CN110061510A - 一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法和系统，包括：基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型；对所有子模型进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解；基于松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整安全约束经济调度模型并求解，得到安全约束经济调度模型的优化解。该方法和系统将传统的时段耦合的安全约束经济调度问题进行了解耦处理，在解耦的前提下就可以很好的使用并行计算技术，从而极大的加速求解速度。
Description
技术领域
本发明属于电网优化调度运行技术领域，具体涉及一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法和系统。
背景技术
安全约束经济调度(security constrained economic dispatch，SCED)是保障电网安全经济运行的有效技术手段之一，其经历了静态经济调度(单一时段)、安全约束静态经济调度及安全约束动态经济调度(多时段)等发展过程。随着智能电网调度控制系统的推广应用，基于安全约束经济调度的日前、日内发电计划应用已得到普遍使用。近年来，一方面由于特高压交直流的快速发展使得跨区电网联系日益紧密，互联电网一体化特征凸显；另一方面由于大规模集中式风-光-水等清洁能源的大范围消纳需求，在全网范围内开展电力电量平衡优化将是较理想的模式选择。但是在全网范围内开展电力电量平衡优化，将对优化模型的构建和求解带来很大问题。为支撑全网电力电量平衡优化，高效求解大规模安全约束经济调度问题则是首先需要解决的技术问题。
发明内容
为克服上述现有技术的在全网范围内开展电力电量平衡优化，对优化模型的构建和求解效率的不足，本发明提出一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法和系统。通过本发明所提出的算法可以极大的提升大规模安全约束经济调度的求解速度。
实现上述目的所采用的解决方案为：
一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法，其改进之处在于，包括：
基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型；
对所有所述子模型进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解；
基于所述松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型并求解，得到所述安全约束经济调度模型的优化解。
本发明提供的第一优选技术方案，其改进之处在于，所述基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型，包括：
基于每个时段对应出力区间小于机组爬坡量，按照时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型，每个所述子模型包括一段出力区间且每个所述子模型的费用函数为所述安全约束经济调度模型的费用函数的分段线性化函数。
本发明提供的第二优选技术方案，其改进之处在于，所述基于所述松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型并求解，得到安全约束经济调度模型的优化解，包括：
对所述松弛解进行验证与调整，直到得到满足每个时段内机组爬坡约束的第一优化解；
计算所述第一优化解对应的支路潮流与断面潮流，根据所述第一优化解满足潮流约束的情况和满足规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型的约束条件；
求解所述安全约束经济调度模型，得到第二优化解；
判断所述第二优化解是否满足支路和断面潮流约束，若不满足，则将不满足的支路和断面潮流约束加入所述安全约束经济调度模型并求解得到新的第二优化解，直到所有支路和断面潮流约束均满足；
以最新的第二优化解为所述安全约束经济调度模型的优化解。
本发明提供的第三优选技术方案，其改进之处在于，所述对所述松弛解进行验证与调整，直到得到满足机组爬坡约束的第一优化解，包括：
根据所述松弛解，确定机组不满足爬坡约束的时段并计算每个不满足爬坡约束时段的出力调节总量；
针对每个不满足爬坡约束时段，将每个不满足爬坡约束机组的出力值调整为满足爬坡约束的值，并基于耗量微增率将所述出力调节总量分解至满足爬坡约束的机组，得到第一优化解。
本发明提供的第四优选技术方案，其改进之处在于，所述基于耗量微增率将所述出力调节总量分解至满足爬坡约束的机组，包括：
根据各时刻的松弛解，计算得到各机组在各时刻对应的耗量微增率序列；
