CN114819740B - 交直流输电通道功率优化分配方法、装置和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种交直流输电通道功率优化分配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数;将月度分解电量与调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划;获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,得到月度功率分配计划;按照月度功率分配计划对交直流输电通道进行输电功率控制。采用本方法能够使月度功率分配计划更加符合中长期市场环境的输电需求,提高了在中长期市场环境下,交直流输电通道电量的安全可靠传输。
Description
技术领域
本申请涉及电力技术领域,特别是涉及一种交直流输电通道功率优化分配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
传统的确定交直流并联输电通道功率优化分配的方法,是在已知各省网调制定的相应省内机组发电出力计划和各省间总交换功率计划的前提下,确定各省间交直流并联络通道的传输功率计划。确保在满足各个省间交流联络线断面的传输功率安全约束的前提下,使得交流输电通道的损耗与直流输电通道损耗之和最小。
然而在中长期市场中,省间交直流联络通道的传输功率计划需考虑市场化因素的影响。一方面,对于协议电量分配,需考虑各省与输电通道间协同作用,机组发电处理计划与传输功率计划需要协商制定。另一方面,功率优化分配计算需考虑多种交易品种对功率传输计划的影响,交易品种包含:协议电量、增量电量等;交易方式包括:直接交易、外送交易。因此现有技术的分配方法无法适应中长期市场环境。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够适应中长期市场环境的交直流方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面,本申请提供了一种交直流输电通道功率优化分配方法,所述方法包括:
获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数;
将所述月度分解电量与所述调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划;
获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将所述月度交易分解电量、所述月度功率传输计划以及所述调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,得到月度功率分配计划;
按照所述月度功率分配计划对所述交直流输电通道进行输电功率控制。
第二方面,本申请还提供了一种交直流输电通道功率优化分配装置,所述装置包括:
月度分解电量获取模块,用于获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数;
月度功率传输计划计算模块,用于将所述月度分解电量与所述调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划;
月度功率分配计划获取模块,用于获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将所述月度交易分解电量、所述月度功率传输计划以及所述调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,得到月度功率分配计划;
输电功率控制模块,用于按照所述月度功率分配计划对所述交直流输电通道进行输电功率控制。
第三方面,本申请还提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。
第四方面,本申请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,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
