
为水电站m的最大库容；
所述水电站流量约束表示为：
Figure BDA0001064686510000055
其中，
Figure BDA0001064686510000056
为水电站m在y时段时的平均发电流量，
Figure BDA0001064686510000057
为水电站m最小发电流量，
Figure BDA0001064686510000058
为水电站m的最大发电流量；
所述节点电量平衡约束包括水电站电量平衡约束、购电节点电量平衡约束和转运节点电量平衡约束，分别表示为：
Figure BDA0001064686510000059
Figure BDA00010646865100000510
Figure BDA00010646865100000511
其中，Psell，m为水电站m单位小时的售电量，i∈m表示转运节点i与水电站m相连，i≠m表示转运节点i与水电站m不重合，ΔPm-i表示单位小时内水电站m流向转运节点i的电量；
Pbuy，n表示购电节点n单位小时的购电量，i∈n表示转运节点i与购电节点n相连，i≠n表示转运节点i与购电节点n不重合，ΔPn-i表示单位小时内购电节点n流向转运节点i的电量；
ΔPk-j表示单位小时内转运节点k流向转运节点i的电量，i∈k表示转运节点i与转运节点k相连，i≠k表示转运节点i与转运节点k不重合；
所述线路剩余传输极限约束表示为：
|P0+ΔP|≤P′max
其中，P0为线路的初始潮流，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，P′max为线路剩余传输极限；
所述断面剩余传输极限约束表示为：
∑|P0+ΔP|≤P′ITR(r).max
其中，P0为线路的初始潮流，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，P′ITR(r)，max为断面r的剩余传输极限；
所述购电量约束表示为：
0≤Pbuy，n≤Pbuy，n，max
其中，Pbuy，n为购电节点n单位小时的购电量，Pbuy，n，max为购电节点n的最大购电量；
所述售电量约束表示为：
0≤Psell，m≤Psell，m，max
其中，Psell，m为水电站m单位小时的售电量，Psell，m，max为水电站m的最大售电量。
所述将建立的水电外送交易优化模型转化为混合整数规划进行求解包括：
采用混合整数规划通过计算机求解水电外送交易优化模型，求解结果包括水电站流量、售电方和购电方的成交电量、成交价格、成交单价、水电站收益、网络损耗费用和输电费用。
与最接近的现有技术相比，本发明提供的技术方案具有以下有益效果：
1.本发明充分体现出以水电站作为外送交易的卖方时，水电站运行特性与发电量之间的关系，建立了考虑直流潮流约束和传输成本的水电外送交易优化模型，利于最大限度的利用水电资源在跨区范围进行消纳，减少弃水，提高水电站的收益；
2.本发明具体分析了水利资源的季节特性，将年电量划分为丰水期和枯水期两个时间段，符合实际情况，更能体现出水电资源夏季水电大发对通道的阻塞情况。同时，以两个时间段组成的年电量形式完成交易，利于双边交易中电量合同的签订。另外，将丰水期和枯水期进行统一优化，规定全年总发电量，实现丰水期和枯水期的电量耦合关系；
3.本发明在考虑传统的电量交易约束外，还考虑了直流潮流约束对外送交易的影响，相比于网络流的方法，更加符合电力系统实际运行情况；从电量长期交易的角度，在对丰水期和枯水期进行统一优化时，分别考虑两个时期直流潮流约束的影响；
4.本发明明确提出了计算网络损耗费用方法，并根据各线路的电阻值计算折算得到各线路线损率，而不是全网都采用同一个网损率，有效地反应了各线路的特征，有利于在交易过程中更精确体现网络损耗对交易的影响；同时，在已有的交易模型中常常没有考虑输电费用，本模型同时将网络损耗费用和输电费用纳入优化目标中，以达到更加合理优化交易的目的；
5.本发明从实际情况考虑，在交易的传输网络模型中考虑了线路检修计划和安全裕度备用，基于此提出线路剩余传输极限的定义，更贴近实际电网运行，使交易通道利用更加合理。
附图说明
图1是本发明实施例中水电外送交易优化模型的构建方法流程图；
图2是本发明实施例中IEEE 30算例系统拓扑结构图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
本发明提供一种水电外送交易优化模型的构建方法，所述方法包括：
计算水电站库容和发电量；
建立基于电量的电力网络模型，进而得到线路剩余传输极限；
建立水电外送交易优化模型；
