CN106329579A - 一种基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于电力系统规划技术领域，具体涉及一种基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划方法，将火电机组补偿能力、直流输电系统容量等作为约束条件，以整个打捆系统的单位发电成本最小为目标函数，采用模拟退火算法求解，该方法弥补了现有打捆系统优化规划模型和算法的不足，所建立的模型考虑的因素更为全面，为我国能源基地外送的混合规划提供了坚实、有效的理论指导。

Description

一种基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划方法

技术领域

本发明涉及电力系统规划技术领域，具体涉及一种基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划的建模和求解方法。

背景技术

随着全球能源需求的不断增长及环境问题(酸雨、雾霾等)的日益严峻，世界各国都在调整其能源政策，加大可再生能源的开发力度。风能，由于其分布广泛，技术成熟，已成为最具开发潜力的可再生能源之一。目前，我国在甘肃、内蒙等地规划了多个大型风电基地以应对不断增长的能源需求并缓解日益严峻的环境问题。

然而由于风电固有的波动性及间歇性，风电并网，特别是大规模风电并网会对其所连接电网的安全稳定运行带来严峻挑战。考虑到我国风电资源丰富的北方地区常常紧邻或位于煤炭资源储量丰富的地区，因此，统筹风火电联合规划，建设风火电打捆发输电系统，是一种即可大规模利用可再生能源，又可减小可再生能源并网对电力系统影响的规划方式。

需要注意的是，我国大多数规划的风电开发地区及可与之配套的煤炭资源产区均分布在北方地区，这些地区虽然资源丰富，但受制于经济发展水平，用电需求较小，且由于网架结构薄弱，无法消纳大规模输入电力。因此，有必要将风火电打捆的电力通过直流传输送往经济发达的东南沿海地区。

目前，针对风火电打捆发输电系统优化规划的研究还相对较少。已有研究大多着眼于发电系统规划，很少涉及发输电系统联合规划。但是由于我国资源地区与负荷中心呈远距离逆向分布，大规模能源基地的电力多需经直流输电系统远距离传输至重负荷中心，而直流输电系统会对整个风火电打捆系统的投资成本、运行成本、发电成本等产生影响，因此，有必要进行基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划研究。

发明内容

针对现有风火电打捆系统优化规划研究的不足，本发明提出一种基于直流传输的风火电打捆发电系统优化规划方法。本方法将火电机组补偿能力、直流输电系统容量等作为约束条件，以整个打捆系统的单位发电成本最小为目标函数，弥补了现有打捆系统优化规划模型和算法的不足，所建立的模型考虑的因素更为全面，为我国能源基地外送的混合规划提供了坚实、有效的理论指导。

本发明采用的技术方案如下：

步骤1：表征风火电出力

由于风电机组出力依赖于风能(速)，因此其出力在时序上具有很强的波动性。本方法在进行含风电机组电力系统规划时，考虑其宏观出力变化规律，采用持续出力曲线来表征风电出力特性。图1给出了采用持续出力曲线表征风火电打捆发输电系统风电出力时，系统中风电、火电及打捆系统的出力示意图。

其中，p^T表示风火电打捆系统的基准输送功率，P^w,max表示风电的最大出力，P^w为风电年持续出力曲线，T表示年小时数。

步骤2：确定波动功率上、下限时间

对于风火电打捆发输电系统，考虑到机组运行约束，其输送功率不宜设为恒定值，而应允许在某一范围内波动。本方法采用含上下限约束的功率输送模式，即在风电出力较大时，允许打捆系统的输送功率向上波动+δ％，当风电出力较小时，允许打捆系统的输送功率向下波动–δ％；其对应的向上、下波动持续时间T₁和T₂则根据风电出力较大时段向下波动–δ％和较小时段向上波动+δ％确定，并由式(1)和(2)计算：

$T_1=t{|}_{P^w\left(t\right)=P^{w,\max }-\mathrm{\δ}\%\×p^T}---\left(1\right)$

$T_2=t{|}_{P^w\left(t\right)=\mathrm{\δ}\%\×p^T}---\left(2\right)$

其中，P^w(t)为风电t时刻出力。

步骤3：构建基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划模型

本方法假设风电场已知，则基于直流输送的风火电打捆发输电系统优化规划涉及的规划内容包括：火电机组配置、直流输电系统和系统输送功率的选择。该模型的决策变量包括：火电机组的安装容量、直流输电系统的电压等级、换流站额定容量以及整个打捆系统的输送功率。

