CN106712006A - 一种安全约束经济调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种安全约束经济调度方法及系统，所述方法包括辨识各电压等级电网的各虚拟节点；获取各虚拟节点的各等值网络，将各等值网络与各电压等级电网的其余网络进行拼接，形成降维新网络；将所有降维新网络进行拼接形成全局网络扩展模型；获取各等值网络的可调节能力指标和成本曲线，依据可调节能力指标和成本曲线对全局网络扩展模型进行经济调度计算；依据发电计划对各等值网络内各发电机组进行发电计划分解。与现有技术相比，本发明提供的一种安全约束经济调度方法及系统，将处于不同电压等级电网的降维新网络拼接形成全局网络扩展模型，可以突破各个电压等级电网中发电机组和电厂的限制，便于对多个电网同时进行经济调度计算。

Description

一种安全约束经济调度方法及系统

技术领域

本发明涉及电网调度控制技术领域，具体涉及一种安全约束经济调度方法及系统。

背景技术

安全约束经济调度是实现交直流互联大电网安全、经济、高效运行的关键环节，但是随着电网规模的扩大和互联程度的加深，数量庞大的变量及其约束条件使安全约束经济调度成为了一个大规模多目标复杂约束的数学规划问题。其中，最突出的问题在于：通过直接求解法对大规模电网进行全网调度计划时约束条件过多，即使将这些约束条件中的电网安全约束和实用化约束转换为线性约束条件并对发电成本函数进行线性化，但随着电网规模的增大仍会带来求解效率极大降低、计算量过大和收敛困难等新的问题。

目前，在将非线性模型进行线性化以外还可以通过分解协调或电网等值的方法对电网模型进行合理分割、降低变量维度从而缩小计算规模，以便在合理时间范围内完成优化计算的目标求得最优可行解。对大规模电网的局部电网进行简化，将大规模电网简化为规模较小的小型电网，从而可以依据该小型电网对大规模点进行发电调度优化计算。其中，简化后的等值电网应该能够体现原来局部电网的网络特性。发电调度优化计算主要包括网络变换、化简和等值三个步骤：网络变换用于将原网络变换为便于计算的形式；网络化简用于将网络中不需要详细分析的部分用简化网络代替，保留需要详细分析的部分；网络等值用于将待研究的网络规模大大减小。

大范围的安全约束经济调度用于实现跨省资源优化配置，若通过直接求解法对多个区域进行联合计算则无法满大范围的安全约束经济调度的实际业务需求，同时过大的计算范围会给调度计划优化软件带来较难解决的计算规模激增问题，将显著的降低算法优化性能。因此，同样采用分解协调或电网等值的方法求解大范围的安全约束经济调度以提高计算效率，但是求解过程中还存在下述问题：被等值网络的节点可能挂接机组，这些机组对等值网络的外部重要支路及断面呈现不同的潮流转移特性，因此被等值网络内部机组的功率分配将影响外部潮流分布，对电网安全稳定造成未知的干扰。

当前可以确定电网的某一些局部网络具有下述特殊性质：其内部节点的功率分配对边界节点的潮流影响很小。同时还可以确定的电网中存在大量的放射状网络及相对独立的网络具有上述特殊性质，如地区电网和通过少量联络线相连的部分省级电网。因此，可以利用这种特殊性质将被等值网络作为一个整体进行发电计划优化，但是如何将具备这种特殊性质的网络辨识出来并准确确定其网络边界仍是亟待解决的技术难题。

发明内容

为了克服现有技术的缺陷，本发明提供了一种安全约束经济调度方法及系统。

第一方面，本发明中一种安全约束经济调度方法的技术方案是：

所述方法包括：

辨识各电压等级电网的各虚拟节点，该虚拟节点为所述各电压等级电网的局部网络；所述局部网络的内部节点对边界节点具有相近的转移关系，且其内部网络结构为连通结构；所述内部节点包括发电机组、变电站和负荷，各电压等级电网的边界节点为相比其高一个电压等级的电网的主变压器低压侧；

获取所述各虚拟节点的各等值网络，将所述各等值网络与所述各电压等级电网的其余网络进行拼接，形成降维新网络；将所有降维新网络进行拼接形成全局网络扩展模型；

获取所述各等值网络的可调节能力指标和成本曲线，依据所述可调节能力指标和成本曲线构建等值发电机组，在所述全局网络扩展模型上对所述等值发电机组和其余各发电机组进行经济调度计算，得到各等值网络的发电计划；

依据所述发电计划对各等值网络内各发电机组进行发电计划分解，得到各发电机组的发电计划。

第二方面，本发明中一种安全约束经济调度系统的技术方案是：

所述系统包括：

虚拟节点辨识模块，用于辨识各电压等级电网的各虚拟节点，该虚拟节点为所述各电压等级电网的局部网络；所述局部网络的内部节点对边界节点具有相近的转移关系，且其内部网络结构为连通结构；所述内部节点包括发电机组、变电站和负荷，各电压等级电网的边界节点为相比其高一个电压等级的电网的主变压器低压侧；

