CN111179111B - 基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法。包括：构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划模型目标函数；构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划的发电机组电量公平性约束、电量平衡约束、电量上下限约束及参数关联约束；采用Cplex优化软件求解满足上述目标函数与约束条件的各火电机组年度计划电量。本发明以各机组的年度电量为决策变量，建立最优化模型，通过最优电量分配结果，实现真正意义上最大限度减少能源、资源消耗和污染物排放；采用公认的基尼系数公平性指标对各机组的发电利用小时数进行整体约束，得到公平分配方案。对整体和各类基尼系数指标调整，满足不同电量分配公平性需求。
Description
技术领域
本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法。
背景技术
发电计划的优化编制是电网调度运行的基础。“三公”调度是多年来我国一直采用的调度模式。而保证机组的发电计划“公平、公正、公开”的基础和关键即是各电厂年度电量计划分配的公平和公正。
平均分配各机组的发电利用小时数是我国最原始也即最传统的年度电量计划分配方法，是指对所有的发电机组不分类型、不分效率及能耗，按照机组容量等比例分配年度电量计划。该方法可以保证传统意义上的“公平”。
本世纪初，随着对能源环境的逐渐关注，节能减排成为我国基本国策，“节能发电调度”随之被提出。《节能发电调度办法》要求在保障电力可靠供应的前提下，按照节能、经济的原则，优先调度可再生发电资源，按机组能耗和污染物排放水平由低到高排序，依次调用化石类发电资源，最大限度地减少能源、资源消耗和污染物排放。国内诸多学者对节能发电调度背景下的年度电量计划制定方法进行了研究，其基本思路均是建立差别电量模型，即将所有火电机组按照机组类别、能耗水平、容量差别、环保级别及区域等因素分档或分级，然后根据总电量和“档”或“级”的总数确定每档之间的发电利用小时数差值或基础发电利用小时数。该种方法具有一定的节能减排效果，但一方面由于计算方法比较粗放，计算粒度较大，仍存在较大优化空间，无法真正做到“最大限度地减少能源、资源消耗和污染物排放”，另一方面不同档级的机组之间的发电利用小时数差值的确定缺乏必要的理论基础予以支撑，难以做到所有发电厂商都认可的公平。
发明内容
针对上述现有技术中存在的问题，本发明提供基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法，其目的是为了将各机组的年度电量计划直接作为决策变量，并采用公认的衡量公平性的指标基尼系数作为衡量各机组年利用小时数公平性的指标，建立考虑年利用小时数基尼系数约束集的年度电量计划模型，实现发电厂商可接受范围内的公平性与节能减排之间的平衡。
为了实现上述发明目的，本发明是通过以下技术方案来实现的：
基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法，包括以下步骤：：
步骤1.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划模型目标函数；
步骤2.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划的发电机组电量公平性约束、电量平衡约束、电量上下限约束及参数关联约束；
步骤3.采用Cplex优化软件求解满足上述目标函数与约束条件的各火电机组年度计划电量。
所述步骤1.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划模型目标函数，包括：
以全年综合成本最小为目标函数，由全年所有机组的运行能耗成本、污染物排放成本构成，满足如下表达式：
min F＝Fg+Sg (1)
其中：Fg为系统的煤耗成本：
其中：Fi为机组i的煤耗率，Qi为机组i被分配的年度电量，为模型的决策变量；
其中：Sg为系统中火电厂二氧化硫排放总量；λ为标准煤按平均发热量转换为原煤的系数；η为原煤平均含硫率；Di为各机组的脱硫率。
所述步骤2.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划的发电机组电量公平性约束、电量平衡约束、电量上下限约束及参数关联约束，包括以下步骤：
步骤(1)：电量平衡约束；
步骤(2)：单台机组最大、最小发电利用小时数约束；
步骤(3)：基尼系数公平性约束集；
步骤(4)：计划电量与发电利用小时数关系约束。
所述电量平衡约束，包括：
式中：Qg为火电机组年度总电量，由年度预测用电量扣除水电、风电、核电预测电量及外购电量优先安排的计划电量后获得。
所述单台机组最大、最小发电利用小时数约束，包括：
式中：Ti为机组i的年度发电利用小时数；Ti min、Ti max分别为实现设定的机组i的最大、最小发电利用小时数；Ti M为机组i的计划检修时间。