3.1模型的目标函数

基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划模型的目标函数如下：

min UGC＝(C^fuel+C^capi+C^maint)/E^rec (3)

其中，UGC表示打捆发输电系统的单位发电成本；C^fuel为打捆系统的运行(燃料)成本，由式(4)～(7)计算；C^capi为打捆系统的投资成本，由式(8)计算；C^maint为打捆系统的维护成本，由式(9)计算；E^rec为受端系统在打捆系统规划期内接受的总电量，由式(10)～(12)计算。

①燃料成本计算

风火电打捆发输电系统的燃料成本为火电机组在规划期内各年煤炭消耗成本之和：

$C^{fuel}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{(1+r^{coal})}^{j-1}\×K^{coal}\×f\×(E_j-{\∫}_0^T{P}_j^w(t\left)dt\right)}{{(1+r^d)}^{j-1}}---\left(4\right)$

E_j＝(1+δ％)p^TT_1,j+p^T(T_2,j-T_1,j)+(1-δ％)p^T(T-T_2,j) (5)

$P_j^w\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{N_w}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{j,k}^{WTG}\left(t\right)---\left(6\right)$

$P_{j,k}^{WTG}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{P}^{w,r}\&lsqb;A+B\&times;V_j\left(t\right)+C\&times;V_j{\left(t\right)}^2\&rsqb;& V_{ci}\&le;V_j\left(t\right)<V_r\\ P^{w,r}& V_r\&le;V_j\left(t\right)<V_{co}\\ 0& otherwise\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，M为打捆系统规划周期；r^coal为煤炭价格增长率；K^coal为规划水平年煤炭价格；f为火电机组单位煤耗；E_j为风火电打捆发输电系统在第j年的总发电量，由式(5)计算；T为年小时数，为风电在第j年t时刻的出力，由式(6)计算；r^d为贴现率；δ为打捆系统输送功率允许波动的上、下限；p^T表示打捆输电系统的基准输送功率；T_1,j为第j年输送功率向上波动持续时间，T_2,j为第j年输送功率向下波动持续时间；N_w为风电场中风电总装机数；为第k台风机在第j年t时刻的出力，由式(7)计算。P^w,r为风机的额定功率；A，B，C为风机系数，V_ci，V_r和V_co为风机的切入风速，额定风速和切出风速；V_j(t)为第j年t时刻风速。

②投资成本计算

风火电打捆发输电系统的投资成本为火电机组、换流站、直流输电线路及风电场投资成本之和：

C^capi＝C^ther,capi+C^stat,capi+C^ln,capi+C^w,capi (8)

其中，C^ther,capi为打捆系统中的火电机组投资成本；C^stat,capi为打捆系统中的换流站投资成本；C^ln,capi为打捆系统中直流输电系统投资成本；C^w,capi为打捆系统中的风电场投资成本。

③维护成本计算

风火电打捆发输电系统的年维护成本取为投资成本的百分比，并计入考虑设备老化及人工成本增加的年维护成本增长率和资金时间价值额贴现率：

$C^{ma\mathrm{int}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{\mathrm{\&tau;}\&times;C^{capi}\&times;{(1+r^{ma\mathrm{int}})}^{j-1}}{{(1+r^d)}^{j-1}}---\left(9\right)$

其中，τ为维护成本占投资成本百分比，r^maint为维护成本增长率。

④受端总电量计算

风火电打捆发输电系统受端所接受的总电量为打捆发电系统送端总电量减去直流输电系统的损耗电量：

E^rec＝E^gen×(1-2σ^stat-2L×σ^ln) (10)

$E^{gen}=\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{E}_j---\left(11\right)$

${\mathrm{\&sigma;}}^{1n}=\frac{r^{1n}}{P^{1n}}{\left(\frac{P^{1n}}{2v^{stat}}\right)}^2---\left(12\right)$