全局网络扩展模型构建模块，用于获取所述各虚拟节点的各等值网络，将所述各等值网络与所述各电压等级电网的其余网络进行拼接，形成降维新网络；将所有降维新网络进行拼接形成全局网络扩展模型；

经济调度计算模块，用于获取所述各等值网络的可调节能力指标和成本曲线，依据所述可调节能力指标和成本曲线建立等值发电机组；在所述全局网络扩展模型上对所述等值发电机组和其余各发电机组进行经济调度计算，得到各等值网络的发电计划；

发电计划分解模块，用于依据所述发电计划对各等值网络内各发电机组进行发电计划分解，得到各发电机组的发电计划。

与最接近的现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明提供的一种安全约束经济调度方法，虚拟节点的内部节点对边界节点具有相近的转移关系，即这些内部节点的功率分配对边界节点的潮流影响较小。通过获取虚拟节点的等值网络，将其与其余网络部分拼接可以对电网模型进行压缩，同时将处于不同电压等级电网的降维新网络拼接形成全局网络扩展模型，可以突破各个电压等级电网中发电机组和电厂的限制，便于对多个电网同时进行经济调度计算；

2、本发明提供的一种安全约束经济调度系统，虚拟节点辨识模块可以辨识电网中的虚拟节点，虚拟节点的内部节点对其边界节点具有相近的转移关系，即这些内部节点的功率分配对边界节点的潮流影响较小。全局网络扩展模型构建模块可以获取虚拟节点的等值网络，并依据该等值网络获取电网的降维新网络，进而得到各电压等级电网组成的大电网的全局网络扩展模型，能够突破各电压等级电网中发电机组和电厂的限制，便于对多个电网同时进行经济调度计算。

附图说明

图1：本发明实施例中一种安全约束经济调度方法实施流程图；

图2：网络划分示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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。

下面结合附图，对本发明实施例提供的一种安全约束经济调度方法进行说明。

图1为本发明实施例中一种安全约束经济调度方法实施流程图，如图所示，本实施例中安全约束经济调度方法可以按照下述步骤实施，具体为：

步骤S101：辨识各电压等级电网的各虚拟节点。

虚拟节点为各电压等级电网的局部网络，这个局部网络的内部节点对边界节点具有相近的转移关系，且其内部网络结构为连通结构。其中，内部节点包括发电机组、变电站和负荷，各电压等级电网的边界节点为相比其高一个电压等级的电网的主变压器低压侧。

步骤S102：获取各虚拟节点的各等值网络，将各等值网络与各电压等级电网的其余网络进行拼接，形成降维新网络；将所有降维新网络进行拼接形成全局网络扩展模型。

步骤S103：获取各等值网络的可调节能力指标和成本曲线，依据可调节能力指标和成本曲线建立等值机组，在全局网络扩展模型上对所述等值机组和其余各发电机组进行经济调度计算，得到各等值网络的发电计划。

步骤S104：依据发电计划对各等值网络内各发电机组进行发电计划分解，得到各发电机组的发电计划。其中，本实施例采用常规的发电量分解方法对各发电机组进行发电计划分解。

本实施例中虚拟节点的内部节点对其边界节点具有相近的转移关系，即这些内部节点的功率分配对边界节点的潮流影响较小。通过获取虚拟节点的等值网络，将其与其余网络部分拼接可以对电网模型进行压缩，同时将处于不同电压等级电网的降维新网络拼接形成全局网络扩展模型，可以突破各个电压等级电网发电机组和电厂的限制，便于对多个电网同时进行经济调度计算。例如，分别获取一个地市级电网内各电压等级电网的降维新网络，将所有降维新网络拼接得到该地市级电网的全局网络扩展模型。进一步地，还可以分别获取一个省级电网内各个地市级电网的全局网络扩展模型，然后将所有的地市级电网的全局网络扩展模型拼接得到该省级电网的网络模型，从而可以突破各个电网中发电机组和电厂的限制，便于对这个大规模电网进行经济调度计算。

进一步地，本实施例中步骤S101可以按照下述步骤实施，具体为：

本实施例中按照电压等级由小到大的顺序依次对各电压等级电网进行虚拟节点辨识，采用这种由低电压等级到高电压等级的辨识方式，可以逐渐减小网络规模并便于开展计算。

1、构建电网的边界节点转移矩阵，并依据该边界节点转移矩阵确定电网的各内部节点之间的相对距离。

本实施例中边界节点转移矩阵A_tran,x如下式(1)所示：

其中，x为电网的电压等级；a_m,n为电网的内部节点n相对于边界节点m的转移系数，n≥1，m≥1。

2、依据相对距离对各内部节点进行聚类，形成节点群。

本实施例中将相对距离符合聚类条件的内部节点形成节点群。其中，聚类条件为内部节点的欧式距离和最大单点距离均小于各自预设的门槛值。

(1)欧式距离如下式(2)所示:

