CN110705808A - 新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统及方法 - Google Patents

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CN110705808A CN201911063176.0A CN201911063176A CN110705808A CN 110705808 A CN110705808 A CN 110705808A CN 201911063176 A CN201911063176 A CN 201911063176A CN 110705808 A CN110705808 A CN 110705808A
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赵兰明
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徐大鹏
朱春萍
白茂金
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Abstract

本公开提供了新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统及方法。其中，输电网规划系统包括数据采集装置，其用于采集预设长度线路的输电容量，以及与预设长度线路相关联的机组运行场景以及在相应场景下负荷时段的出力及弃风量；数据处理器，其包括模型构建模块，其用于综合考虑年度线路投资成本、线路检修成本、机组运行成本及弃风惩罚成本，构建以年综合费用最小为优化目标的输电网规划检修联合优化模型，并存储至模型库内；模型求解模块，其用于调取输电网规划检修联合优化模型，引入线路检修的状态变量的相关约束条件，求解输电网规划检修联合优化模型，输出输电网的规划方案和检修方案；显示终端，其用于显示输电网的规划方案和检修方案。

Description

新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统及方法
技术领域
本公开属于电力系统输电网规划领域，尤其涉及一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统及方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
输电网规划是电力系统规划的基本内容之一，合理有效的电力网络是确保电力供需平衡和系统安全经济运行的重要保障。输电网规划的主要目标是在规划周期内依据对负荷增长趋势及电源建设方案的预测，确定在何时何地扩建多少的输电容量，用以实现对现有电力网络进行优化调整，获得最优的电网结构及建设容量，从而达到高效分配区域内的电力资源,满足系统安全、经济、可靠的输送电力的要求。
在输电网规划建模中需要模拟电力系统的运行情况，如负荷需求模拟、机组运行调度模拟。发明人发现，目前国内外对规划中系统运行环境的模拟较为简略，未能考虑输电线路计划检修对电网规划的影响，忽视了电力系统规划与检修之间的相互影响，而规划中以较高保守度应对后期实际线路检修方案又会造成较大的过度投资和资源浪费。
发明内容
为了解决上述问题，本公开的第一个方面提供一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统，其利用混合整数线性规划的方法求解模型，能够实现对输电线路的规划方案和检修计划联合优化，同时决策得到线路最优输电容量及年度检修计划。
其中，本公开的输电网的规划方案指的是输电网中线路的建设容量；本公开的输电网的检修方案指的是输电网中每条建设线路年度具体安排检修的时间。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统，包括：
数据采集装置，其用于采集预设长度线路的输电容量，以及与预设长度线路相关联的机组运行场景以及在相应场景下负荷时段的出力及弃风量；
数据处理器，其包括模型构建模块，其用于将年度输电线路的检修时段划分为若干个检修子时段，相应规划的负荷时段的总数量与检修子时段数量相等，并在每个负荷时段内选取预设数量的日典型场景，综合考虑年度线路投资成本、线路检修成本、机组运行成本及弃风惩罚成本，构建以年综合费用最小为优化目标的输电网规划检修联合优化模型，并存储至模型库内；
模型求解模块，其用于调取输电网规划检修联合优化模型，引入线路检修的状态变量的相关约束条件，对约束条件中的非线性约束进行线性化处理，采用混合整数线性规划算法求解输电网规划检修联合优化模型，输出输电网的规划方案和检修方案；
显示终端，其用于显示输电网的规划方案和检修方案。
为了解决上述问题，本公开的第二个方面提供一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法，其利用混合整数线性规划的方法求解模型，能够实现对输电线路的规划方案和检修计划联合优化，同时决策得到线路最优输电容量及年度检修计划。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法，包括：