针对每个所述子模型对应的时段，以满足爬坡约束为前提条件，按照以耗量微增率从小到大的方式将所述出力调节总量中的出力上调总量依次分摊至各机组，直到所述出力上调总量分摊完毕，并按照以耗量微增率从大到小的方式将所述出力调节总量中的出力下调总量依次分摊至各机组，直到所述出力下调总量分摊完毕。
本发明提供的第五优选技术方案，其改进之处在于，所述不满足爬坡约束时段的出力调节总量，如下式计算：
其中，PUP,t表示要将不满足爬坡约束的机组调整到满足爬坡约束，其他机组在时段t需要承担的出力上调总量，PDOWN,t表示要将不满足爬坡约束的机组调整到满足爬坡约束，其他机组在时段t需要承担的出力下调总量，pi,t表示机组i在时段t的出力值，pi,t-1表示机组i在时段t-1的出力值，Pi,up表示机组i的上爬坡限值，Pi,down表示机组i的下爬坡限值。
本发明提供的第六优选技术方案，其改进之处在于，所述根据所述第一优化解满足潮流约束的情况和满足规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型的约束条件，包括：
分别判断所述第一优化解对应的支路潮流与断面潮流是否满足所述安全约束经济调度模型中的各项支路和断面潮流约束：当任一项支路或断面潮流约束满足时，将满足的支路或断面潮流约束从所述安全约束经济调度模型中删除；
分别判断所述第一优化解中，各机组在规划周期内各时段耦合后是否满足机组爬坡约束：当机组满足机组爬坡约束时，将满足爬坡约束的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束；当机组不满足机组爬坡约束时，将不参与出力调整的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束。
本发明提供的第七优选技术方案，其改进之处在于，所述当机组满足机组爬坡约束时，将满足爬坡约束的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束，包括：
当机组在连续多个时段满足机组爬坡约束时，将除了最后一个时段以外各时段机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束。
本发明提供的第八优选技术方案，其改进之处在于，所述将不参与出力调整的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束，包括：
当进行机组出力上调时，将所有处于最大出力的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束；
当进行机组出力下调时，将所有处于最小出力的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束。
一种时段解耦安全约束经济调度快速求解系统，其改进之处在于，包括：模型解耦模块、子模型求解模块和耦合优化模块；
所述模型解耦模块，用于基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型；
所述子模型求解模块，用于对所有所述子模型进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解；
所述耦合优化模块，用于基于所述松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型并求解，得到所述安全约束经济调度模型的优化解。
本发明提供的第九优选技术方案，其改进之处在于，所述耦合优化模块包括：第一优化解单元、模型调整单元、第二优化解单元、第二优化解验证调整单元和优化结果单元；
所述第一优化解单元，用于对所述松弛解进行验证与调整，直到得到满足每个时段内机组爬坡约束的第一优化解；
所述模型调整单元，用于计算所述第一优化解对应的支路潮流与断面潮流，根据所述第一优化解满足潮流约束的情况和满足规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型的约束条件；
所述第二优化解单元，用于求解所述安全约束经济调度模型，得到第二优化解；
所述第二优化解验证调整单元，用于判断所述第二优化解是否满足支路和断面潮流约束，若不满足，则将不满足的支路和断面潮流约束加入所述安全约束经济调度模型并求解得到新的第二优化解，直到所有支路和断面潮流约束均满足；
所述优化结果单元，用于以最新的第二优化解为所述安全约束经济调度模型的优化解。
与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
本发明基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型；对所有子模型进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解；基于松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整安全约束经济调度模型并求解，得到安全约束经济调度模型的优化解。本发明将传统的时段耦合的安全约束经济调度问题进行了解耦处理，在解耦的前提下就可以很好的使用并行计算技术，从而极大的加速求解速度。