其中，d_h,j为内部节点h与内部节点j在m×n维空间的欧式距离，h＝1,...,n，j＝1,...,n，h≠j；

(2)最大单点距离如下式(3)所示：

max{|a_1,h-a_1,j|,|a_2,h-a_2,j|,…,|a_m,h-a_m,j|} (3)

其中，a_m,i和a_m,j分别为内部节点h和内部节点j相对于边界节点m的转移系数。

3、对节点群进行广度优先搜索，确定节点群的连通网络。

本实施例中连通网络包括节点群所包含的内部节点，及与内部节点对应的边界节点。

4、判断连通网络是否满足降维条件：若满足则该连通网络为虚拟节点。具体为：

断开电网的待检修线路后，计算连通网络中挂接发电机组的的内部节点相对于其边界节点的转移系数。

(1)若转移系数的变化量最大值小于预设的门槛值，且连通网络包含的节点数大于预设的最低门槛值，则连通网络为虚拟节点。其中，节点数为连通网络中内部节点和边界节点的总数。转移系数的变化量最大值如下式(4)所示：

max{Δa_1,h,Δa_2,h,…,Δa_m,h} (4)

(2)若转移系数的变化量最大值不小于所述预设的门槛值，则获取断开待检修线路后电网新的连通网络：若新的连通网络包含的节点数大于预设的最低门槛值，则新的连通网络为虚拟节点。

进一步地，本实施例中步骤S102可以按照下述步骤实施，具体为：

1、对虚拟节点进行WARD简化，得到虚拟节点的等值网络。

本实施例中WARD简化指的是采用常规的WARD等值方法对虚拟节点进行简化，下面对WARD简化进行简单说明。

图2为网络划分示意图，如图所示，N表示原网络的节点集合；被化简部分称为外部网络，用E表示其节点集；保留网络的节点集合用G表示，则有G∩E＝N。保留网络的节点和外部网络节点相关联的节点为边界节点，用集合B表示；不与外部网络节点关联的部分为内部节点，用集合I表示。图2所示网络的节点导纳方程如下式(5)所示：

将上述节点集合I、B和E代入公式(5)，得到：

消除公式(6)中电压变量得到：

其中， 为等值网络的边界节点新导纳矩阵。

2、形成降维新网络，具体为：

(1)将各电压等级电网的各虚拟节点所包含的内部节点，及与该内部节点对应的支路消除，形成各电压等级电网的各子电网模型。其中，各子电网模型包括各电压等级电网的所有边界节点。

(2)对各子电网模型的所有边界节点进行编号，按照边界节点的编号构建各子电网模型的子电网导纳矩阵Y_re。

(3)按照边界节点的编号构建各电压等级电网的各等值网络的边界节点新导纳矩阵t为等值网络的总数。

(4)将各电压等级电网的子电网导纳矩阵和边界节点新导纳矩阵相加，得到各降维新网络其中，为边界节点新导纳矩阵构成的分块对角阵。

以x电压等级电网为例对其降维新网络进行说明：假设该x电压等级电网包括三个节点和一个等值网络，该等值网络包括一个节点。子电网导纳矩阵Y_re和边界节点新导纳矩阵分别如下式(8)和(9)所示：

将式(8)和(9)相加，得到x电压等级电网的降维新网络：

进一步地，本实施例中步骤S103可以按照下述步骤实施，具体为：

1、获取等值网络的可调节能力指标

本实施例中可调节能力指标包括出力调节范围和出力调节速率，通过构建调节能力求解模型，求解该调节能力求解模型得到可调节能力指标。其中，调节能力求解模型包括目标函数minF₁、功率平衡约束条件、机组运行约束条件和支路安全约束条件。

(1)目标函数minF₁如下式(11)所示：

其中，T为对全局网络扩展模型进行经济调度计算的时间范围所包含的时间段的数量，t＝1,...,T；N为虚拟节点中可调节机组的数量，i＝1,...,N，可调节机组为所述等值网络中用于保证优先消纳新能源的新能源机组以外的发电机组；为t时段可调节机组i的出力可行限值；u_i,t为t时段可调节机组i的启停状态：u_i,t＝0为关机，u_i,t＝1为开机；c_i,t为t时段可调节机组i的报价曲线；为各电压等级电网的其余网络在t时段对等值网络中第k条支路的交换功率，k＝1,...,M，M为等值网络中与所述的其余网络相连的支路的数量；c_k为各电压等级电网的其余网络的价格曲线。

求解目标函数minF₁如得到出力调节范围如下式(12)所示：

其中，和分别为t时段等值网络的出力上限值和出力下限值，为t时段所述价格曲线c_k的值大于所有可调节机组的报价曲线的极大值时所述可调节机组i的出力值，为t时段所述价格曲线c_k取值小于所有可调节机组的报价曲线的极小值时所述可调节机组i的出力值。