接收预设长度线路的输电容量，以及与预设长度线路相关联的机组运行场景以及在相应场景下负荷时段的出力及弃风量；
将年度输电线路的检修时段划分为若干个检修子时段，相应规划的负荷时段的总数量与检修子时段数量相等，并在每个负荷时段内选取预设数量的日典型场景，综合考虑年度线路投资成本、线路检修成本、机组运行成本及弃风惩罚成本，构建以年综合费用最小为优化目标的输电网规划检修联合优化模型，并存储至模型库内；
调取输电网规划检修联合优化模型，引入线路检修的状态变量的相关约束条件，对约束条件中的非线性约束进行线性化处理，采用混合整数线性规划算法求解输电网规划检修联合优化模型，输出输电网的规划方案和检修方案并在显示终端显示。
为了解决上述问题，本公开的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其利用混合整数线性规划的方法求解模型，能够实现对输电线路的规划方案和检修计划联合优化，同时决策得到线路最优输电容量及年度检修计划。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述所述的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法中的步骤。
为了解决上述问题，本公开的第四个方面提供一种计算机设备，其利用混合整数线性规划的方法求解模型，能够实现对输电线路的规划方案和检修计划联合优化，同时决策得到线路最优输电容量及年度检修计划。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述所述的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法中的步骤。
本公开的有益效果是：
(1)本公开构建了电力系统输电线路规划检修联合优化模型，可同时对线路的建设容量方案和线路的检修计划进行规划，模拟运行更加全面，规划结果更加可靠、综合，提高了输电网规划的工程应用价值。
(2)本公开考虑了新能源接入背景下的不确定性因素建模问题，可有效适应当前电网发展的新形势。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例提供的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统结构示意图。
图2是本公开实施例提供的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本实施例的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统，其包括：
(1)数据采集装置，其用于采集预设长度线路的输电容量，以及与预设长度线路相关联的机组运行场景以及在相应场景下负荷时段的出力及弃风量；
(2)数据处理器，其包括模型构建模块，其用于将年度输电线路的检修时段划分为若干个检修子时段，相应规划的负荷时段的总数量与检修子时段数量相等，并在每个负荷时段内选取预设数量的日典型场景，综合考虑年度线路投资成本、线路检修成本、机组运行成本及弃风惩罚成本，构建以年综合费用最小为优化目标的输电网规划检修联合优化模型，并存储至模型库内；
模型求解模块，其用于调取输电网规划检修联合优化模型，引入线路检修的状态变量的相关约束条件，对约束条件中的非线性约束进行线性化处理，采用混合整数线性规划算法求解输电网规划检修联合优化模型，输出输电网的规划方案和检修方案；
(3)显示终端，其用于显示输电网的规划方案和检修方案。
在另一实施例中，数据处理器还用于将输电网的规划方案和检修方案传送至调度服务器，所述调度服务器用于输电网规划及检修设备相连，执行调度服务器输出的相应命令，实现输电网的建设及检修，提高输电网的建设及检修效率。
具体地，在输电网规划模型构建模块中，对规划中的不确定性进行建模，包括风电、光伏、负荷等不确定性因素；规划基础数据的输入，包括规划年、投资数据、负荷电源数据、待选支路集、线路检修数据等。
具体地，在构建新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成模型的过程中，根据电网规划年限内的负荷预测数据和地区环境因素统计数据(风速，光照等)，将规划年划分为52个规划时段即52周，每一时段间隔为1周，假设负荷预测数据和风速、光照等环境参数在各个时段内保持不变，每个时段选取3个典型场景。其中，各典型日场景的负荷预测数据根据输电网负荷预测技术得出，风速、光照等环境参数由地区历史风速和光照数据统计得出。
需要说明的是，将规划年也可划分其他数量的规划时段，本领域技术人员可根据实际情况来具体选择。
输电网规划检修联合优化模型的综合成本表示为：
其中，NL为待优化线路集合；ML为待检修线路集合；NT为负荷水平时段数；NG为发电机集合；NW为风机集合；cl为线路l单位长度单位容量的投资成本；Ll为线路l的长度；Tl为线路l的输电容量；cl,t为线路l在时段t开始检修的成本；ql,t为线路l是否在时段t开始检修的0/1变量，ql,t等于1时表示线路l在时段t开始检修，否则ql,t等于0；Ω为场景s的集合；ρs为场景s出现的概率值；τt为负荷时段t的持续时间；cg为机组g的运行成本；Ps,g,t表示在场景s下机组g在负荷时段t时的出力；χ为弃风惩罚成本；