附图说明
图1为本发明提供的一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法流程示意图；
图2为本发明提供的一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法的一个实施例的流程示意图；
图3为本发明涉及的一个时段解耦安全约束经济调度快速求解方法实施例中的爬坡约束满足情况分布示意图；
图4为本发明提供的一种时段解耦安全约束经济调度快速求解系统基本结构示意图；
图5为本发明提供的一种时段解耦安全约束经济调度快速求解系统详细结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
实施例1：
本发明提供的一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法流程示意图如图1所示，包括：
步骤1：基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型；
步骤2：对所有子模型进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解；
步骤3：基于松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整安全约束经济调度模型并求解，得到安全约束经济调度模型的优化解。
具体的，时段解耦安全约束经济调度快速求解方法包括：
步骤101：建立安全约束经济调度模型
安全约束经济调度优化目标是在规划周期内使机组的运行费用的最小，该运行费用可以定义为煤耗、报价或是其他相关成本。目标函数描述为：
式中，T为规划周期内的总时段；N为机组总数；Si,t为机组i在时段t的状态，1表示开机，0表示停机，由于是经济调度问题，因此机组的开停状态在此是已知的；F(pi,t)为机组i在时段t的运行费用，此曲线通常可采用二次函数描述如下：
式中，pi,t为机组i在时段t的出力值，a、b、c为二次函数的特性值，具体取值与机组的特性相关。
安全约束经济调度的主要约束包括：
101-1：系统负荷平衡约束：
式中，PD,t代表系统在时段t的负荷预测值，Tiet表示联络线在时段t的出力计划。
101-2：机组自身性能约束，其中包括机组出力限值约束、机组爬坡约束：
式中，Pi,up为机组i的上爬坡限值；Pi,down为机组i的下爬坡限值；
101-3：支路潮流约束，主要为支路限值约束：
式中，θ为节点相角；p为各个节点注入有功功率；X为网络的节点阻抗矩阵；lk，t为支路k在时段t的有功潮流；θki,t,θki,t分别为跟支路k相关的两端节点i,j的相角；lk，min，lk，max分别为支路k的潮流下限和上限；xki,kj为节点ki,kj之间支路的电抗值。
101-4：断面潮流控制约束，主要是将电网关键断面潮流控制在某个出力区间:
式中，SD,t为断面D在时段t的有功潮流，SD,min和SD,max分别为断面D的潮流控制下限和上限。k∈D表示断面D的支路构成。
对于由式(1-2)给出的优化目标，为降低模型的求解难度，普遍的做法都将其处理为分段线性函数，如下所示。
式中，P0到Pd分别为机组出力分断区间端点限值，bd-1，cd-1分别为各分段区间一次函数系数。
步骤102：分析模型的优化目标。
A1)针对目标函数，下列不等式成立，等号成立的条件是时段耦合约束在模型中不生效。
A2)由负荷分配的等耗量微增率原则，负荷变动时，微增率小的机组将优先增出力，微增率大的机组将优先降出力。
A3)目标线性化将扩展最优解空间，而费用函数的分段数将决定最优解的数量，如下式所示。
式中，Pm代表费用函数分段数为dm时的最优解空间，假设有最优解为m个。Pv代表费用函数分段数为dv时的最优解空间，假设有最优解为v个。上式中，以为P1 1例，P1 1代表机组在分段数为1时机组1的出力。
结论：分段数与解空间大小密切相关，分段数越小，解空间越大。例如，当前有h台机组处在相同的出力区间[P1,P2]，在满足各类约束的前提下，这h台机组在区间内的取值是自由的。因此二次函数的线性化分段数不但决定了原始模型的求解精度，还决定了最优解的可能分布。
步骤103：分析模型的约束条件。
103-1：爬坡约束分析
在所有的约束中，只有机组的爬坡约束具有时段耦合性。但如果将优化目标对机组出力的引导因素考虑进去，完全依托于负荷变化量和机组爬坡性能的解耦方式则需要进一步改进。
假设系统负荷从时刻t0的PD,t0变化为时刻t1的PD,t1＝PD,t0+△PD，变化量△PD将在所有机组之间进行分配，每台机组的分配量由机组的当前耗量微增率所决定。通过分析，可以得到以下有用信息：
B1)结合步骤102中的A3)，机组费用曲线分段数是决定机组爬坡约束是否生效的决定性因素之一。增加分段数，将减少同一微增率所对应的出力区间△Pd＝Pd-Pd-1，可更好的通过优化目标的引导，使得微增率接近的机组能够共同承担负荷波动，从而有效减少机组爬坡约束生效率(即爬坡约束生效的可能性)。理论上，如果所有的机组费用曲线都一样，且全部机组的爬坡能力总和满足负荷变动需求，则只要出力分段区间△Pd小于爬坡限额，机组爬坡约束可全部自动满足。