出力调节速率Δp^node的限制条件如下式(13)所示：

其中，Δp_i为可调节机组i的爬坡限值，Lⁱⁿ为等值网络的内部节点集合；

(2)功率平衡约束条件

本实施例中功率平衡约束条件如下式(14)所示：

其中，为t时段所述等值网络的负荷，l_i,t为t时段可调节机组i的负荷。

(3)机组运行约束条件

本实施例中机组运行约束条件如下式(15)所示：

其中，和分别为可调节机组i的出力上限值和出力下限值。

(4)支路安全约束条件

本实施例中支路安全约束条件如下式(16)所示：

其中，为t时段可调节机组i通过所述等值网络的边界节点与所述的其余网络的交换功率，S为所述等值网络内所有支路的集合，为集合S中第g个支路的传输限额，s_i,g,t为t时段可调节机组i的注入功率对所述第g个支路的灵敏度。

2、获取等值网络的成本曲线

本实施例中通过构建包含总功率和价格的训练模型，求解该训练模型得到成本曲线。其中，训练模型包括目标函数minF₂、机组运行约束条件、支路安全约束条件和负荷平衡约束条件。

(1)目标函数minF₂如下式(17)所示：

其中，P_i,t为t时段机组i的出力值。

(2)负荷平衡约束条件

本实施例中负荷平衡约束条件如下式(18)所示：

其中，Ω_D为所述训练模型中预设的总出力值的集合，D_e为所述集合Ω_D中第e个总出力值。

本发明还提供了一种安全约束经济调度系统，并给出具体实施例，

本实施例中安全约束经济调度系统包括虚拟节点辨识模块、全局网络扩展模型构建模块、经济调度计算模块和发电计划分解模块。其中，

虚拟节点辨识模块，用于辨识各电压等级电网的各虚拟节点，该虚拟节点为各电压等级电网的局部网络；局部网络的内部节点对边界节点具有相近的转移关系，且其内部网络结构为连通结构；所述内部节点包括发电机组、变电站和负荷，各电压等级电网的边界节点为相比其高一个电压等级的电网的主变压器低压侧。

全局网络扩展模型构建模块，用于获取各虚拟节点的各等值网络，将各等值网络与各电压等级电网的其余网络进行拼接，形成降维新网络；将所有降维新网络进行拼接形成全局网络扩展模型。

经济调度计算模块，用于获取各等值网络的可调节能力指标和成本曲线，依据可调节能力指标和成本曲线建立等值发电机组，在全局网络扩展模型对所述等值发电机组和其余各发电机组进行经济调度计算，得到各等值网络的发电计划。

发电计划分解模块，用于依据发电计划对各等值网络内各发电机组进行发电计划分解，得到各发电机组的发电计划。

本实施例中虚拟节点辨识模块可以辨识电网中的虚拟节点，虚拟节点的内部节点对其边界节点具有相近的转移关系，即这些内部节点的功率分配对边界节点的潮流影响较小。全局网络扩展模型构建模块可以获取虚拟节点的等值网络，并依据该等值网络获取电网的降维新网络，进而得到各电压等级电网组成的大电网的全局网络扩展模型，能够突破各电压等级电网中发电机组和电厂的限制，便于对多个电网同时进行经济调度计算。

进一步地，本实施例中虚拟节点辨识模块还包括下述结构。

本实施例中虚拟节点辨识模块包括边界节点转移矩阵单元、节点群聚类单元、连通网络构建单元和连通网络校验单元。其中，

1、边界节点转移矩阵单元

本实施例中边界节点转移矩阵单元用于构建电网的边界节点转移矩阵，并依据该边界节点转移矩阵确定电网的各内部节点之间的相对距离。其中，边界节点转移矩阵单元包括边界节点转移矩阵模型，如下式(19)所示：

2、节点群聚类单元

本实施例中节点群聚类单元用于依据相对距离对各内部节点进行聚类，形成节点群。其中，节点群聚类单元包括聚类子单元，用于将相对距离符合聚类条件的内部节点形成节点群。

聚类条件为内部节点的欧式距离和最大单点距离均小于各自预设的门槛值。

(1)欧式距离如下式(20)所示:

(2)最大单点距离如下式(21)所示：

max{|a_1,h-a_1,j|,|a_2,h-a_2,j|,…,|a_m,h-a_m,j|} (21)

3、连通网络构建单元

本实施例中连通网络构建单元用于对节点群进行广度优先搜索，确定节点群的连通网络；连通网络包括节点群所包含的内部节点，及与内部节点对应的边界节点。

4、连通网络校验单元

本实施例中连通网络校验单元用于判断连通网络是否满足降维条件：若满足则该连通网络为虚拟节点。连通网络校验单元包括计算子单元、第一校验子单元和第二校验子单元。其中，

计算子单元，用于断开电网的待检修线路后，计算连通网络的各内部节点相对于其边界节点的转移系数。

第一校验子单元，用于在转移系数的变化量最大值小于预设的门槛值，且连通网络包含的节点数大于预设的最低门槛值时，确定连通网络为虚拟节点；节点数为连通网络中内部节点和边界节点的总数。