将建立的水电外送交易优化模型转化为混合整数规划进行求解。
在计算水电站库容和发电量之前，获取水电站水利参数、水电外送交易信息和网架信息；
所述水电站水利参数包括水电站的水位、库容、水头和流量；
所述水电外送交易信息包括购电节点信息、水电站信息、购电方报价、购电量极限、售电量极限、网损电价信息和输电价格信息；
所述网架信息包括拓扑结构、线路阻抗、发电机节点位置、负荷节点位置、变压器线路的非标准变比。
水电站库容的计算包括：
设水电站m在t时刻的库容为Vm(t)，有：
Vm(t)＝Vm(t-1)+(Xm，in(t)-Xm，out(t))*Δt
其中，Vm(t-1)表示水电站m在t-1时刻的库容，Xm，in(t)为水电站m在t时刻的入库流量，Xm，out(t)水电站m在t时刻的出库流量，Δt为时段时长。
水电站发电量的计算包括：
设
Figure BDA0001064686510000085
为水电站m在t时刻的发电功率，有：
Figure BDA0001064686510000081
其中，
Figure BDA0001064686510000082
表示水电站m在t时刻的流量；
Figure BDA0001064686510000083
为水电站m在t时刻的水电转换系数，其表示为
Figure BDA0001064686510000084
ηm表示水电站m的机组效率，Hm(t)表示水电站m在t时段的水头。
所述建立基于电量的电力网络模型，进而得到线路剩余传输极限之前包括：
根据水利资源的季节特性，将水力资源发电情况分为丰水期和枯水期。
所述建立基于电量的电力网络模型包括：
根据电力网络拓扑结构、电力网络参数建立电力网络模型；
所述电力网络参数包括线路阻抗、变压器线路的非标准变比、发电机节点、负荷节点位置信息以及线路传输极限。
基于建立的基于电量的电力网络模型得到线路剩余传输极限包括：
计算线路单位小时检修缺损电量和线路保留的安全备用裕量，再从线路传输极限中扣除线路单位小时检修缺损电量和线路保留的安全备用裕量，得到线路剩余传输极限P′max；有：
P′max＝Pmax-Rbranch-Ubranch
其中，Pmax为线路传输极限，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量，Rbranch为线路保留的安全备用裕量。
所述线路单位小时检修缺损电量的计算方法为线路检修时长除以全年小时数，再乘以线路传输极限；有：
Figure BDA0001064686510000091
其中，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量；Tbranch为线路检修时长，单位为小时；Pmax为线路传输极限。
所述线路保留的安全备用裕量表示为：
Rbranch＝δbranch*Pmax
其中，Rbranch为线路保留的安全备用裕量，δbranch为线路的安全备用系数，Pmax为线路传输极限。
所述基于建立的基于电量的电力网络模型得到线路剩余传输极限之后包括，确定断面剩余传输极限，有：
P′ITR(r)，max＝PITR(r)，max-∑Rbranch-∑Ubranch
其中，P′ITR(r)，max为断面r的剩余传输极限，PITR(r)，max为断面r的传输极限，∑Rbranch为断面r上所有线路保留的安全备用裕量之和，∑Ubranch为断面r上所有线路单位小时检修缺损电量之和，Rbranch为线路保留的安全备用裕量，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量。
所述建立水电外送交易优化模型包括：
确定水电外送交易优化模型的目标函数和约束条件。
所述确定水电外送交易优化模型的目标函数包括：
以水电外送交易的综合收益最大为优化目标，所述水电外送交易的综合收益指购电方购电费用减去水电站成本以及附加费用；所述附加费用包括电量传输过程中利用线路的输电费用和在线路上产生的网络损耗费用；
用F表示水电外送交易的综合收益，有：
MAX F＝∑bn(Qbuy，n)*Qbuy，n-∑sm(Qsell，m)*Qsell，m-Floss-Gtran
其中，∑bn(Qbuy，n)*Qbuy，n为购电方购电费用，bn(Qbuy，n)为购电节点n的关于电量的购买价格函数，Qbuy，n为购电节点n的购电量，且Qbuy，n＝Pbuy，n*T，其中T为水电外送交易的时间跨度，Pbuy，n为购电节点n单位小时的购电量；