103-2：支路和断面潮流约束分析
对于公式(5)中的支路热稳限额约束，可以得到以下有用信息：
C1)此类约束大部分时候均为不生效约束。由于电网在规划设计时已经考虑过安全裕度，因此，因此现有技术中很多对此约束都是采用先松弛后检验的模式。
对于断面潮流控制约束，可以得到以下有用信息：
C2)由于断面潮流控制大多要求分布在较小的区间内，因此必须将其加入模型共同求解。
C3)虽然枢纽断面的功率与大多数机组出力均相关，但大部分机组对其有功灵敏度也较小。因此如果断面功率已被控制在要求范围内，而由于其他原因需要对部分机组出力进行少量调整时，此约束大概率将仍处于满足状态。
通过步骤101-103的对模型物理背景的分析，获得先验知识从而在后续步骤总对模型约束进行删除和添加，可以在内存需求、计算速度等方面显著改善模型求解性能。
步骤104：开展时段解耦的模型求解
由于机组的爬坡约束是造成时段耦合的唯一原因，因此本申请的启发式算法总体思路是：
首先通过松弛机组的爬坡约束解耦时段，将T个时段通过并行计算快速得到优化松弛解。随后对优化松弛解进行分析，从中找出能够指导后续全模型求解的有用信息，以约束剔除、约束增加的方式调整优化模型即安全约束经济调度模型，从而提升大规模安全约束经济调度的求解性能。具体包含以下步骤：
步骤104-1：将优化模型按照时段拆分成T个小规模的独立优化模型。按照B1)所给信息在分段数满足每个时段对应出力区间小于机组爬坡量的前提下，对费用函数进行分段线性化。
步骤104-2：对T个独立的优化模型利用商业软件进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解。
步骤104-3：对松弛解进行验证分析。这是整个算法中的关键步骤，包含以下内容。
104-3-1)确定机组不满足爬坡约束的时段，按下式计算系统总体调节需求。
式中，PUP,t表示要将不满足爬坡约束的机组调整到满足爬坡约束，其他机组在时段t需要承担的出力上调总量，PDOWN,t表示要将不满足爬坡约束的机组调整到满足爬坡约束，其他机组在时段t需要承担的出力下调总量。
104-3-2)机组出力调整。调整思路为：对于不满足爬坡约束的机组，均将其调整成正好满足爬坡约束。对于PUP,t，PDOWN,t则按照机组的耗量微增率进行负荷分担。首先根据时段t的机组松弛解，求出机组对应的耗量微增率，并对其进行排序。对于PUP,t的分担，以微增率从小到大的方式进行分摊(分摊时需考虑爬坡约束)，直到PUP,t完全分担结束。对于PDOWN,t的分担，以微增率从大到小进行分摊即可。按时段顺序，逐时段进行出力调整，调整后的出力作为第一优化解，则取代原有的约束松弛最优解。
104-3-3)按照调整后的机组出力计算支路潮流与断面潮流。模型虽然未考虑机组的爬坡约束，但却完整的考虑了支路和断面潮流约束。因此断面和支路的潮流变化均是由于机组出力调整所造成的。
步骤104-4：依据前述步骤获得的相关信息，调整优化模型。
104-4-1)约束剔除。主要是针对支路及断面潮流约束。凡是根据在步骤104-3-3)中算得的支路潮流与断面潮流，满足的支路和断面潮流约束，全部剔除。
104-4-2)约束增加。通过前述分析可知，各子模型的时段内，爬坡约束都是必然满足的，但是整个规划周期内，相邻时段间，不能保证都满足爬坡约束。而且爬坡约束并非所有的时段都不满足，当爬坡约束不满足时也并非所有的机组都需要参与出力调整，因此约束松弛解中部分机组即便后续加上爬坡约束也并不会影响其出力。这些机组的解可作为已知值加入模型。
pi,t＝pi,r,t(11)
Pi,r,t为机组i在时刻t的松弛解。至于哪些松弛解可做为已知值可参照以下原则：如果时段{t0，t1…te-1，te}均满足爬坡约束，则{t0，t1…te-1}时段的松弛解均可作为已知解加入安全约束经济调度模型进行约束。如果te+1时段不满足爬坡约束，当需要进行PUP,t调整时，所有处于最大出力的机组均可作为已知值；当需要进行PDOWN,t调整时，所有处于最小出力的机组均可作为已知值。
步骤104-5)：按照调整后的优化模型再次用商用软件进行求解得到第二优化解，并检查支路和断面潮流约束，如不满足则需要将不满足的支路和断面潮流约束加入优化模型，再次求解得到新的第二优化解，直到所有支路和断面潮流约束均满足，以最新的第二优化解为安全约束经济调度模型的优化解。。
实施例2：
下面给出一个时段解耦安全约束经济调度快速求解方法的实施例，如附图所示，包括：
S1：针对具体的电网数据构建安全约束经济调度模型。
S2：将优化模型按照时段拆分成T个小规模的独立优化模型。按照每个时段对应出力区间小于机组爬坡量的前提下，对费用函数进行分段线性化。
S3：对T个独立的优化模型利用商用软件进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解。