第二校验子单元，用于在转移系数的变化量最大值不小于预设的门槛值时，控制虚拟节点辨识模块获取断开待检修线路后电网新的连通网络：若新的连通网络包含的节点数大于所述预设的最低门槛值，则确定新的连通网络为虚拟节点。

进一步地，本实施例中全局网络扩展模型构建模块还包括下述结构。

本实施例中全局网络扩展模型构建模块包括降维新网络单元和全局网络扩展模型单元。

1、降维新网络单元

本实施例中降维新网络单元用于构建降维新网络，该降维新网络单元包括子电网模型构建子单元、子电网导纳矩阵构建子单元、边界节点新导纳矩阵构建子单元和降维新网络拼接单元；其中，

子电网模型构建子单元，用于将各电压等级电网的各虚拟节点所包含的内部节点，及与该内部节点对应的支路消除，形成各电压等级电网的各子电网模型；各子电网模型包括各电压等级电网的所有边界节点。

子电网导纳矩阵构建子单元，用于对各子电网模型的所有边界节点进行编号，按照边界节点的编号构建各子电网模型的子电网导纳矩阵。

边界节点新导纳矩阵构建子单元，用于按照边界节点的编号构建各电压等级电网的各等值网络的边界节点新导纳矩阵；

所述降维新网络拼接单元，用于将所述各电压等级电网的子电网导纳矩阵和边界节点新导纳矩阵相加，得到各降维新网络。

2、全局网络扩展模型单元

本实施例中全局网络扩展模型单元用于构建全局网络扩展模型。

进一步地，本实施例中经济调度计算模块还包括下述结构。

本实施例中经济调度计算模块包括可调节能力指标计算单元和成本曲线计算单元。其中，

可调节能力指标计算单元包括分别如公式(11)、(14)、(15)和(16)所示的目标函数minF₁、功率平衡约束条件、机组运行约束条件和支路安全约束条件；可调节能力指标包括分别如公式(11)和(12)所示的出力调节范围和出力调节速率。

成本曲线计算单元包括分别如公式(17)、(15)、(16)和(18)所示的目标函数minF₂、机组运行约束条件、支路安全约束条件和负荷平衡约束条件。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (15)

1.一种安全约束经济调度方法，其特征在于，所述方法包括：

辨识各电压等级电网的各虚拟节点，该虚拟节点为所述各电压等级电网的局部网络；所述局部网络的内部节点对边界节点具有相近的转移关系，且其内部网络结构为连通结构；所述各电压等级电网的边界节点为相比其高一个电压等级的电网的主变压器低压侧；

获取所述各虚拟节点的各等值网络，将所述各等值网络与所述各电压等级电网的其余网络进行拼接，形成降维新网络；将所有降维新网络进行拼接形成全局网络扩展模型；

获取所述各等值网络的可调节能力指标和成本曲线，依据所述可调节能力指标和成本曲线构建等值发电机组，在所述全局网络扩展模型上对所述等值发电机组和其余各发电机组进行经济调度计算，得到各等值网络的发电计划；

依据所述发电计划对各等值网络内各发电机组进行发电计划分解，得到各发电机组的发电计划。

2.如权利要求1所述的一种安全约束经济调度方法，其特征在于，所述辨识各电压等级电网的虚拟节点包括：按照电压等级由小到大的顺序依次对各电压等级电网进行虚拟节点辨识，具体为：

构建电网的边界节点转移矩阵，并依据该边界节点转移矩阵确定所述电网的各内部节点之间的相对距离；

依据所述相对距离对所述各内部节点进行聚类，形成节点群；

对所述节点群进行广度优先搜索，确定所述节点群的连通网络；所述连通网络包括所述节点群所包含的内部节点，及与所述内部节点对应的边界节点；

判断所述连通网络是否满足降维条件：若满足则该连通网络为虚拟节点。

3.如权利要求2所述的一种安全约束经济调度方法，其特征在于，

所述边界节点转移矩阵A_tran,x如下式所示：

其中，x为所述电网的电压等级；a_m,n为所述电网的内部节点n相对于边界节点m的转移系数，n≥1，m≥1；

所述依据相对距离对各内部节点进行聚类包括：将所述相对距离符合聚类条件的内部节点形成节点群；所述聚类条件为内部节点的欧式距离和最大单点距离均小于各自预设的门槛值；

所述欧式距离如下式所示:

$d_{h,j}=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{(a_{k,h}-a_{k,j})}^2}$

其中，d_h,j为内部节点h与内部节点j在m×n维空间的欧式距离，h＝1,...,n，j＝1,...,n，h≠j；

所述最大单点距离如下式所示：

max{|a_1,h-a_1,j|,|a_2,h-a_2,j|,…,|a_m,h-a_m,j|}

其中，a_m,h和a_m,j分别为所述内部节点h和内部节点j相对于边界节点m的转移系数。

4.如权利要求2所述的一种安全约束经济调度方法，其特征在于，所述判断连通网络是否满足降维条件包括：

断开所述电网的待检修线路后，计算所述连通网络中挂接发电机组的内部节点相对于边界节点的转移系数；

若所述转移系数的变化量最大值小于预设的门槛值，且所述连通网络包含的节点数大于预设的最低门槛值，则所述连通网络为虚拟节点；所述节点数为所述连通网络中内部节点和边界节点的总数；