所述基尼系数公平性约束集，包括：火电机组年发电利用小时数整体公平性约束；同类型机组年发电利用小时数公平性约束；同容量范围机组年发电利用小时数公平性约束。
所述火电机组年发电利用小时数整体公平性约束，满足：
式中，GALL为全部火电机组整体的发电利用小时数基尼系数；为系统设定的火电机组整体的发电利用小时数基尼系数指标值，N为火电机组总数，Ti、Tj为第i台机组和第j台机组的年发电利用小时数，uALL为所有火电机组年平均发电利用小时数；
其中：
所述同类型机组年发电利用小时数公平性约束：
式中，k＝1,2,...,NTYPE，NTYPE为机组类型总数；Nk为第k类机组的机组总数；为第k类机组的发电利用小时数基尼系数；/>为系统设定的同类型机组的发电利用小时数基尼系数指标值，/>为第k类机组的年平均发电利用小时数；
所述同容量范围机组年发电利用小时数公平性约束：
式中，k＝1,2,...,NCAP，NCAP为机组容量分区总数；为第k个容量分区的机组总数；/>为第k个容量分区机组的年计划电量基尼系数；/>为同容量分区机组的年计划电量基尼系数指标设置值，/>为第k个容量分区机组的年平均发电利用小时数；
所述计划电量与发电利用小时数关系约束，包括：
式中，Ci为机组i的装机容量,Qi为机组i被分配的年度电量，为模型的决策变量。
本发明由于采用以上技术方案，具有以下优点及有益效果：
1、以各机组的年度电量为决策变量，建立最优化模型，通过求解连续的优化模型得到精确的最优电量分配结果，可以实现真正意义上的最大限度地减少能源、资源消耗和污染物排放。
2、采用公认的公平性指标基尼系数对各机组的发电利用小时数进行整体约束，可以得到所有发电厂商都可接受的“公平”分配方案。年度电量计划制定机构通过对基尼系数的调整可实现不同公平性级别的侧重。
附图说明
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
图1是本发明的流程图；
图2是本发明各种整体基尼系数取值下的各机组年度计划电量曲线图；
图3是本发明各种整体基尼系数取值下的总煤耗成本曲线图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅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其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为减少能源、资源消耗和污染物排放，更科学地考虑各发电厂商年度计划电量的公平性，本发明提出一种基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法，具体包括以下步骤：：
步骤1.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划模型目标函数；
步骤2.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划的发电机组电量公平性约束、电量平衡约束、电量上下限约束及参数关联约束；
步骤3.采用市售Cplex优化软件求解满足上述目标函数与约束条件的各火电机组年度计划电量。
所述步骤1.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划模型目标函数。
本发明模型以全年综合成本最小为目标函数，由全年所有机组的运行能耗成本、污染物排放成本构成，满足如下表达式：
min F＝Fg+Sg (1)
其中：Fg为系统的煤耗成本：
其中：Fi为机组i的煤耗率，Qi为机组i被分配的年度电量，为模型的决策变量。
其中：Sg为系统中火电厂二氧化硫排放总量；λ为标准煤按平均发热量转换为原煤的系数；η为原煤平均含硫率；Di为各机组的脱硫率。
所述步骤2.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划的发电机组电量公平性约束、电量平衡约束、电量上下限约束及参数关联约束，包括以下步骤：
步骤(1)：电量平衡约束；
步骤(2)：单台机组最大、最小发电利用小时数约束；
步骤(3)：基尼系数公平性约束集；
步骤(4)：计划电量与发电利用小时数关系约束。
所述电量平衡约束，包括：
式中：Qg为火电机组年度总电量，由年度预测用电量扣除水电、风电、核电预测电量及外购电量等优先安排的计划电量后获得。
单台机组最大、最小发电利用小时数约束，包括：
式中：Ti为机组i的年度发电利用小时数；Ti min、Ti max分别为实现设定的机组i的最大、最小发电利用小时数；Ti M为机组i的计划检修时间。
基尼系数公平性约束集，包括：
①火电机组年发电利用小时数整体公平性约束：
式中，GALL为全部火电机组整体的发电利用小时数基尼系数；为系统设定的火电机组整体的发电利用小时数基尼系数指标值，N为火电机组总数，Ti、Tj为第i台机组和第j台机组的年发电利用小时数，uALL为所有火电机组年平均发电利用小时数。
其中：
②同类型机组年发电利用小时数公平性约束：