S4：对松弛解进行验证分析。这是整个算法中的关键步骤，包含以下内容。
S4-1)确定机组不满足爬坡约束的时段，按下式计算系统总体调节需求。
式中，PUP,t，PDOWN,t表示如果要将不满足爬坡约束的机组调整到满足爬坡约束，其他机组需要承担的调节总量。
S4-2)机组出力调整。调整思路为：对于不满足爬坡约束的机组，均将其调整成正好满足爬坡约束。对于PUP,t，PDOWN,t则按照机组的耗量微增率进行负荷分担。首先根据时刻t的机组松弛解，求出机组对应的耗量微增率，并对其进行排序。对于PUP,t的分担，以微增率从小到大的方式进行分摊(分摊时需考虑爬坡约束)，直到PUP,t完全分担结束。对于PDOWN,t的分担，以微增率从大到小进行分摊即可。按时段顺序，逐时段进行出力调整，调整后的出力则取代原有的约束松弛最优解。
S4-3)按照调整后的机组出力计算支路潮流与断面潮流。模型虽然未考虑机组的爬坡约束，但却完整的考虑了支路和断面潮流约束。因此断面和支路的潮流变化均是由于机组出力调整所造成的。
S5：依据前述步骤获得的相关信息，调整优化模型。
S5-1)约束剔除。主要是针对线路及断面潮流约束。凡是在步骤S4-3)中满足了的相关约束，全部剔除。
S5-2)约束增加。通过前述分析可知，爬坡约束并非所有的时段都不满足，当爬坡约束不满足时也并非所有的机组都需要参与出力调整，因此约束松弛解中部分机组即便后续加上爬坡约束也并不会影响其出力。这些机组的解可作为已知值加入模型。
pi,t＝pi,r,t
Pi,r,t为机组i在时刻t的松弛解。至于哪些松弛解可做为已知值可参照以下原则：如果时段{t0，t1…te-1，te}均满足爬坡约束，则{t0，t1…te-1}时段的松弛解均可作为已知解。如果te+1时段不满足爬坡约束，当需要进行PUP,t调整时，所有处于最大出力的机组均可作为已知值；当需要进行PDOWN,t调整时，所有处于最小出力的机组均可作为已知值。
S6：按照调整后的优化模型再次用商用软件进行求解，并检查支路和断面潮流约束，如不满足则需要将其加入优化模型，再次求解。
实施例3：
下面给出一个一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法的算例。
为验证所提发明算法的有效性，构建了两个大规模算例对所提算法进行了验证。算例1为基于新英格兰10机标准算例扩展而成的1000机系统，扩展方式是：每个机组扩展成相同属性的100个机组。将负荷按比例扩展100倍，并利用插值法将24点负荷预测转换为96点负荷预测。由于考虑的是经济调度问题，假设所有机组全天都处于开机状态(算例1未考虑网络约束)。算例2为我国某区域电网的实际算例，该算例中包含近700台主力机组，含200kV及以上支路近7000条，需考虑的断面约束近70个(算例2考虑网络约束)。求解硬件环境为：i5-5200 2.2GHz的CUP，8G内存，Win 7操作系统的便携式计算机。
根据前述的发明思路，首先将扩展后的新英格兰10机标准算例分拆成96个时段进行并行求解，平均优化时间约为4.5秒。96个时段爬坡约束的满足情况如图3所示。其中1表述不满足爬坡约束的时段，0表示满足爬坡约束的时段。此算例中共38个时段中所有的机组都满足爬坡约束，而58个时段存在着机组不满足爬坡约束的情况。
在得到不考虑爬坡约束的松弛解以后，对结果进行分析，然后在全模型中进行约束删除与添加，再进行求解。采用本文所提的改进算法与未改进算法进行对比，结果如表1所示。其中改进后的算法用时比未改进的算法节省31.6％，而最优解则仅相差0.2％。这说明即便是标准算例各类条件数据都比较苛刻的情况下，改进算法仍然具有较佳的时间优势。
表1标准算例算法对比
第二个验证算例是区域电网的算例。区域实际电网仿真算例1：采用传统的一次线性求解方式，且不考虑进行断面潮流控制，计算时间为104秒，最优解为2257607，最大内存消耗为1.7GB；仿真算例2：采用传统的一次性求解方式，且考虑断面潮流控制，在模型构建过程中，当添加了18条支路潮流模型后，系统剩余可用的4.4GB内存全部消耗殆尽，求解只能被迫中断；仿真算例3：采用本文所提的启发式线性规划算法，且考虑断面潮流控制，单次求解时间约为2秒。经过实际计算可知，此时不满足爬坡约束的时段仅为5个。已爬坡松弛解作为后续整体模型的指导信息，再次进行优化，计算时间为6秒，最优解为2257609。
实施例4：
基于同一发明构思，本发明还提供了一种时段解耦安全约束经济调度快速求解系统，由于这些设备解决技术问题的原理与时段解耦安全约束经济调度快速求解方法相似，重复之处不再赘述。
该系统基本结构如图4所示，包括：
模型解耦模块、子模型求解模块和耦合优化模块；
模型解耦模块，用于基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型；
子模型求解模块，用于对所有子模型进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解；
耦合优化模块，用于基于松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整安全约束经济调度模型并求解，得到安全约束经济调度模型的优化解。