若所述转移系数的变化量最大值不小于所述预设的门槛值，则获取断开待检修线路后电网新的连通网络；若所述新的连通网络包含的节点数大于所述预设的最低门槛值，则所述新的连通网络为虚拟节点。

5.如权利要求1所述的一种安全约束经济调度方法，其特征在于，

所述获取虚拟节点的等值网络包括：对所述虚拟节点进行WARD简化，得到其等值网络；

所述形成降维新网络包括：

将所述各电压等级电网的各虚拟节点所包含的内部节点，及与该内部节点对应的支路消除，形成所述各电压等级电网的各子电网模型；所述各子电网模型包括各电压等级电网的所有边界节点；

对所述各子电网模型的所有边界节点进行编号，按照所述边界节点的编号构建各子电网模型的子电网导纳矩阵；

按照所述边界节点的编号构建各电压等级电网的各等值网络的边界节点新导纳矩阵；

将所述各电压等级电网的子电网导纳矩阵和边界节点新导纳矩阵相加，得到各降维新网络。

6.如权利要求1所述的一种安全约束经济调度方法，其特征在于，

所述获取等值网络的可调节能力指标包括构建调节能力求解模型；所述调节能力求解模型包括目标函数min F₁、功率平衡约束条件、机组运行约束条件和支路安全约束条件；所述可调节能力指标包括出力调节范围和出力调节速率；

所述获取等值网络的成本曲线包括构建包含总功率和价格的训练模型；所述训练模型包括目标函数min F₂、所述机组运行约束条件、所述支路安全约束条件和负荷平衡约束条件。

7.如权利要求6所述的一种安全约束经济调度方法，其特征在于，

所述目标函数min F₁，如下式所示：

$\min F_1=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{u}_{i,t}{c}_{i,t}\left(P_{i,t}^{\lim }\right)+\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{k=1}{\overset{M}{\Σ}}{c}_k\left(P_{k,t}^{grid}\right)$

其中，T为对全局网络扩展模型进行经济调度计算的时间范围所包含的时间段的数量，t＝1,...,T；N为所述虚拟节点中可调节机组的数量，i＝1,...,N，所述可调节机组为虚拟节点中用于保证优先消纳新能源的新能源机组以外的发电机组；为t时段可调节机组i的出力可行限值；u_i,t为t时段可调节机组i的启停状态：u_i,t＝0为关机，u_i,t＝1为开机；c_i,t为t时段可调节机组i的报价曲线；为所述各电压等级电网的其余网络在t时段对虚拟节点中第k条支路的交换功率，k＝1,...,M，M为虚拟节点中与所述的其余网络相连的支路的数量；c_k为所述各电压等级电网的其余网络的价格曲线；

求解所述目标函数min F₁，得到出力调节范围如下式所示：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_t^{node,max}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{i,t}^{np,\lim }\\ p_t^{node,min}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{i,t}^{dn,\lim }\end{array}\right.$

其中，和分别为t时段虚拟节点的出力上限值和出力下限值，为t时段所述价格曲线c_k的值大于所有可调节机组的报价曲线的极大值时所述可调节机组i的出力值，为t时段所述价格曲线c_k取值小于所有可调节机组的报价曲线的极小值时所述可调节机组i的出力值；

所述出力调节速率Δp^node的限制条件如下式所示：

${\mathrm{\Δp}}^{node}\≤\underset{i\∈L^{in}}{\Σ}{\mathrm{\Δp}}_i$

其中，Δp_i为可调节机组i的爬坡限值，Lⁱⁿ为虚拟节点的内部节点集合；

所述目标函数min F₂如下式所示：

$\min F_2=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{u}_{i,t}{c}_{i,t}\left(P_{i,t}\right)$

其中，P_i,t为t时段可调节机组i的出力值。

8.如权利要求7所述的一种安全约束经济调度方法，其特征在于，

所述功率平衡约束条件如下式所示：

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{u}_{i,t}{P}_{i,t}^{\lim }+\underset{k=1}{\overset{M}{\Σ}}{P}_{k,t}^{grid}=D_t^{node}$

其中，为t时段所述等值网络的负荷，l_i,t为t时段可调节机组i的负荷；

所述机组运行约束条件如下式所示：

$u_{i,t}{P}_i^{\min }\≤P_{i,t}^{\lim }\≤u_{i,t}{P}_i^{\max }$

其中，P_i ^max和P_i ^min分别为可调节机组i的出力上限值和出力下限值；

所述支路安全约束条件如下式所示：

$\left|\underset{i\∈L^{in}}{\Σ}{s}_{i,g,t}(P_{i,t}^{\lim }+P_{i,t}^{grid}-l_{i,t})\right|\≤S_g^{\max },g\∈S$