上述交直流输电通道功率优化分配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品,第一阶段通过获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数,将月度分解电量与调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,在考虑了各省与输电通道间协同作用的情况下,计算得到月度功率传输计划。第二阶段获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,考虑了市场环境下多种交易品种对功率传输计划的影响,得到月度功率分配计划。按照月度功率分配计划对交直流输电通道进行输电功率控制,可以使月度功率分配计划更加符合中长期市场环境的输电需求,提高了在中长期市场环境下,交直流输电通道电量的安全可靠传输。
附图说明
图1为一个实施例中交直流输电通道功率优化分配方法的应用环境图;
图2为一个实施例中交直流输电通道功率优化分配方法的流程示意图;
图3为一个实施例中功率协同计算模型的构建过程的流程示意图;
图4为一个实施例中功率计划调整模型的构建过程的流程示意图;
图5为一个实施例中将月度分解电量与调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划步骤的流程示意图;
图6为一个实施例中对第一求解结果基于预设处理操作进行处理,得到第一共识变量步骤的流程示意图;
图7为一个实施例中基于第一共识变量、第二共识变量以及预设收敛条件,确定月度功率传输计划步骤的流程示意图;
图8为另一个实施例中交直流输电通道功率优化分配方法的流程示意图;
图9为一个实施例中三区域交直流互联系统的结构示意图;
图10为一个实施例中各区域月度协议计划传输电量示意图;
图11为一个实施例中各区域传输电量对比示意图;
图12为一个实施例中交直流输电通道功率优化分配装置的结构框图;
图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的交直流输电通道功率优化分配方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,终端102通过网络与电力交易中心104与调度中心106进行通信。数据存储系统可以存储电力交易中心104以及调度中心106需要存储的数据。数据存储系统可以集成在电力交易中心104以及调度中心106上,也可以放在云上或其他网络服务器上。终端102从电力交易中心104获取跨省跨区协议电量的月度分解电量,从调度中心106上获取调度参数。其中,终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、平板电脑等。电力交易中心104与调度中心106可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种交直流输电通道功率优化分配方法,以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明,包括以下步骤:
步骤202,获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数。
其中,跨省跨区协议电量为各省各区域签订的跨省跨区域送电协议中所规定的需要为各省各区域送或受的电量。具体地,跨省跨区域送电协议为各电网公司参与跨省跨区域市场方式为落实国家指令性计划、政府间协议、国家下达的年度跨省跨区送受电计划等签订和履行的电力交易协议,电力交易协议中规定了跨省跨区需要送受的协议电量。
其中,月度分解电量是将跨省跨区协议计划月度总电量分解到每日的电量。可以理解的,电力交易中心接收到跨省跨区协议后,对跨省跨区协议进行分析处理,得到跨省跨区协议电量的月度分解电量,并将月度分解电量预先存储在电力交易中心的数据存储系统中,方便进行功率分配时可以直接取用。
其中,调度参数为省网调度系统在实际执行跨省跨区送受电操作时所需要考虑的影响参数,可以理解的,调度参数包括但不限于电力网络参数、节点负荷参数已经发电机参数等。
具体地,终端从电力交易中心中获取预先存储的跨省跨区协议电量的月度分解电量,从省网的调度系统中获取调度参数。
步骤204,将月度分解电量与调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划。
其中,功率协同计算模型是考虑到市场环境下各省与输电通道间的协同作用所构建的中长期协议电量下省间-输电通道的月度功率协议分配协同计算模型。