其中，E^gen为风火电打捆发输电系统在规划期内总发电量；σ^stat为单个换流站损耗；L为送受端距离；σ^ln为单极直流输电线路单位长度线损，由式(12)计算。r^ln为直流输电线单位长度电阻；P^ln为直流输电线路流过功率；v^stat为直流输电系统电压。

3.2模型的约束条件

基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划模型需满足的约束条件如下：

①火电机组最小装机容量约束

c^ther≥(1-δ)p^T (13)

其中，c^ther为打捆系统中火电机组装机容量。式(13)表示火电机组的装机容量需大于波动输送功率的下限。

②打捆系统基准输送功率上限约束

(1+δ)p^T≤c^stat (14)

其中，c^stat为直流换流站额定容量。式(14)表示打捆系统在运行中所采取的输送功率上限需小于直流换流站的额定容量。

③打捆系统基准输送功率下限约束

(1+δ)p^T≥C^w,inst+ρ×c^ther (15)

其中，C^w,inst为风电机组安装容量，ρ为火电机组最小出力百分比。式(15)表示打捆系统在运行中所采取的输送功率上限需大于风电最大出力与火电机组最小出力之和。

④火电机组每分钟补偿能力约束

${\mathrm{CP}}_{\min ute}^{ther}\&GreaterEqual;F_{\min ute}^w---\left(16\right)$

${\mathrm{CP}}_{\min ute}^{ther}={\mathrm{\&gamma;}}_1\&times;c^{ther}---\left(17\right)$

$F_{\min ute}^w={\mathrm{\&gamma;}}_2\&times;C^{w,inst}---\left(18\right)$

其中，为火电机组每分钟补偿能力；为风电每分钟波动量；γ₁和γ₂分别为火电机组的补偿率和99％概率下的风电变化速率。式(16)表示火电机组每分钟的功率变化值需大于风电每分钟的波动值。

⑤火电机组总补偿能力约束

${\mathrm{CP}}_{total}^{ther}\&GreaterEqual;C^{w,inst}---\left(19\right)$

${\mathrm{CP}}_{total}^{ther}=(1-\mathrm{\&rho;})\&times;c^{ther}---\left(20\right)$

其中，为火电机组总补偿能力。式(19)表示火电机组总的功率变容量需大于风电机组的安装容量。

步骤4：优化规划模型的求解算法

采用模拟退火算法求解该规划模型，其算法步骤如下：

Step 1读入系统初始数据；

Step 2随机产生初始可行解，并将此可行解定义为X₁。X₁代表基于直流传输的风火电打捆发电系统规划方案(包括火电机组安装数、直流输电系统电压等级、换流站额定容量和打捆发电系统基准输送功率)。将X₁代入目标函数计算得出该规划方案下打捆发电系统的单位发电成本UGC₁，令Y₁＝UGC₁；

Step 3初始化退火温度Temp₀，令当前温度Temp等于Temp₀；

Step 4判断是否达到该温度下终止条件，即预先给定迭代次数？若是，转Step 7，否则，转Step 5；

Step 5随机产生当前规划方案的邻近可行解X₂，即X₂＝X₁+△x，计算X₂对应的单位发电成本UGC₂，令Y₂＝UGC₂；

Step 6若Y₂<Y₁，接受X₂作为新的规划方案，令X₁＝X₂、Y₁＝Y₂，返回Step 5；否则，生成一个服从0～1均匀分布的随机数ζ，根据Metropolis准则判断是否接受此劣化解X₂：若ζ满足式，则接受X₂，令X₁＝X₂、Y₁＝Y₂，返回Step 4；否则，拒绝X₂，返回Step 4；

$\exp \left(\frac{Y_1-Y_2}{k_{B}Temp}\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&zeta;}---\left(21\right)$

Step 7判断是否满足算法终止条件，即当前温度Temp是否小于终止温度Temp_f。若是，转Step 8；否则，根据式(22)降温，返回Step 5；

Temp＝Temp×α (22)

其中，α为降温系数；

Step 8输出结果。

与现有技术相比，本发明的优点在于：计算过程简洁明了，计算过程较为详细的考虑了规划中需考虑的各种约束及运行条件，得到的评估结果接近工程实际，便于工程技术人员学习使用，实用性好，可以有效地对基于直流传输的风火电打捆发输电系统进行优化规划。