∑sm(Qsell，m)*Qsell，m为水电站成本，sm(Qsell，m)为水电站m的关于电量的成本函数，Qsell，m为水电站m的售电量，且Qsell，m＝Psell，m*T，Psell，m为水电站m单位小时的售电量；
Floss为电量传输过程中在线路上产生的网络损耗费用，Ftran为电量传输过程中利用线路的输电费用。
电量传输过程中在线路上产生的网络损耗费用Floss表示为：
Floss＝p*∑αi-j*T*ΔP
其中，T为水电外送交易的时间跨度，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，T*ΔP为线路流过的水电外送交易电量，α为线路的线损率，p为单位电量的网络损耗费用。
电量传输过程中利用线路的输电费用Ftran表示为：
Ftran＝∑β*T*ΔP
其中，T为水电外送交易的时间跨度，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，T*ΔP为线路流过的水电外送交易电量，β为线路流过单位电量所需缴纳的费用。
水电外送交易优化模型的约束条件包括水电站库容约束、水电站流量约束、节点电量平衡约束、线路电量剩余传输极限约束、断面电量剩余传输极限约束、购电量约束和售电量约束。
所述水电外送交易优化模型的约束条件包括：
所述水电站库容约束表示为：
Figure BDA0001064686510000111
其中，
Figure BDA0001064686510000112
为水电站m在y时段时的平均库容，
Figure BDA0001064686510000113
为水电站m最小库容，
Figure BDA0001064686510000114
为水电站m的最大库容；
所述水电站流量约束表示为：
Figure BDA0001064686510000115
其中，
Figure BDA0001064686510000116
为水电站m在y时段时的平均发电流量，
Figure BDA0001064686510000117
为水电站m最小发电流量，
Figure BDA0001064686510000118
为水电站m的最大发电流量；
所述节点电量平衡约束包括水电站电量平衡约束、购电节点电量平衡约束和转运节点电量平衡约束，分别表示为：
Figure BDA0001064686510000119
Figure BDA00010646865100001110
Figure BDA00010646865100001111
其中，Psell，m为水电站m单位小时的售电量，i∈m表示转运节点i与水电站m相连，i≠m表示转运节点i与水电站m不重合，ΔPm-i表示单位小时内水电站m流向转运节点i的电量；
Pbuy，n表示购电节点n单位小时的购电量，i∈n表示转运节点i与购电节点n相连，i≠n表示转运节点i与购电节点n不重合，ΔPn-i表示单位小时内购电节点n流向转运节点i的电量；
ΔPk-j表示单位小时内转运节点k流向转运节点i的电量，i∈k表示转运节点i与转运节点k相连，i≠k表示转运节点i与转运节点k不重合；
所述线路剩余传输极限约束表示为：
|P0+ΔP|≤P′max
其中，P0为线路的初始潮流，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，P′max为线路剩余传输极限；
所述断面剩余传输极限约束表示为：
∑|P0+ΔP|≤P′ITR(r).max
其中，P0为线路的初始潮流，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，P′ITR(r)，max为断面r的剩余传输极限；
所述购电量约束表示为：
0≤Pbuy，n≤Pbuy，n，max
其中，Pbuy，n为购电节点n单位小时的购电量，Pbuy，n，max为购电节点n的最大购电量；
所述售电量约束表示为：
0≤Psell，m≤Psell，m，max
其中，Psell，m为水电站m单位小时的售电量，Psell，m，max为水电站m的最大售电量。
所述将建立的水电外送交易优化模型转化为混合整数规划进行求解包括：
采用混合整数规划通过计算机求解水电外送交易优化模型，求解结果包括水电站流量、售电方和购电方的成交电量、成交价格、成交单价、水电站收益、网络损耗费用和输电费用。
本例采用如图2所示的IEEE 30系统进行说明。水电站信息见表1、网络线路数据、节点数据分别见表2和表3，数据以标幺值的方式表示，其中基准容量SB＝100MVA，基准电压UB＝Uav，基准交易时间长度设为一年，其中包括丰水期和枯水期，丰水期：6月～10月共5个月；其余7个月为枯水期。
表1
Figure BDA0001064686510000121