具体地,将获取得到的月度分解电量与调度参数输入到预先构建好的功率协同计算模型中,功率协同计算模型基于已知的信息在模型内部进行计算,得到考虑了市场环境下各省与输电通道间的协同作用的月度功率传输计划。
步骤206,获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,得到月度功率分配计划。
其中,跨省跨区市场化的月度交易分解电量是将跨省跨区市场化交易月度总电量分解到每日的电量,反应了各省与输电通道间除协议电量外的中长期市场化交易电量等不同的市场交易品种,如增量电量等。可以理解的,电力交易中心对市场环境下除协议电量外其他多种交易品种进行交易后得到的交易电量进行处理,得到月度交易分解电量,并将月度交易分解电量预先存储在电力交易中心的数据存储系统中,方便进行功率计划调整时可以直接取用。
其中,功率计划调整模型是考虑到市场环境下除协议电量外的多种交易品种对功率传输计划影响所构建的月度功率计划调整模型。
具体地,将从电力交易中心获取到的月度交易分解电量、使用功率协同计算模型计算得到的月度功率传输计划以及从调度系统中湖区的调度参数输入至预先构建好的功率计划调整模型中,功率计划调整模型基于输入的已知信息进行内部计算,得到考虑了市场环境下除协议电量外其他多种交易品种对月度功率传输计划进行调整之后的月度功率分配计划。
步骤208,按照月度功率分配计划对交直流输电通道进行输电功率控制。
具体地,终端按照调整后得到的月度功率分配计划对交直流输电通道进行输电功率控制。
在其中一个实施例中,终端根据月度功率分配计划生成控制指令,发送至输电功率控制系统,控制交直流输电通道的传输功率。
在其中一个实施例中,终端将调整后的月度功率分配计划发送至调度系统,调度系统根据接收的月度功率分配计划控制交直流输电通道的传输功率。
上述交直流输电通道功率优化分配方法中,第一阶段通过获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数,将月度分解电量与调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,在考虑了各省与输电通道间协同作用的情况下,计算得到月度功率传输计划。第二阶段获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,考虑了市场环境下多种交易品种对功率传输计划的影响,得到月度功率分配计划。按照月度功率分配计划对交直流输电通道进行输电功率控制,可以使月度功率分配计划更加符合中长期市场环境的输电需求,提高了在中长期市场环境下,交直流输电通道电量的安全可靠传输。
在一个实施例中,如图3所示,功率协同计算模型的构建过程包括以下步骤:
步骤302,以交流输电通道的损耗与直流输电通道的损耗之和最小化为目标,构建第一函数,以发电机组发电成本、弃风惩罚最小化为目标,构建第二函数。
其中,输电通道损耗是指负荷电流通过输电通道时,在输电通道电阻上会产生功率损耗。在电力运输中,输电通道虽然使用铜、铝等良导体作导线传输电能,但其仍会具有一定的电阻值,尤其是线路比较长的情况下,线路损耗的电量最多可以占到传输电能的百分之七、八。可以理解的,交流输电通道的损耗为输电通道在传输交流电时所产生的功率损耗,直流输电通道的损耗为输电通道在传输直流电时所产生的功率损耗。
其中,发电机组是将其他形式的能源转换成电能的成套机械设备,由动力系统、控制系统、消音系统、减震系统、排气系统组成,由水轮机、汽轮机、柴油机或其他动力机械驱驱动,将水流、气流、燃料燃烧或原子核裂变产生的能量转化为机械能传给发电机,再由发电机转换为电能,输出到用电设备上使用。
其中,弃风是指在风电发展初期,风机处于正常情况下,由于当地电网接纳能力不足、风电场建设工期不匹配和风电不稳定等自身特点导致的部分风电场风机暂停的现象。而弃风惩罚是对将风电功率的弃用进行的惩罚,其作用在于尽可能保证风电的消纳。
具体地,采用交直流并联输电通道功率优化分配的混合整数二阶锥模型,以交流输电通道的损耗与直流输电通道的损耗之和最小化为目标,构建第一函数,第一函数表达式如下:
式中,T为制定通道功率分配计划对应的时段总数,ΔT为每个时段的时间长度,以1小时为一个时段,表示第l条交流输电线路在t时段的有功损耗,/>表示第k条直流输电线路在t时段运行的有功损耗,Nac和Ndc分别为整个交直流并联输电通道包括的交流和直流输电线路的总条数。