附图说明

图1风火电打捆发输电系统中风电与火电持续出力示意图；

图2模拟退火算法收敛过程。

具体实施方式

实施例：

以实例说明基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划方法，具体步骤如下：

步骤1：数据初始化

设风机额定容量为2MW，切入风速、额定风速和切出风速分别为3.33m/s、15.28m/s和8.33m/s。风机的投资成本取为8×10⁶￥/MW。95％概率下风电出力波动变化率为1.5％/min。

设火电机组额定容量600MW，单位投资成本4×10⁶￥/MW，最小出力百分比设为机组额定容量的30％，单位煤耗为330g/kWh，每分钟补偿率取为1.1％/min。直流输电系统中换流站及输电线路相关参数列于表1。

表1直流输电系统中候选换流站及输电线路参数

设基本算例中风电场装机容量为2000MW。设打捆输电系统的传输距离为1200km。系统输送功率的波动上/下限取为±10％。系统年维护成本为投资成本的2.2％。规划周期为30年。煤炭价格在规划水平年为600￥/t。煤炭价格增长率，维护成本增长率和贴现率均为0.1。

模拟退火算法中初始温度200℃，终止温度1℃。任一温度下的最大迭代次数为30次，温度下降系数为0.95，波特兹曼常数取为0.01。

步骤2：优化规划计算

采用前述模型和算法对基于直流传输的风火电打捆发输电系统进行优化规划，其规划结果如表2所示。模拟退火算法的收敛过程如图2所示。

表2最优规划结果

项目	数值
		火电安装容量(MW)	3000
直流系统电压等级(kV)	±660
		换流站额定容量(MW)	3200
基准输送功率(MW)	2900
		规划期内燃料成本(×109￥)	100.24
系统投资成本(×109￥)	35.18
		系统在规划期内维护成本(×109￥)	23.22
系统总成本(×109￥)	158.64
		送端总发电量(×106MWh)	758.96
受端接受总电量(×106MWh)	715.65
		受端接受风电量(×106MWh)	238.30
受端接受火电量(×106MWh)	477.35
		单位发电成本(￥/MWh)	221.66

由表2可以看出：当风电场规划容量为2000MW时，火电机组的配置为3000MW(5×600MW)，换流站的电压等级和额定容量分别为±660kV和3200MW，风火电打捆系统的基准输送功率为2900MW时，整个打捆系统达到最优规划。此时，火电机组在规划期内的燃料成本为100.24×10⁹￥，系统的总投资成本为35.18×10⁹￥，系统在规划期内的维护成本为23.22×10⁹￥，系统在规划期内的单位发电成本(UGC)为221.66￥/MWh。

同时，由表2可以看出：打捆系统在规划期内总发电量为758.96×10⁶MWh，受端电网在规划期内接受的总电量为715.65×10⁶MWh，其中，风电电量为238.30×10⁶MWh，火电电量为477.35×10⁶MWh。

从本例子可以看到，本方法计算过程简洁明了，计算过程较为详细地考虑了规划中需考虑的各种约束及运行条件，得到的评估结果接近工程实际，便于工程技术人员学习使用，实用性好，可以有效地对基于直流传输的风火电打捆发输电系统进行优化规划。

Claims (1)

1.一种基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划方法，其特征在于：

步骤1：表征风火电出力

由于风电机组出力依赖于风速，因此其出力在时序上具有很强的波动性，考虑其宏观出力变化规律，采用持续出力曲线来表征风电出力特性；

步骤2：确定波动功率上、下限时间

对于风火电打捆发输电系统，考虑到机组运行约束，允许其输送功率在某一范围内波动，采用含上下限约束的功率输送模式，即在风电出力较大时，允许打捆系统的输送功率向上波动+δ％，当风电出力较小时，允许打捆系统的输送功率向下波动–δ％；其对应的向上、下波动持续时间T₁和T₂则根据风电出力较大时段向下波动–δ％和较小时段向上波动+δ％确定，并由式(1)和(2)计算：

$T_1=t{|}_{P^w\left(t\right)=P^{w,\max }-\mathrm{\&delta;}\%\&times;p^T}---\left(1\right)$