表1给出了水电站的节点编号信息，以及安全运行约束等信息。另外，水电站的库容变化不能超出允许的范围。
表2
Figure BDA0001064686510000131
Figure BDA0001064686510000141
表3
Figure BDA0001064686510000142
Figure BDA0001064686510000151
水电站1和2的全年最大售电量总共为262800MWh，购电方节点26、29的最大买进电量皆为262800MWh，假设丰水期外送发电量不低于全年发电量的70％，水电站1，水电站2的报价函数分别为：
Figure BDA0001064686510000152
f2(S2)＝1.2*S2+240(元/MWh)；购电节点26，购电节点29的报价函数分别为：g26(B26)＝-1.3*B26+480(元/MWh)，g29(B29)＝-1.2*B29+470(元/MWh)。每条线路输电费用设为10元/MWh；单位电量的网损费用设为400元/MWh，全网网损率取1.0％；所有线路的检修计划时长均为64h；系统安全备用裕量系数5％。
经过数据准备，建立水电外送交易优化模型后，求解得到如下丰水期交易结果和枯水期交易结果，分别如表4和表5：
表4
Figure BDA0001064686510000161
表5
Figure BDA0001064686510000162
注：购售电费用差为购电方购电费用减去水电站成本；交易净收益为购电方购电费用减去水电站成本后再减去附加费用。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例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，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (1)

1.一种水电外送交易优化模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
计算水电站库容和发电量；
建立基于电量的电力网络模型，进而得到线路剩余传输极限；
建立水电外送交易优化模型；
将建立的水电外送交易优化模型转化为混合整数规划进行求解；
在计算水电站库容和发电量之前，获取水电站水利参数、水电外送交易信息和网架信息；
所述水电站水利参数包括水电站的水位、库容、水头和流量；
所述水电外送交易信息包括购电节点信息、水电站信息、购电方报价、购电量极限、售电量极限、网损电价信息和输电价格信息；
所述网架信息包括拓扑结构、线路阻抗、发电机节点位置、负荷节点位置、变压器线路的非标准变比；
水电站库容的计算包括：
设水电站m在t时刻的库容为Vm(t)，有：
Vm(t)＝Vm(t-1)+(Xm,in(t)-Xm,out(t))*Δt
其中，Vm(t-1)表示水电站m在t-1时刻的库容，Xm,in(t)为水电站m在t时刻的入库流量，Xm,out(t)水电站m在t时刻的出库流量，Δt为时段时长；
水电站发电量的计算包括：
设
Figure FDA0003149075870000011
为水电站m在t时刻的发电功率，有：
Figure FDA0003149075870000012
其中，
Figure FDA0003149075870000013
表示水电站m在t时刻的流量；
Figure FDA0003149075870000014
为水电站m在t时刻的水电转换系数，其表示为
Figure FDA0003149075870000015
ηm表示水电站m的机组效率，Hm(t)表示水电站m在t时段的水头；
所述建立基于电量的电力网络模型，进而得到线路剩余传输极限之前包括：
根据水利资源的季节特性，将水力资源发电情况分为丰水期和枯水期；
所述建立基于电量的电力网络模型包括：
根据电力网络拓扑结构、电力网络参数建立电力网络模型；
所述电力网络参数包括线路阻抗、变压器线路的非标准变比、发电机节点、负荷节点位置信息以及线路传输极限；
基于建立的基于电量的电力网络模型得到线路剩余传输极限包括：
计算线路单位小时检修缺损电量和线路保留的安全备用裕量，再从线路传输极限中扣除线路单位小时检修缺损电量和线路保留的安全备用裕量，得到线路剩余传输极限P′max；有：
P′max＝Pmax-Rbranch-Ubranch
其中，Pmax为线路传输极限，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量，Rbranch为线路保留的安全备用裕量；