时段解耦安全约束经济调度快速求解系统详细结构如图5所示。
其中，耦合优化模块包括：第一优化解单元、模型调整单元、第二优化解单元、第二优化解验证调整单元和优化结果单元；
第一优化解单元，用于对松弛解进行验证与调整，直到得到满足每个时段内机组爬坡约束的第一优化解；
模型调整单元，用于计算第一优化解对应的支路潮流与断面潮流，根据第一优化解满足潮流约束的情况和满足规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整安全约束经济调度模型的约束条件；
第二优化解单元，用于求解安全约束经济调度模型，得到第二优化解；
第二优化解验证调整单元，用于判断第二优化解是否满足支路和断面潮流约束，若不满足，则将不满足的支路和断面潮流约束加入安全约束经济调度模型并求解得到新的第二优化解，直到所有支路和断面潮流约束均满足；
优化结果单元，用于以最新的第二优化解为安全约束经济调度模型的优化解。
其中，第一优化解单元包括调节总量子单元和松弛解调节子单元；
调节总量子单元，用于根据松弛解，确定机组不满足爬坡约束的时段并计算每个不满足爬坡约束时段的出力调节总量；
松弛解调节子单元，用于针对每个不满足爬坡约束时段，将每个不满足爬坡约束机组的出力值调整为满足爬坡约束的值，并基于耗量微增率将出力调节总量分解至满足爬坡约束的机组，得到第一优化解。
其中，松弛解调节子单元包括：耗量微增率部件和松弛解调节部件；
耗量微增率部件，用于根据各时刻的松弛解，计算得到各机组在各时刻对应的耗量微增率序列；
松弛解调节部件，用于针对每个子模型对应的时段，以满足爬坡约束为前提条件，按照以耗量微增率从小到大的方式将出力调节总量中的出力上调总量依次分摊至各机组，直到出力上调总量分摊完毕，并按照以耗量微增率从大到小的方式将出力调节总量中的出力下调总量依次分摊至各机组，直到出力下调总量分摊完毕。
其中，模型调整单元包括：潮流约束调整子单元和爬坡约束调整子单元；
潮流约束调整子单元，用于分别判断第一优化解对应的支路潮流与断面潮流是否满足安全约束经济调度模型中的各项支路和断面潮流约束：当任一项支路或断面潮流约束满足时，将满足的支路或断面潮流约束从安全约束经济调度模型中删除；
爬坡约束调整子单元，用于分别判断第一优化解中，各机组在规划周期内各时段耦合后是否满足机组爬坡约束：当机组满足机组爬坡约束时，将满足爬坡约束的机组的出力值作为已知值加入安全约束经济调度模型进行约束；当机组不满足机组爬坡约束时，将不参与出力调整的机组的出力值作为已知值加入安全约束经济调度模型进行约束。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围的限制,尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的具体实施方式进行种种变更、修改或者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。
Claims (11)
1.一种时段解耦安全约束经济调度快速求解方法，其特征在于，包括：
基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型；
对所有所述子模型进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解；
基于所述松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型并求解，得到所述安全约束经济调度模型的优化解。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型，包括：
基于每个时段对应出力区间小于机组爬坡量，按照时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型，每个所述子模型包括一段出力区间且每个所述子模型的费用函数为所述安全约束经济调度模型的费用函数的分段线性化函数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型并求解，得到安全约束经济调度模型的优化解，包括：
对所述松弛解进行验证与调整，直到得到满足每个时段内机组爬坡约束的第一优化解；
计算所述第一优化解对应的支路潮流与断面潮流，根据所述第一优化解满足潮流约束的情况和满足规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型的约束条件；
求解所述安全约束经济调度模型，得到第二优化解；
判断所述第二优化解是否满足支路和断面潮流约束，若不满足，则将不满足的支路和断面潮流约束加入所述安全约束经济调度模型并求解得到新的第二优化解，直到所有支路和断面潮流约束均满足；
以最新的第二优化解为所述安全约束经济调度模型的优化解。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述松弛解进行验证与调整，直到得到满足机组爬坡约束的第一优化解，包括：