式中，k＝1,2,...,NTYPE，NTYPE为机组类型总数；为第k类火电机组的机组总数；/>为第k类机组的发电利用小时数基尼系数；/>为系统设定的同类型机组的发电利用小时数基尼系数指标值，/>为第k类机组的年平均发电利用小时数。
③同容量范围机组年发电利用小时数公平性约束：
式中，k＝1,2,...,NCAP，NCAP为机组容量分区总数；为第k个容量分区的机组总数；/>为第k个容量分区机组的年计划电量基尼系数；/>为同容量分区机组的年计划电量基尼系数指标设置值，/>为第k个容量分区机组的年平均发电利用小时数。
基尼系数公平性约束集中的上述三种约束中，所有机组的整体公平性约束为必选约束，同类型机组及同容量分区机组的公平性约束为可选约束。通常，在基尼系数指标设置时，同类型或同容量分区机组的基尼系数指标值要低于整体基尼系数指标值，即其公平性要求要高于整体的公平性要求。在实际应用中，可根据需要进行各种分类机组公平性约束的增减。
所述计划电量与发电利用小时数关系约束，包括：
式中，Ci为机组i的装机容量,Qi为机组i被分配的年度电量，为模型的决策变量。
所述步骤3.采用Cplex优化软件求解满足上述目标函数与约束条件的各火电机组年度计划电量。
实施例1
以某含20台火电机组的实际系统为例进行仿真分析，各机组参数如表1所示。
根据编制原则，假设含硫率取2％，火电机组总年度电量需求取为，标准煤转原煤系数取为1.4017，原煤平均含硫率取为0.02，考虑同容量范围机组年发电利用小时数公平性约束时机组容量范围分为0-100MW，101-200MW，201-500MW三个区间，考虑两组公平性计及场景，进行仿真分析：1)整体基尼系数取为0.45，同类型机组基尼系数取为0.45，同容量区间机组基尼系数取为0.45；2)整体基尼系数取为0.3，同类型机组基尼系数取为0.2，同容量区间机组基尼系数取为0.1。分别进行年度电量计划的编制，得到两种场景下各机组年度电量计划结果如表2所示。
从表2中结果可以看出，场景1下各机组的发电利用小时数差异要比场景2大，这是因为场景1基尼系数取值较大，对各机组发电利用小时数公平性的要求较为宽松，因此低煤耗、低排放的机组可以多分配发电利用小时数和电量，高煤耗、高排放的机组可以少分配发电利用小时数和电量，使得火电机组总体发电能效较好。
改变整体基尼系数取值，得到各种整体基尼系数取值下的各机组年度计划电量曲线如图2所示。当整体基尼系数取值为0.1时，对各火电机组发电利用小时数公平性的要求非常严格，各火电机组发电利用小时数差异较小,机组3-机组20发电利用小时数均相等，随着基尼系数增大，公平性要求逐渐放松，机组间发电利用小时数波动幅度增大，当基尼系数大于0.45以后，各机组发电利用小时数基本不变，说明在该示例参数下，在不考虑各机组公平性约束时，优化得到的各发电利用小时数的基尼系数在0.45左右。
如图3所示，图3为各种整体基尼系数取值下的总煤耗成本。总煤耗成本随基尼系数取值的增大逐渐降低。当基尼系数较小时，总煤耗成本随基尼系数取值的增大降低的较快，当基尼系数大于0.4时，总煤耗成本随基尼系数取值的增大缓慢下降。因此在本示例下，可以将0.4作为整体基尼系数的推荐取值，而0.3-0.4恰是联合国确定的较为公平的取值范围。
从仿真结果可看出，在系统参数保持不变的情况下，使用本发明所提方法能够合理考虑各火电机组年度发电利用小时数的公平性，利于被各大发电厂商接受，且可同时更好地控制发电煤耗和污染气体排放，对计及煤耗和环境效益的三公调度的执行具有重要意义。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围，包括权利要求，被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
表1机组参数表
表2两种场景下各机组年度电量计划结果
Claims (3)
1.基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法，其特征是：包括以下步骤：
步骤1.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划模型目标函数；包括：以全年综合成本最小为目标函数，由全年所有机组的运行能耗成本、污染物排放成本构成，满足如下表达式：
min F＝Fg+Sg (1)
其中：Fg为系统的煤耗成本：
其中：Fi为机组i的煤耗率，Qi为机组i被分配的年度电量，为模型的决策变量；
其中：Sg为系统中火电厂二氧化硫排放总量；λ为标准煤按平均发热量转换为原煤的系数；η为原煤平均含硫率；Di为各机组的脱硫率；
步骤2.构建基于基尼系数的火电机组年度电量计划的发电机组电量公平性约束、电量平衡约束、电量上下限约束及参数关联约束；包括：步骤(1)：电量平衡约束；步骤(2)：单台机组最大、最小发电利用小时数约束；步骤(3)：基尼系数公平性约束集；步骤(4)：计划电量与发电利用小时数关系约束；
所述电量平衡约束，包括：
式中：Qg为火电机组年度总电量，由年度预测用电量扣除水电、风电、核电预测电量及外购电量优先安排的计划电量后获得；
所述单台机组最大、最小发电利用小时数约束，包括：