对于各省级调度机构,需在满足省内负荷需求的同时,保证协议电量的安全输送。对此,建立了协议电量下各省内发输电调度的数学模型。以发电机组发电成本、弃风惩罚最小化为目标,构建第二函数,第二函数表达式如下:
式中,和/>分别为区域A的常规发电机组和风电机组集合,/>和/>分别为常规发电机组和风电机组t时刻的有功出力,ag、bg和cg为常规发电机组的成本系数,ugt为常规发电机组g在t时刻的启停状态。
步骤304,为第一函数与第二函数分别引入共识变量与输电通道功率偏差惩罚项,得到第一目标函数与第二目标函数。
其中,共识变量是用于保证同一条交直流输电通道的传输功率相等所创建的变量,可以理解的,共识变量为同一条交流输电通道或同一条直流输电通道的传输功率值。在本申请中,共识变量的值需要优化获得。
其中,输电通道功率偏差惩罚项是用于进行计算优化共识变量时,最小化功率曲线与理想曲线之间的偏差的二次惩罚项。
具体地,在第一函数与第二函数中引入共识变量和输电通道功率偏差惩罚项,得到第一目标函数与第二目标函数,第一目标函数表达式如下:
第二目标函数表达式如下:
式中,和/>分别为交流和直流输电通道功率相关的拉格朗日乘子,/>和/>分别为交流和直流输电通道功率对应的共识变量,c为线路功率偏差值惩罚因子。
可以理解的,为了保证同一条交流或直流输电通道的传输功率相等,为共识变量与/>设置共识约束,共识约束表达式如下:
共识约束用于保证超高压网络与省内网络中同一条交流输电通道或同一条直流输电通道的传输功率相等。
步骤306,获取交直流输电通道的有功损耗函数,将第一目标函数、有功损耗函数以及为第一目标函数设置的第一约束条件确定为第一待求解问题。
其中,交直流输电通道的损耗分为无功损耗和有功损耗,具体地,无功损耗为输电通道感抗产生的损耗,有功损耗为输电通道电阻产生的损耗。可以理解的,交直流输电通道的有功损耗函数包括了交流输电通道有功损耗函数和直流输电通道的有功损耗函数。
具体地,交流输电通道的有功损耗函数表达式如下:
式中和/>分别为时段t第l条交流输电线路的首端和末端节点的电压幅值的平方,/>和/>分别为时段t第l条交流输电线路的首端和末端节点的电压相角,/>是第l条交流输电线路的线路电导。
直流输电通道的有功损耗表达式如下:
式中,和/>为时段t直流通道k的单极运行电压和电流,nk为直流通道k的运行级数。
其中,为了保证协议电量下的各省网与外网的总送/受电量平衡,为第一函数设置第一约束条件,第一约束条件公式如下:
式中,为交流通道l在t时段的输电功率,/>为直流通道k在t时段的输电功率,/>为省网s在时段t与外网的总电力交换计划值,即月度分解电量,Ωsa和Ωsd分别为省网s与外网连接的交流联络线集合和直流联络线集合,ε%为省网间电力交换计划的允许偏差百分数。
在其中一个实施例中,第一约束条件还包括交流联络线输电断面安全约束。
在其中一个实施例中,第一约束条件还包括直流线路的运行约束。
在其中一个实施例中,第一约束条件还包括交流节点的功率平衡约束和变量的上下限约束。
具体地,第一目标函数、交流输电通道有功损耗函数、直流输电通道有功损耗函数以及第一约束条件一起组成第一待求解问题。
步骤308,将第二目标函数与为第二目标函数设置的第二约束条件确定为第二待求解问题。
其中,第二约束条件包括交流潮流约束、发电机组运行约束以及协议电量下省内与外网的总送/受电量平衡约束。
具体地,交流潮流约束的表达式如下:
式中,PGi,t为节点i的发电机有功出力,PWi,t与QWi,t是风机出力预测值,PLi,t为节点i的负荷有功功率,和/>分别为与交流节点i相连的直流节点k的有功/无功功率,整流站为负,逆变站为正,/>和/>分别为与交流节点i相连的交流联络线k的有功/无功功率,QGi,t为节点i的发电机无功出力,QLi,t为节点i的负荷无功功率,Gij和Bij为节点i和j之间的互电导和互电纳,Gii和Bii是节点i的自电导和自电纳,/>和/>是节点i电压的上下限。
发电机组运行约束表达式如下:
式中,Pg,t为时刻t机组g的发电功率;ug,t为时刻t机组g的启停状态;URg和DRg分别为机组g的上调和下调功率限制;和P g分别为机组g的有功功率输出上/下限;/>和Pw,t分别为风电机组的弃风功率和功率预测值。
协议电量下省内与外网的总送/受电量平衡约束表达式如下:
式中,ΩAa和ΩAd分别为省网A与外网交流联络线集合和直流联络线集合,为省网A在时段t与外网的总电力交换计划值,即月度分解电量。