Figure BDA0002256368570000071
表示在场景s下风机w在负荷时段t时的弃风量。
输电网规划检修联合优化模型的约束条件包括电网规划基本约束和检修约束；
所述电网规划基本约束包括输电线路容量约束、节点功率平衡式约束、机组出力约束和N-1安全检验约束；
所述检修约束包括线路检修时间窗口约束、线路检修启动标识约束、线路检修启动标识与检修状态的牵制关系、线路检修连续性约束、线路检修持续时间约束、线路检修资源约束和各时段内同时可检修的最大线路数量约束。
具体地，目标函数的约束条件为：
1)输电线路容量约束
Figure BDA0002256368570000072
Figure BDA0002256368570000073
Figure BDA0002256368570000074
Figure BDA0002256368570000075
其中，fs,l,t表示场景s下线路l在负荷时段t时的潮流；Bl为输电线路l的电纳；θs,l(i),t、θs,l(j),t分别表示线路l两端点i,j的相角；yl,t表示线路l是否在负荷时段t时处于检修的状态变量(0/1)，线路l在时段t处于检修状态时yl,t等于1，否则yl,t等于0；zl,t也为0/1状态变量，表示线路l在时段t的运行状态，检修停运时zl,t为0，否则为1；Tl min、Tl max分别为线路l输电建设容量的上下限，Tl min设置为0，Tl max设置一个极大值来表示为+∞。
2)节点功率平衡约束
Figure BDA0002256368570000081
其中，NI为负荷集合；Ps,w,t表示场景s下风机w在负荷时段t时的调度出力；Pi,t为节点i在负荷时段t时的负荷需求；Fr(i)为以节点i为首端节点的线路；To(i)为以节点i为末端节点的线路。
3)机组出力约束
Figure BDA0002256368570000082
Figure BDA0002256368570000083
Figure BDA0002256368570000084
其中，
Figure BDA0002256368570000085
分别表示机组g出力的上限和下限；
Figure BDA0002256368570000086
表示场景s下风机w在负荷时段t时的预测出力。
4)输电线路检修约束
Figure BDA0002256368570000088
Figure BDA0002256368570000089
Figure BDA00022563685700000810
Figure BDA00022563685700000811
Figure BDA00022563685700000812
Figure BDA00022563685700000813
其中，式(10)表示线路检修时间窗口约束；式(10)表示线路检修启动标识约束；式(12)表示线路检修启动标识与检修状态的牵制关系；式(13)表示线路检修连续性约束；式(14)表示线路检修持续时间约束；式(15)、(16)分别为线路检修资源约束与各时段内同时可检修的最大线路数量约束。Tl start和Tl end分别为线路l可检修的开始时间段和结束时间段；Dl为线路l检修的持续时间段；hl为检修线路l在单位时间段所需要的资源量；H为总检修资源量；ymax为同一时间段内允许检修的线路数量上限。
4)N-1预想事故下的约束
Figure BDA0002256368570000091
其中，上标k表示预想事故N-1单重断线下的运行状态，即第k条线路发生断线事故。
由于考虑线路检修时引入了检修状态0-1变量，约束中含有整数变量与连续变量的乘积形式，构成了混合整数非线性模型，求解相对较为复杂。为此利用引入相关参数与变量的线性化方法对模型中存在的非线性约束进行处理，继而可以采用商用混合整数线性规划求解器如CPLEX进行求解。
其中，CPLEX是IBM公司中的一个优化引擎。该优化引擎用来求解线性规划(LP)、二次规划(QP)、带约束的二次规划(QCQP)、二阶锥规划(SOCP)等四类基本问题，以及相应的混合整数规划(MIP)问题。CPLEX具有的优势：(1)能解决一些非常困难的行业问题；(2)求解速度非常快；(3)有时还提供超线性加速功能的优势。
对模型约束中含有的整数变量与连续变量乘积形式的非线性约束引入相关参数与变量进行线性化处理：
式(2)及其N-1下的约束形式中为整数变量与连续变量乘积的等式约束，利用大M法进行线性化可转化为如下形式：
Figure BDA0002256368570000102
其中，M为一个已知数。
式(3)及其N-1形式下的约束为整数变量与连续变量乘积的不等式约束，通过引入两个连续辅助变量可化为如下形式：
Figure BDA0002256368570000103
式中Rl,t和Ql,t为引入的两个辅助连续变量，当zl,t等于1时，Rl,t等于0，满足-Tl≤fs,l,t≤Tl；当zl,t等于0时，Ql,t等于0，使得fs,l,t为0。这样，即把式(3)可等价转化为式(20)的线性化形式。
则其N-1下的约束可转化为如下形式：
Figure BDA0002256368570000104
由此，所有非线性约束均转化为线性约束，规划模型可利用成熟的商用混合整数线性规划求解器CPLEX求解。