$T_2=t{|}_{P^w\left(t\right)=\mathrm{\&delta;}\%\&times;p^T}---\left(2\right)$

其中，p^T表示风火电打捆系统的基准输送功率，P^w,max表示风电的最大出力，P^w(t)为风电t时刻出力，T表示年小时数；

步骤3：构建基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划模型

假设风电场已知，则基于直流输送的风火电打捆发输电系统优化规划涉及的规划内容包括：火电机组配置、直流输电系统和系统输送功率的选择，该模型的决策变量包括：火电机组的安装容量(数量)、直流输电系统的电压等级、换流站额定容量以及整个打捆系统的输送功率；

3.1模型的目标函数

基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划模型的目标函数如下：

min UGC＝(C^fuel+C^capi+C^maint)/E^rec (3)

其中，UGC表示打捆发输电系统的单位发电成本；C^fuel为打捆系统的运行成本，由式(4)～(7)计算；C^capi为打捆系统的投资成本，由式(8)计算；C^maint为打捆系统的维护成本，由式(9)计算；E^rec为受端系统在打捆系统规划期内接受的总电量，由式(10)～(12)计算；

①燃料成本计算

风火电打捆发输电系统的燃料成本为火电机组在规划期内各年煤炭消耗成本之和：

$C^{fuel}=\underset{j=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\frac{{(1+r^{coal})}^{j-1}\&times;K^{coal}\&times;f\&times;(E_j-{\&Integral;}_0^T{P}_j^w(t\left)dt\right)}{{(1+r^d)}^{j-1}}---\left(4\right)$

E_j＝(1+δ％)p^TT_1,j+p^T(T_2,j-T_1,j)+(1-δ％)p^T(T-T_2,j) (5)

$P_j^w\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{N_w}{\&Sigma;}}{P}_{j,k}^{WTG}\left(t\right)---\left(6\right)$

$P_{j,k}^{WTG}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}{P}^{w,r}\&lsqb;A+B\&times;V_j\left(t\right)+C\&times;V_j{\left(t\right)}^2\&rsqb;& V_{ci}\&le;V_j\left(t\right)<V_r\\ P^{w,r}& V_r\&le;V_j\left(t\right)<V_{co}\\ 0& otherwise\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，M为打捆系统规划周期；r^coal为煤炭价格增长率；K^coal为规划水平年煤炭价格；f为火电机组单位煤耗；E_j为风火电打捆发输电系统在第j年的总发电量，由式(5)计算；T为年小时数，为风电在第j年t时刻的出力，由式(6)计算；r^d为贴现率；δ为打捆系统输送功率允许波动的上、下限；p^T表示打捆输电系统的基准输送功率；T_1,j为第j年输送功率向上波动持续时间，T_2,j为第j年输送功率向下波动持续时间；N_w为风电场中风电总装机数；为第k台风机在第j年t时刻的出力，由式(7)计算，P^w,r为风机的额定功率；A，B，C为风机系数，V_ci，V_r和V_co为风机的切入风速，额定风速和切出风速；V_j(t)为第j年t时刻风速；

②投资成本计算

风火电打捆发输电系统的投资成本为火电机组、换流站、直流输电线路及风电场投资成本之和：

C^capi＝C^ther,capi+C^stat,capi+C^ln,capi+C^w,capi (8)

其中，C^ther,capi为打捆系统中的火电机组投资成本；C^stat,capi为打捆系统中的换流站投资成本；C^ln,capi为打捆系统中直流输电系统投资成本；C^w,capi为打捆系统中的风电场投资成本；

③维护成本计算

风火电打捆发输电系统的年维护成本取为投资成本的百分比，并计入考虑设备老化及人工成本增加的年维护成本增长率和资金时间价值额贴现率：

$C^{ma\mathrm{int}}=\underset{j=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\frac{\mathrm{\&tau;}\&times;C^{capi}\&times;{(1+r^{ma\mathrm{int}})}^{j-1}}{{(1+r^d)}^{j-1}}---\left(9\right)$

其中，τ为维护成本占投资成本百分比，r^maint为维护成本增长率；

④受端总电量计算

风火电打捆发输电系统受端所接受的总电量为打捆发电系统送端总电量减去直流输电系统的损耗电量：

E^rec＝E^gen×(1-2σ^stat-2L×σ^ln) (10)

$E^{gen}=\underset{j=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}{E}_j---\left(11\right)$