根据所述松弛解，确定机组不满足爬坡约束的时段并计算每个不满足爬坡约束时段的出力调节总量；
针对每个不满足爬坡约束时段，将每个不满足爬坡约束机组的出力值调整为满足爬坡约束的值，并基于耗量微增率将所述出力调节总量分解至满足爬坡约束的机组，得到第一优化解。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于耗量微增率将所述出力调节总量分解至满足爬坡约束的机组，包括：
根据各时刻的松弛解，计算得到各机组在各时刻对应的耗量微增率序列；
针对每个所述子模型对应的时段，以满足爬坡约束为前提条件，按照以耗量微增率从小到大的方式将所述出力调节总量中的出力上调总量依次分摊至各机组，直到所述出力上调总量分摊完毕，并按照以耗量微增率从大到小的方式将所述出力调节总量中的出力下调总量依次分摊至各机组，直到所述出力下调总量分摊完毕。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述不满足爬坡约束时段的出力调节总量，如下式计算：
其中，PUP,t表示要将不满足爬坡约束的机组调整到满足爬坡约束，其他机组在时段t需要承担的出力上调总量，PDOWN,t表示要将不满足爬坡约束的机组调整到满足爬坡约束，其他机组在时段t需要承担的出力下调总量，pi,t表示机组i在时段t的出力值，pi,t-1表示机组i在时段t-1的出力值，Pi,up表示机组i的上爬坡限值，Pi,down表示机组i的下爬坡限值。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一优化解满足潮流约束的情况和满足规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型的约束条件，包括：
分别判断所述第一优化解对应的支路潮流与断面潮流是否满足所述安全约束经济调度模型中的各项支路和断面潮流约束：当任一项支路或断面潮流约束满足时，将满足的支路或断面潮流约束从所述安全约束经济调度模型中删除；
分别判断所述第一优化解中，各机组在规划周期内各时段耦合后是否满足机组爬坡约束：当机组满足机组爬坡约束时，将满足爬坡约束的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束；当机组不满足机组爬坡约束时，将不参与出力调整的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述当机组满足机组爬坡约束时，将满足爬坡约束的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束，包括：
当机组在连续多个时段满足机组爬坡约束时，将除了最后一个时段以外各时段机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将不参与出力调整的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束，包括：
当进行机组出力上调时，将所有处于最大出力的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束；
当进行机组出力下调时，将所有处于最小出力的机组的出力值作为已知值加入所述安全约束经济调度模型进行约束。
10.一种时段解耦安全约束经济调度快速求解系统，其特征在于，包括：模型解耦模块、子模型求解模块和耦合优化模块；
所述模型解耦模块，用于基于时段将安全约束经济调度模型解耦为多个子模型；
所述子模型求解模块，用于对所有所述子模型进行并行求解，获得不考虑机组爬坡约束的松弛解；
所述耦合优化模块，用于基于所述松弛解在规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型并求解，得到所述安全约束经济调度模型的优化解。
11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述耦合优化模块包括：第一优化解单元、模型调整单元、第二优化解单元、第二优化解验证调整单元和优化结果单元；
所述第一优化解单元，用于对所述松弛解进行验证与调整，直到得到满足每个时段内机组爬坡约束的第一优化解；
所述模型调整单元，用于计算所述第一优化解对应的支路潮流与断面潮流，根据所述第一优化解满足潮流约束的情况和满足规划周期内各时段耦合后满足爬坡约束的情况，调整所述安全约束经济调度模型的约束条件；
所述第二优化解单元，用于求解所述安全约束经济调度模型，得到第二优化解；
所述第二优化解验证调整单元，用于判断所述第二优化解是否满足支路和断面潮流约束，若不满足，则将不满足的支路和断面潮流约束加入所述安全约束经济调度模型并求解得到新的第二优化解，直到所有支路和断面潮流约束均满足；
所述优化结果单元，用于以最新的第二优化解为所述安全约束经济调度模型的优化解。
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