本实施例构建了电力系统输电线路规划检修联合优化模型，可同时对线路的建设容量方案和线路的检修计划进行规划，模拟运行更加全面，规划结果更加可靠、综合，提高了输电网规划的工程应用价值。
本实施例考虑了新能源接入背景下的不确定性因素建模问题，可有效适应当前电网发展的新形势。
本实施例将输电网络规划、计划检修这两个在传统上分开的部分联合优化，构建了输电网规划检修联合优化模型，从而使规划检修整体方案更优。此外，将混合整数非线性规划问题通过线性化方法转化为混合整数线性规划问题，从而可依托成熟的商用求解器进行求解，提高了模型求解的效率和可靠度。
如图2所示，本实施例的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法，包括：
S101：接收预设长度线路的输电容量，以及与预设长度线路相关联的机组运行场景以及在相应场景下负荷时段的出力及弃风量。
S102：将年度输电线路的检修时段划分为若干个检修子时段，相应规划的负荷时段的总数量与检修子时段数量相等，并在每个负荷时段内选取预设数量的日典型场景，综合考虑年度线路投资成本、线路检修成本、机组运行成本及弃风惩罚成本，构建以年综合费用最小为优化目标的输电网规划检修联合优化模型，并存储至模型库内。
在所述步骤S102中，对规划中的不确定性进行建模，包括风电、光伏、负荷等不确定性因素；规划基础数据的输入，包括规划年、投资数据、负荷电源数据、待选支路集、线路检修数据等。
具体地，在构建新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成模型的过程中，根据电网规划年限内的负荷预测数据和地区环境因素统计数据(风速，光照等)，将规划年划分为52个规划时段即52周，每一时段间隔为1周，假设负荷预测数据和风速、光照等环境参数在各个时段内保持不变，每个时段选取3个典型场景。其中，各典型日场景的负荷预测数据根据输电网负荷预测技术得出，风速、光照等环境参数由地区历史风速和光照数据统计得出。
需要说明的是，将规划年也可划分其他数量的规划时段，本领域技术人员可根据实际情况来具体选择。
输电网规划检修联合优化模型的综合成本表示为：
Figure BDA0002256368570000121
其中，NL为待优化线路集合；ML为待检修线路集合；NT为负荷水平时段数；NG为发电机集合；NW为风机集合；cl为线路l单位长度单位容量的投资成本；Ll为线路l的长度；Tl为线路l的输电容量；cl,t为线路l在时段t开始检修的成本；ql,t为线路l是否在时段t开始检修的0/1变量，ql,t等于1时表示线路l在时段t开始检修，否则ql,t等于0；Ω为场景s的集合；ρs为场景s出现的概率值；τt为负荷时段t的持续时间；cg为机组g的运行成本；Ps,g,t表示在场景s下机组g在负荷时段t时的出力；χ为弃风惩罚成本；Ps * ,w,t表示在场景s下风机w在负荷时段t时的弃风量。
S103：调取输电网规划检修联合优化模型，引入线路检修的状态变量的相关约束条件，对约束条件中的非线性约束进行线性化处理，采用混合整数线性规划算法求解输电网规划检修联合优化模型，输出输电网的规划方案和检修方案并在显示终端显示。
其中，输电网规划检修联合优化模型的约束条件包括电网规划基本约束和检修约束；
所述电网规划基本约束包括输电线路容量约束、节点功率平衡式约束、机组出力约束和N-1安全检验约束；
所述检修约束包括线路检修时间窗口约束、线路检修启动标识约束、线路检修启动标识与检修状态的牵制关系、线路检修连续性约束、线路检修持续时间约束、线路检修资源约束和各时段内同时可检修的最大线路数量约束。
具体地，目标函数的约束条件为：
1)输电线路容量约束
Figure BDA0002256368570000131
Figure BDA0002256368570000132
Figure BDA0002256368570000133
Figure BDA0002256368570000134
其中，fs,l,t表示场景s下线路l在负荷时段t时的潮流；Bl为输电线路l的电纳；θs,l(i),t、θs,l(j),t分别表示线路l两端点i,j的相角；yl,t表示线路l是否在负荷时段t时处于检修的状态变量(0/1)，线路l在时段t处于检修状态时yl,t等于1，否则yl,t等于0；zl,t也为0/1状态变量，表示线路l在时段t的运行状态，检修停运时zl,t为0，否则为1；Tl min、Tl max分别为线路l输电建设容量的上下限，Tl min设置为0，Tl max设置一个极大值来表示为+∞。
2)节点功率平衡约束
Figure BDA0002256368570000135
其中，NI为负荷集合；Ps,w,t表示场景s下风机w在负荷时段t时的调度出力；Pi,t为节点i在负荷时段t时的负荷需求；Fr(i)为以节点i为首端节点的线路；To(i)为以节点i为末端节点的线路。
3)机组出力约束
Figure BDA0002256368570000142
Figure BDA0002256368570000143
其中，
Figure BDA0002256368570000144
分别表示机组g出力的上限和下限；
Figure BDA0002256368570000145