所述线路单位小时检修缺损电量的计算方法为线路检修时长除以全年小时数，再乘以线路传输极限；有：
Figure FDA0003149075870000021
其中，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量；Tbranch为线路检修时长，单位为小时；Pmax为线路传输极限；
所述线路保留的安全备用裕量表示为：
Rbranch＝δbranch*Pmax
其中，Rbranch为线路保留的安全备用裕量，δbranch为线路的安全备用系数，Pmax为线路传输极限；
所述基于建立的基于电量的电力网络模型得到线路剩余传输极限之后包括，确定断面剩余传输极限，有：
P′ITR(r),max＝PITR(r),max-∑Rbranch-∑Ubranch
其中，P′ITR(r),max为断面r的剩余传输极限，PITR(r),max为断面r的传输极限，∑Rbranch为断面r上所有线路保留的安全备用裕量之和，∑Ubranch为断面r上所有线路单位小时检修缺损电量之和，Rbranch为线路保留的安全备用裕量，Ubranch为线路单位小时检修缺损电量；
所述建立水电外送交易优化模型包括：
确定水电外送交易优化模型的目标函数和约束条件；
所述确定水电外送交易优化模型的目标函数包括：
以水电外送交易的综合收益最大为优化目标，所述水电外送交易的综合收益指购电方购电费用减去水电站成本以及附加费用；所述附加费用包括电量传输过程中利用线路的输电费用和在线路上产生的网络损耗费用；
用F表示水电外送交易的综合收益，有：
MAX F＝∑bn(Qbuy,n)*Qbuy,n-∑sm(Qsell,m)*Qsell,m-Floss-Ftran
其中，∑bn(Qbuy,n)*Qbuy,n为购电方购电费用，bn(Qbuy,n)为购电节点n的关于电量的购买价格函数，Qbuy,n为购电节点n的购电量，且Qbuy,n＝Pbuy,n*T，其中T为水电外送交易的时间跨度，Pbuy,n为购电节点n单位小时的购电量；
∑sm(Qsell,m)*Qsell,m为水电站成本，sm(Qsell,m)为水电站m的关于电量的成本函数，Qsell,m为水电站m的售电量，且Qsell,m＝Psell,m*T，Psell,m为水电站m单位小时的售电量；
Floss为电量传输过程中在线路上产生的网络损耗费用，Ftran为电量传输过程中利用线路的输电费用；
电量传输过程中在线路上产生的网络损耗费用Floss表示为：
Floss＝p*∑αi-j*T*ΔP
其中，T为水电外送交易的时间跨度，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，T*ΔP为线路流过的水电外送交易电量，α为线路的线损率，p为单位电量的网络损耗费用；
电量传输过程中利用线路的输电费用Ftran表示为：
Ftran＝∑β*T*ΔP
其中，T为水电外送交易的时间跨度，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，T*ΔP为线路流过的水电外送交易电量，β为线路流过单位电量所需缴纳的费用；
水电外送交易优化模型的约束条件包括水电站库容约束、水电站流量约束、节点电量平衡约束、线路电量剩余传输极限约束、断面电量剩余传输极限约束、购电量约束和售电量约束；
所述水电外送交易优化模型的约束条件包括：
所述水电站库容约束表示为：
Figure FDA0003149075870000041
其中，
Figure FDA0003149075870000042
为水电站m在y时段时的平均库容，
Figure FDA0003149075870000043
为水电站m最小库容，
Figure FDA0003149075870000044
为水电站m的最大库容；
所述水电站流量约束表示为：
Figure FDA0003149075870000045
其中，
Figure FDA0003149075870000046
为水电站m在y时段时的平均发电流量，
Figure FDA0003149075870000047
为水电站m最小发电流量，
Figure FDA0003149075870000048
为水电站m的最大发电流量；
所述节点电量平衡约束包括水电站电量平衡约束、购电节点电量平衡约束和转运节点电量平衡约束，分别表示为：
Figure FDA0003149075870000049
Figure FDA00031490758700000410
Figure FDA00031490758700000411