${\mathrm{\&sigma;}}^{ln}=\frac{r^{ln}}{P^{ln}}{\left(\frac{P^{ln}}{2v^{stat}}\right)}^2---\left(12\right)$

其中，E^gen为风火电打捆发输电系统在规划期内总发电量；σ^stat为单个换流站损耗；L为送受端距离；σ^ln为单极直流输电线路单位长度线损，由式(12)计算，r^ln为直流输电线单位长度电阻；P^ln为直流输电线路流过功率；v^stat为直流输电系统电压；

3.2模型的约束条件

基于直流传输的风火电打捆发输电系统优化规划模型需满足的约束条件如下：

①火电机组最小装机容量约束

c^ther≥(1-δ)p^T (13)

其中，c^ther为打捆系统中火电机组装机容量，式(13)表示火电机组的装机容量需大于波动输送功率的下限；

②打捆系统基准输送功率上限约束

(1+δ)p^T≤c^stat (14)

其中，c^stat为直流换流站额定容量，式(14)表示打捆系统在运行中所采取的输送功率上限需小于直流换流站的额定容量；

③打捆系统基准输送功率下限约束

(1+δ)p^T≥C^w,inst+ρ×c^ther (15)

其中，C^w,inst为风电机组安装容量，ρ为火电机组最小出力百分比，式(15)表示打捆系统在运行中所采取的输送功率上限需大于风电最大出力与火电机组最小出力之和；

④火电机组每分钟补偿能力约束

${\mathrm{CP}}_{\min ute}^{ther}\&GreaterEqual;F_{\min ute}^w---\left(16\right)$

${\mathrm{CP}}_{\min ute}^{ther}={\mathrm{\&gamma;}}_1\&times;c^{ther}---\left(17\right)$

$F_{\min ute}^w={\mathrm{\&gamma;}}_2\&times;C^{w,inst}---\left(18\right)$

其中，为火电机组每分钟补偿能力；为风电每分钟波动量；γ₁和γ₂分别为火电机组的补偿率和99％概率下的风电变化速率，式(16)表示火电机组每分钟的功率变化值需大于风电每分钟的波动值；

⑤火电机组总补偿能力约束

${\mathrm{CP}}_{total}^{ther}\&GreaterEqual;C^{w,inst}---\left(19\right)$

${\mathrm{CP}}_{total}^{ther}=(1-\mathrm{\&rho;})\&times;c^{ther}---\left(20\right)$

其中，为火电机组总补偿能力，式(19)表示火电机组总的功率变容量需大于风电机组的安装容量；

步骤4：优化规划模型的求解算法

采用模拟退火算法求解该规划模型，其算法步骤如下：

Step 1读入系统初始数据；

Step 2随机产生初始可行解，并将此可行解定义为X₁，X₁代表基于直流传输的风火电打捆发电系统规划方案，将X₁代入目标函数计算得出该规划方案下打捆发电系统的单位发电成本UGC₁，令Y₁＝UGC₁；

Step 3初始化退火温度Temp₀，令当前温度Temp等于Temp₀；

Step 4判断是否达到该温度下终止条件，即预先给定迭代次数；若是，转Step 7，否则，转Step 5；

Step 5随机产生当前规划方案的邻近可行解X₂，即X₂＝X₁+△x，计算X₂对应的单位发电成本UGC₂，令Y₂＝UGC₂；

Step 6若Y₂<Y₁，接受X₂作为新的规划方案，令X₁＝X₂、Y₁＝Y₂，返回Step 5；否则，生成一个服从0～1均匀分布的随机数ζ，根据Metropolis准则判断是否接受此劣化解X₂：若ζ满足式，则接受X₂，令X₁＝X₂、Y₁＝Y₂，返回Step 4；否则，拒绝X₂，返回Step 4；

$\exp \left(\frac{Y_1-Y_2}{k_{B}Temp}\right)\&GreaterEqual;\mathrm{\&zeta;}---\left(21\right)$

Step 7判断是否满足算法终止条件，即当前温度Temp是否小于终止温度Temp_f，若是，转Step 8；否则，根据式(22)降温，返回Step 5；

Temp＝Temp×α (22)

其中，α为降温系数；

Step 8输出结果。