表示场景s下风机w在负荷时段t时的预测出力。
4)输电线路检修约束
Figure BDA0002256368570000146
Figure BDA0002256368570000147
Figure BDA0002256368570000148
Figure BDA0002256368570000149
Figure BDA00022563685700001411
其中，式(10)表示线路检修时间窗口约束；式(10)表示线路检修启动标识约束；式(12)表示线路检修启动标识与检修状态的牵制关系；式(13)表示线路检修连续性约束；式(14)表示线路检修持续时间约束；式(15)、(16)分别为线路检修资源约束与各时段内同时可检修的最大线路数量约束。Tl start和Tl end分别为线路l可检修的开始时间段和结束时间段；Dl为线路l检修的持续时间段；hl为检修线路l在单位时间段所需要的资源量；H为总检修资源量；ymax为同一时间段内允许检修的线路数量上限。
4)N-1预想事故下的约束
Figure BDA0002256368570000151
其中，上标k表示预想事故N-1单重断线下的运行状态，即第k条线路发生断线事故。
由于考虑线路检修时引入了检修状态0-1变量，约束中含有整数变量与连续变量的乘积形式，构成了混合整数非线性模型，求解相对较为复杂。为此利用引入相关参数与变量的线性化方法对模型中存在的非线性约束进行处理，继而可以采用商用混合整数线性规划求解器如CPLEX进行求解。
其中，CPLEX是IBM公司中的一个优化引擎。该优化引擎用来求解线性规划(LP)、二次规划(QP)、带约束的二次规划(QCQP)、二阶锥规划(SOCP)等四类基本问题，以及相应的混合整数规划(MIP)问题。CPLEX具有的优势：(1)能解决一些非常困难的行业问题；(2)求解速度非常快；(3)有时还提供超线性加速功能的优势。
对模型约束中含有的整数变量与连续变量乘积形式的非线性约束引入相关参数与变量进行线性化处理：
式(2)及其N-1下的约束形式中为整数变量与连续变量乘积的等式约束，利用大M法进行线性化可转化为如下形式：
Figure BDA0002256368570000162
其中，M为一个已知数。
式(3)及其N-1形式下的约束为整数变量与连续变量乘积的不等式约束，通过引入两个连续辅助变量可化为如下形式：
Figure BDA0002256368570000163
式中Rl,t和Ql,t为引入的两个辅助连续变量，当zl,t等于1时，Rl,t等于0，满足-Tl≤fs,l,t≤Tl；当zl,t等于0时，Ql,t等于0，使得fs,l,t为0。这样，即把式(3)可等价转化为式(20)的线性化形式。
则其N-1下的约束可转化为如下形式：
Figure BDA0002256368570000164
由此，所有非线性约束均转化为线性约束，规划模型可利用成熟的商用混合整数线性规划求解器CPLEX求解。
本实施例构建了电力系统输电线路规划检修联合优化模型，可同时对线路的建设容量方案和线路的检修计划进行规划，模拟运行更加全面，规划结果更加可靠、综合，提高了输电网规划的工程应用价值。
本实施例考虑了新能源接入背景下的不确定性因素建模问题，可有效适应当前电网发展的新形势。
本实施例将输电网络规划、计划检修这两个在传统上分开的部分联合优化，构建了输电网规划检修联合优化模型，从而使规划检修整体方案更优。此外，将混合整数非线性规划问题通过线性化方法转化为混合整数线性规划问题，从而可依托成熟的商用求解器进行求解，提高了模型求解的效率和可靠度。
在另一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图2所示的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法中的步骤。
在另一实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如图2所示的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、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。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统，其特征在于，包括：
数据采集装置，其用于采集预设长度线路的输电容量，以及与预设长度线路相关联的机组运行场景以及在相应场景下负荷时段的出力及弃风量；
数据处理器，其包括模型构建模块，其用于将年度输电线路的检修时段划分为若干个检修子时段，相应规划的负荷时段的总数量与检修子时段数量相等，并在每个负荷时段内选取预设数量的日典型场景，综合考虑年度线路投资成本、线路检修成本、机组运行成本及弃风惩罚成本，构建以年综合费用最小为优化目标的输电网规划检修联合优化模型，并存储至模型库内；
模型求解模块，其用于调取输电网规划检修联合优化模型，引入线路检修的状态变量的相关约束条件，对约束条件中的非线性约束进行线性化处理，采用混合整数线性规划算法求解输电网规划检修联合优化模型，输出输电网的规划方案和检修方案；
显示终端，其用于显示输电网的规划方案和检修方案。