式中：Ti为机组i的年度发电利用小时数；Ti min、Ti max分别为实现设定的机组i的最大、最小发电利用小时数；Ti M为机组i的计划检修时间；
所述基尼系数公平性约束集，包括：火电机组年发电利用小时数整体公平性约束；同类型机组年发电利用小时数公平性约束；同容量范围机组年发电利用小时数公平性约束；所述火电机组年发电利用小时数整体公平性约束，满足：
式中，GALL为全部火电机组整体的发电利用小时数基尼系数；为系统设定的火电机组整体的发电利用小时数基尼系数指标值，N为火电机组总数，Ti、Tj为第i台机组和第j台机组的年发电利用小时数，uALL为所有火电机组年平均发电利用小时数；
其中：
所述计划电量与发电利用小时数关系约束，包括：
式中，Ci为机组i的装机容量,Qi为机组i被分配的年度电量，为模型的决策变量；
步骤3.采用Cplex优化软件求解满足上述目标函数与约束条件的各火电机组年度计划电量。
2.根据权利要求1所述的基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法，其特征是：所述同类型机组年发电利用小时数公平性约束：
式中，k＝1,2,...,NTYPE，NTYPE为机组类型总数；Nk为第k类机组的机组总数；为第k类机组的发电利用小时数基尼系数；/>为系统设定的同类型机组的发电利用小时数基尼系数指标值，/>为第k类机组的年平均发电利用小时数；
3.根据权利要求1所述的基于基尼系数公平性的火电机组年度电量计划制定方法，其特征是：所述同容量范围机组年发电利用小时数公平性约束：
式中，k＝1,2,...,NCAP，NCAP为机组容量分区总数；为第k个容量分区的机组总数；为第k个容量分区机组的年计划电量基尼系数；/>为同容量分区机组的年计划电量基尼系数指标设置值，/>为第k个容量分区机组的年平均发电利用小时数；
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Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006121853A (ja) * | 2004-10-25 | 2006-05-11 | Hitachi Ltd | 分散発電装置の制御方法及び装置 |
| EP1834392A1 (en) * | 2004-08-23 | 2007-09-19 | Georgi Dimov Stoilov | A momentary power market |
| CN101989744A (zh) * | 2009-07-31 | 2011-03-23 | 华东电力试验研究院有限公司 | 机网联合的节能发电调度方法 |
| CN105389629A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-09 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 一种结合电网结构脆弱性的电网规划方法 |
| CN105956247A (zh) * | 2016-04-26 | 2016-09-21 | 大连理工大学 | 基于基尼系数的三公调度模型构建方法 |
| CN106251018A (zh) * | 2016-08-02 | 2016-12-21 | 大连文森特软件科技有限公司 | 一种基于基尼系数分配规则的电网可视化编程系统 |
| CN107316112A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-03 | 国网能源研究院 | 一种成本效益最优的火电机组减排方案定制方法和系统 |
| CN107679658A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-02-09 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 一种高比例清洁能源接入下的输电网规划方法 |
| JP2018092445A (ja) * | 2016-12-05 | 2018-06-14 | 株式会社日立製作所 | 予測システム及び予測方法 |
| CN108197752A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-06-22 | 国网福建省电力有限公司 | 基于随机森林的风机输出功率短期预测方法 |
| CN109726875A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-05-07 | 华北电力大学 | 一种基于三公调度和经济调度的电力调度预测方法 |