其中，为t时段可调节机组i通过所述虚拟节点的边界节点与所述的其余网络的交换功率，S为所述虚拟节点内所有支路的集合，为集合S中第g个支路的传输限额，s_i,g,t为t时段可调节机组i的注入功率对所述第g个支路的灵敏度；

所述负荷平衡约束条件如下式所示：

$\underset{i\∈L^{in}}{\Σ}{P}_{i,t}=D_e,D_e\∈{\mathrm{\Ω}}_D$

其中，Ω_D为所述训练模型中预设的总出力值的集合，D_e为所述集合Ω_D中第e个总出力值。

9.一种安全约束经济调度系统，其特征在于，所述系统包括：

虚拟节点辨识模块，用于辨识各电压等级电网的各虚拟节点，该虚拟节点为所述各电压等级电网的局部网络；所述局部网络的内部节点对边界节点具有相近的转移关系，且其内部网络结构为连通结构；所述内部节点包括发电机组、变电站和负荷，各电压等级电网的边界节点为相比其高一个电压等级的电网的主变压器低压侧；

全局网络扩展模型构建模块，用于获取所述各虚拟节点的各等值网络，将所述各等值网络与所述各电压等级电网的其余网络进行拼接，形成降维新网络；将所有降维新网络进行拼接形成全局网络扩展模型；

经济调度计算模块，用于获取所述各等值网络的可调节能力指标和成本曲线，依据所述可调节能力指标和成本曲线建立等值发电机组；在所述全局网络扩展模型上对所述等值发电机组和其余各发电机组进行经济调度计算，得到各等值网络的发电计划；

发电计划分解模块，用于依据所述发电计划对各等值网络内各发电机组进行发电计划分解，得到各发电机组的发电计划。

10.如权利要求9所述的一种安全约束经济调度系统，其特征在于，所述虚拟节点辨识模块包括边界节点转移矩阵单元、节点群聚类单元、连通网络构建单元和连通网络校验单元；

所述边界节点转移矩阵单元，用于构建电网的边界节点转移矩阵，并依据该边界节点转移矩阵确定所述电网的各内部节点之间的相对距离；

所述节点群聚类单元，用于依据所述相对距离对所述各内部节点进行聚类，形成节点群；

所述连通网络构建单元，用于对所述节点群进行广度优先搜索，确定所述节点群的连通网络；所述连通网络包括所述节点群所包含的内部节点，及与所述内部节点对应的边界节点；

所述连通网络校验单元，用于判断所述连通网络是否满足降维条件：若满足则该连通网络为虚拟节点。

11.如权利要求10所述的一种安全约束经济调度系统，其特征在于，

所述边界节点转移矩阵单元包括边界节点转移矩阵模型，如下式所示：

其中，x为所述电网的电压等级；a_m,n为所述电网的内部节点n相对于边界节点m的转移系数，n≥1，m≥1；

所述节点群聚类单元包括聚类子单元，用于将所述相对距离符合聚类条件的内部节点形成节点群；所述聚类条件为内部节点的欧式距离和最大单点距离均小于各自预设的门槛值；

所述欧式距离如下式所示:

$d_{h,j}=\sqrt{\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{(a_{k,h}-a_{k,j})}^2}$

其中，d_h,j为内部节点h与内部节点j在m×n维空间的欧式距离，i＝1,...,n，j＝1,...,n，h≠j；

所述最大单点距离如下式所示：

max{|a_1,h-a_1,j|,|a_2,h-a_2,j|,…,|a_m,h-a_m,j|}

其中，a_m,h和a_m,j分别为所述内部节点h和内部节点j相对于边界节点m的转移系数。

12.如权利要求10所述的一种安全约束经济调度系统，其特征在于，所述连通网络校验单元包括计算子单元、第一校验子单元和第二校验子单元；

所述计算子单元，用于断开所述电网的待检修线路后，计算所述连通网络中挂接发电机组的内部节点相对于边界节点的转移系数；

所述第一校验子单元，用于在所述转移系数的变化量最大值小于预设的门槛值，且所述连通网络包含的节点数大于预设的最低门槛值时，确定所述连通网络为虚拟节点；所述节点数为所述连通网络中内部节点和边界节点的总数；

所述第二校验子单元，用于在所述转移系数的变化量最大值不小于所述预设的门槛值时，控制所述虚拟节点辨识模块获取断开待检修线路后电网新的连通网络：若所述新的连通网络包含的节点数大于所述预设的最低门槛值，则确定所述新的连通网络为虚拟节点。

13.如权利要求9所述的一种安全约束经济调度系统，其特征在于，所述全局网络扩展模型构建模块包括降维新网络单元和全局网络扩展模型构建单元；

所述降维新网络单元，用于将所述各等值网络与所述各电压等级电网的其余网络进行拼接，形成降维新网络；所述全局网络扩展模型构建单元，用于将所有降维新网络进行拼接形成全局网络扩展模型。