2.如权利要求1所述的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统，其特征在于，在所述模型构建模块中，输电网规划检修联合优化模型为：
其中，NL为待优化线路集合；ML为待检修线路集合；NT为负荷水平时段总数；NG为发电机集合；NW为风机集合；cl为线路l单位长度单位容量的投资成本；Ll为线路l的长度；Tl为线路l的输电容量；cl,t为线路l在时段t开始检修的成本；ql,t为线路l是否在时段t开始检修的0/1变量，ql,t等于1时表示线路l在时段t开始检修，否则ql,t等于0；Ω为场景s的集合；ρs为场景s出现的概率值；τt为负荷时段t的持续时间；cg为机组g的运行成本；Ps,g,t表示在场景s下机组g在负荷时段t时的出力；χ为弃风惩罚成本；
Figure FDA0002256368560000021
表示在场景s下风机w在负荷时段t时的弃风量。
3.如权利要求1所述的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统，其特征在于，在所述模型构建模块中，将年度输电线路的检修时段划分为52个检修子时段，每个检修子时段的单位是周；相应规划的负荷时段的总数量也是52个，单位也是周；每个负荷时段选取3个典型日场景。
4.如权利要求1所述的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成系统，其特征在于，在所述模型构建模块中，输电网规划检修联合优化模型的约束条件包括电网规划基本约束和检修约束；
所述电网规划基本约束包括输电线路容量约束、节点功率平衡式约束、机组出力约束和N-1安全检验约束；
所述检修约束包括线路检修时间窗口约束、线路检修启动标识约束、线路检修启动标识与检修状态的牵制关系、线路检修连续性约束、线路检修持续时间约束、线路检修资源约束和各时段内同时可检修的最大线路数量约束。
5.一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法，其特征在于，包括：
接收预设长度线路的输电容量，以及与预设长度线路相关联的机组运行场景以及在相应场景下负荷时段的出力及弃风量；
将年度输电线路的检修时段划分为若干个检修子时段，相应规划的负荷时段的总数量与检修子时段数量相等，并在每个负荷时段内选取预设数量的日典型场景，综合考虑年度线路投资成本、线路检修成本、机组运行成本及弃风惩罚成本，构建以年综合费用最小为优化目标的输电网规划检修联合优化模型，并存储至模型库内；
调取输电网规划检修联合优化模型，引入线路检修的状态变量的相关约束条件，对约束条件中的非线性约束进行线性化处理，采用混合整数线性规划算法求解输电网规划检修联合优化模型，输出输电网的规划方案和检修方案并在显示终端显示。
6.如权利要求5所述的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法，其特征在于，输电网规划检修联合优化模型为：
Figure FDA0002256368560000031
其中，NL为待优化线路集合；ML为待检修线路集合；NT为负荷水平时段总数；NG为发电机集合；NW为风机集合；cl为线路l单位长度单位容量的投资成本；Ll为线路l的长度；Tl为线路l的输电容量；cl,t为线路l在时段t开始检修的成本；ql,t为线路l是否在时段t开始检修的0/1变量，ql,t等于1时表示线路l在时段t开始检修，否则ql,t等于0；Ω为场景s的集合；ρs为场景s出现的概率值；τt为负荷时段t的持续时间；cg为机组g的运行成本；Ps,g,t表示在场景s下机组g在负荷时段t时的出力；χ为弃风惩罚成本；
Figure FDA0002256368560000032
表示在场景s下风机w在负荷时段t时的弃风量。
7.如权利要求5所述的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法，其特征在于，将年度输电线路的检修时段划分为52个检修子时段，每个检修子时段的单位是周；相应规划的负荷时段的总数量也是52个，单位也是周；每个负荷时段选取3个典型日场景。
8.如权利要求5所述的一种新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法，其特征在于，输电网规划检修联合优化模型的约束条件包括电网规划基本约束和检修约束；
所述电网规划基本约束包括输电线路容量约束、节点功率平衡式约束、机组出力约束和N-1安全检验约束；
所述检修约束包括线路检修时间窗口约束、线路检修启动标识约束、线路检修启动标识与检修状态的牵制关系、线路检修连续性约束、线路检修持续时间约束、线路检修资源约束和各时段内同时可检修的最大线路数量约束。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求5-8中任一项所述的新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求5-8中任一项所述的新能源接入下考虑检修的输电网规划方案生成方法中的步骤。
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