其中，Psell,m为水电站m单位小时的售电量，i∈m表示转运节点i与水电站m相连，i≠m表示转运节点i与水电站m不重合，ΔPm-i表示单位小时内水电站m流向转运节点i的电量；
Pbuy,n表示购电节点n单位小时的购电量，i∈n表示转运节点i与购电节点n相连，i≠n表示转运节点i与购电节点n不重合，ΔPn-i表示单位小时内购电节点n流向转运节点i的电量；
ΔPk-j表示单位小时内转运节点k流向转运节点i的电量，i∈k表示转运节点i与转运节点k相连，i≠k表示转运节点i与转运节点k不重合；
所述线路剩余传输极限约束表示为：
|P0+ΔP|≤P′max
其中，P0为线路的初始潮流，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，P′max为线路剩余传输极限；
所述断面剩余传输极限约束表示为：
∑|P0+ΔP|≤P′ITR(r).max
其中，P0为线路的初始潮流，ΔP为单位小时内线路流过的水电外送交易电量，P′ITR(r),max为断面r的剩余传输极限；
所述购电量约束表示为：
0≤Pbuy,n≤Pbuy,n,max
其中，Pbuy,n为购电节点n单位小时的购电量，Pbuy,n,max为购电节点n的最大购电量；
所述售电量约束表示为：
0≤Psell,m≤Psell,m,max
其中，Psell,m为水电站m单位小时的售电量，Psell,m,max为水电站m的最大售电量；
所述将建立的水电外送交易优化模型转化为混合整数规划进行求解包括：
采用混合整数规划通过计算机求解水电外送交易优化模型，求解结果包括水电站流量、售电方和购电方的成交电量、成交价格、成交单价、水电站收益、网络损耗费用和输电费用。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107702933B (zh) * 2017-09-27 2023-07-04 南通大学 测定平原河网灌溉泵站水量－电量转换系数的装置及方法
CN108764651A (zh) * 2018-04-28 2018-11-06 昆明电力交易中心有限责任公司 一种考虑来水不确定性的水电站月最优交易电量估计方法
CN108984825A (zh) * 2018-06-01 2018-12-11 中国电力科学研究院有限公司 一种水力发电系统建模方法和系统
CN111210077A (zh) * 2020-01-07 2020-05-29 中国南方电网有限责任公司 一种跨区域现货电能量的结算方法、系统、装置及介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104377693A (zh) * 2014-11-11 2015-02-25 国家电网公司 一种发电生产模拟模型
CN105303256A (zh) * 2015-10-29 2016-02-03 西安交通大学 一种电力跨省跨区交易路径分析方法
CN105552971A (zh) * 2015-12-28 2016-05-04 大连理工大学 小水电与大中型水电站群协调优化的分区消纳方法
CN105740973A (zh) * 2016-01-25 2016-07-06 天津大学 基于混合整数锥规划的智能配电网综合电压无功优化方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7089190B2 (en) * 2001-05-18 2006-08-08 Power Resource Managers, Llp System and method for managing utility power use

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104377693A (zh) * 2014-11-11 2015-02-25 国家电网公司 一种发电生产模拟模型
CN105303256A (zh) * 2015-10-29 2016-02-03 西安交通大学 一种电力跨省跨区交易路径分析方法
CN105552971A (zh) * 2015-12-28 2016-05-04 大连理工大学 小水电与大中型水电站群协调优化的分区消纳方法
CN105740973A (zh) * 2016-01-25 2016-07-06 天津大学 基于混合整数锥规划的智能配电网综合电压无功优化方法

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