所述降维新网络单元包括子电网模型构建子单元、子电网导纳矩阵构建子单元、边界节点新导纳矩阵构建子单元和降维新网络拼接单元；其中，

所述子电网模型构建子单元，用于将所述各电压等级电网的各虚拟节点所包含的内部节点，及与该内部节点对应的支路消除，形成所述各电压等级电网的各子电网模型；所述各子电网模型包括各电压等级电网的所有边界节点；

所述子电网导纳矩阵构建子单元，用于对所述各子电网模型的所有边界节点进行编号，按照所述边界节点的编号构建各子电网模型的子电网导纳矩阵；

所述边界节点新导纳矩阵构建子单元，用于按照所述边界节点的编号构建各电压等级电网的各等值网络的边界节点新导纳矩阵；

所述降维新网络拼接单元，用于将所述各电压等级电网的子电网导纳矩阵和边界节点新导纳矩阵相加，得到各降维新网络。

14.如权利要求9所述的一种安全约束经济调度系统，其特征在于，所述经济调度计算模块包括可调节能力指标计算单元和成本曲线计算单元；

所述可调节能力指标计算单元包括目标函数min F₁、功率平衡约束条件、机组运行约束条件和支路安全约束条件；所述可调节能力指标包括出力调节范围和出力调节速率；

所述成本曲线计算单元包括目标函数min F₂、所述机组运行约束条件、所述支路安全约束条件和负荷平衡约束条件。

15.如权利要求14所述的一种安全约束经济调度系统，其特征在于，

所述目标函数min F₁如下式所示：

$\min F_1=\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{u}_{i,t}{c}_{i,t}\left(P_{i,t}^{\lim }\right)+\underset{t=1}{\overset{T}{\Σ}}\underset{k=1}{\overset{M}{\Σ}}{c}_k\left(P_{k,t}^{grid}\right)$

其中，T为对全局网络扩展模型进行经济调度计算的时间范围所包含的时间段的数量，t＝1,...,T；N为虚拟节点中可调节机组的数量，i＝1,...,N，所述可调节机组为所述虚拟节点中用于保证优先消纳新能源的新能源机组以外的发电机组；为t时段可调节机组i的出力可行限值；u_i,t为t时段可调节机组i的启停状态：u_i,t＝0为关机，u_i,t＝1为开机；c_i,t为t时段可调节机组i的报价曲线；为所述各电压等级电网的其余网络在t时段对虚拟节点中第k条支路的交换功率，k＝1,...,M，M为虚拟节点中与所述的其余网络相连的支路的数量；c_k为所述各电压等级电网的其余网络的价格曲线；

所述出力调节范围如下式所示：

$\left\{\begin{array}{c}{p}_t^{node,max}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{i,t}^{np,\lim }\\ p_t^{node,min}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{P}_{i,t}^{dn,\lim }\end{array}\right.$

其中，和分别为t时段虚拟节点的出力上限值和出力下限值，为t时段所述价格曲线c_k的值大于所有可调节机组的报价曲线的极大值时所述可调节机组i的出力值，为t时段所述价格曲线c_k取值小于所有可调节机组的报价曲线的极小值时所述可调节机组i的出力值；

所述出力调节速率Δp^node的限制条件如下式所示：

${\mathrm{\Δp}}^{node}\≤\underset{i\∈L^{in}}{\Σ}{\mathrm{\Δp}}_i$

其中，Δp_i为可调节机组i的爬坡限值，Lⁱⁿ为虚拟节点的内部节点集合；

所述目标函数min F₂如下式所示：

$\min F_2=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{u}_{i,t}{c}_{i,t}\left(P_{i,t}\right)$

其中，P_i,t为t时段可调节机组i的出力值；

所述功率平衡约束条件如下式所示：

$\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{u}_{i,t}{P}_{i,t}^{\lim }+\underset{k=1}{\overset{M}{\Σ}}{P}_{k,t}^{grid}=D_t^{node}$

其中，为t时段所述等值网络的负荷，l_i,t为t时段可调节机组i的负荷；

所述机组运行约束条件如下式所示：

$u_{i,t}{P}_i^{\min }\≤P_{i,t}^{\lim }\≤u_{i,t}{P}_i^{\max }$

其中，P_i ^max和P_i ^min分别为可调节机组i的出力上限值和出力下限值；

所述支路安全约束条件如下式所示：

$\left|\underset{i\∈L^{in}}{\Σ}{s}_{i,j,t}(P_{i,t}^{\lim }+P_{i,t}^{grid}-l_{i,t})\right|\≤S_g^{\max },g\∈S$

其中，为t时段可调节机组i通过所述虚拟节点的边界节点与所述的其余网络的交换功率，S为所述虚拟节点内所有支路的集合，为集合S中第g个支路的传输限额，s_i,g,t为t时段可调节机组i的注入功率对所述第g个支路的灵敏度；

所述负荷平衡约束条件如下式所示：

$\underset{i\∈L^{in}}{\Σ}{P}_{i,t}=D_e,D_e\∈{\mathrm{\Ω}}_D$

其中，Ω_D为所述训练模型中预设的总出力值的集合，D_e为所述集合Ω_D中第e个总出力值。