| CN109755949A (zh) * | 2019-01-07 | 2019-05-14 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种热电联合储能电站功率的优化分配方法及装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150220874A1 (en) * | 2014-02-03 | 2015-08-06 | Homer Tlc, Inc. | Systems, Devices, and Methods for Determining an Optimal Inventory Level for an Item with Disproportionately Dispersed Sales |
-
2019
- 2019-12-06 CN CN201911243615.6A patent/CN111179111B/zh active Active
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1834392A1 (en) * | 2004-08-23 | 2007-09-19 | Georgi Dimov Stoilov | A momentary power market |
| JP2006121853A (ja) * | 2004-10-25 | 2006-05-11 | Hitachi Ltd | 分散発電装置の制御方法及び装置 |
| CN101989744A (zh) * | 2009-07-31 | 2011-03-23 | 华东电力试验研究院有限公司 | 机网联合的节能发电调度方法 |
| CN105389629A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-09 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 一种结合电网结构脆弱性的电网规划方法 |
| CN105956247A (zh) * | 2016-04-26 | 2016-09-21 | 大连理工大学 | 基于基尼系数的三公调度模型构建方法 |
| CN106251018A (zh) * | 2016-08-02 | 2016-12-21 | 大连文森特软件科技有限公司 | 一种基于基尼系数分配规则的电网可视化编程系统 |
| JP2018092445A (ja) * | 2016-12-05 | 2018-06-14 | 株式会社日立製作所 | 予測システム及び予測方法 |
| CN107316112A (zh) * | 2017-07-05 | 2017-11-03 | 国网能源研究院 | 一种成本效益最优的火电机组减排方案定制方法和系统 |
| CN107679658A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-02-09 | 国网四川省电力公司经济技术研究院 | 一种高比例清洁能源接入下的输电网规划方法 |
| CN108197752A (zh) * | 2018-01-25 | 2018-06-22 | 国网福建省电力有限公司 | 基于随机森林的风机输出功率短期预测方法 |
| CN109755949A (zh) * | 2019-01-07 | 2019-05-14 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种热电联合储能电站功率的优化分配方法及装置 |
| CN109726875A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-05-07 | 华北电力大学 | 一种基于三公调度和经济调度的电力调度预测方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Jiye Yang ; Jiakai Shen ; Ye Han ; Yi Wang ; Li Jiang ; Cuicui Jin ; Weidong Li.Gini coefficient constraint method for making monthly trade schedule of directly dispatched thermal power generation units.《2016 IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC)》.2016,全文. * |
| 发电单元月度电能计划编制方法研究;汤伟;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》(第12期);全文 * |
| 基于基尼系数的"三公"调度模型研究;李宁;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》(第4期);全文 * |
| 输电网运行绩效评价体系研究;王乔来;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》(第7期);全文 * |
Also Published As
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