具体地,第二目标函数与第二约束条件一起构成了第二待求解问题。
步骤310,以实现直流输电通道功率分配结果阶梯化为目的,构建阶梯化函数,并为阶梯化函数设置第三约束条件,将阶梯化函数与第三约束条件确定为第三待求解问题。
其中,通过对第一待求解问题进行求解计算后,可以得到直流输电通道当前的理想最优功率曲线P*,为了实现直流输电通道输电功率曲线的阶梯化,使其满足直流日调度约束,需对理想最优功率曲线进行阶梯化处理,从而得到直流输电通道的阶梯化功率曲线,将直流输电通道的理想最优功率曲线P*记为点列而阶梯化功率曲线记为/>为实现阶梯化功率曲线/>对理想最优功率曲线P*的最佳逼近,以最小化总功率偏差量为目标,构建阶梯化函数。
具体地,阶梯化函数表达式如下:
式中,和/>分别为时段t直流输电线路k阶梯化功率与理想最优功率之间的向上或向下偏差量。
其中,第三约束条件包括了输电通道功率向上/向下功率偏差量约束以及直流输电通道联系运行约束。
具体地,输电通道功率向上/向下功率偏差量约束公式如下:
式中,与/>分别为时段t直流输电线路k的阶梯化功率与理想最优功率。
直流输电通道联系运行约束表达式如下:
式中,NT为直流线路最小连续运行小时数,该式表示在t~t+NT-1的NT个时刻内直流线路功率只能改变一次或保持恒定值。
具体地,阶梯化函数与第三约束条件一起构成第三待求解问题。
步骤312,根据第一待求解问题、第二待求解问题与第三待求解问题构建功率协同计算模型。
具体地,将第一待求解问题、第二待求解问题与第三待求解问题按照特定问题求解顺序构建成功率协同计算模型。
上述实施例中,第一目标函数与第二目标函数是在考虑各省与输电通道间的协同作用下,为第一函数与第二函数引入共识变量以及输电通道功率偏差惩罚项得到的,根据第一目标函数得到的第一待求解问题、第二目标函数得到的第二待求解问题以及为实现直流输电通道功率阶梯化的第三待求解问题构建功率协同计算模型,后续使用功率系统计算模型对输入的月度分解电量与调度参数进行计算时,可以月度功率传输计划是在考虑了各省与输电通道间协同作用的情况下计算得出的。
在构建了功率协同计算模型的基础上,建立中长期省间市场交易电量下输电通道月度功率计划调整模型。
在一个实施例中,如图4所示,功率计划调整模型的构建过程包括以下步骤:
步骤402,以交直流输电通道的总线损和功率分配计划调整惩罚项最小化为目标,构建第三目标函数,并为第三目标函数设置第四约束条件。
具体地,第三目标函数的表达式如下:
式中,和/>分别为交流线路l和直流线路k的网络损耗;/>和/>分别为协议电量下的交直流传输计划功率;bac和bdc为惩罚项系数。
为了考虑市场化交易电量下的各省网与外网的总送/受电量平衡,为第三目标函数构建第四约束条件,具体地,第四约束条件表达式如下:
式中,为协议电量制定的传输计划中时刻t的传输电量,/>为省网s在时段t与外网的市场化交易电量值,即月度交易分解电量。
在其中一个实施例中,第四约束条件还包括:交流联络线输电断面安全约束。
在其中一个实施例中,第四约束条件还包括:直流线路的运行约束。
在其中一个实施例中,第四约束条件还包括:交流节点的功率平衡方程和变量的上下限约束。
步骤404,获取交直流输电通道的有功损耗函数,将第三目标函数、第四约束条件以及有功损耗函数确定为第四待求解问题。
其中,交直流输电通道的有功损耗函数与上述实施例中的交直流输电通道的有功损耗函数一样,在此不再赘述。
具体地,第三目标函数、第四约束条件、交流输电通道的有功损耗函数以及直流输电通道的有功损耗一起构成第四待求解问题。
步骤406,根据第四待求解问题构建功率计划调整模型。
具体地,根据第四待求解问题使用建模语言构建中长期省间市场交易电量下输电通道的功率计划调整模型。
在上述实施例中,根据第四待求解问题构建了中长期省间市场交易电量下输电通道的功率计划调整模型,后续将月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数输入到功率计划调整模型进行计算时,可以保证输出的月度功率分配计划是考虑了市场环境下多种交易品种对功率传输计划的影响计算得到的。
在一个实施例中,如图5所示,功率协同计算模型中包括有第一待求解问题、第二待求解问题,将月度分解电量与调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划,包括:
步骤502,根据月度分解电量与调度参数,对第一待求解问题进行求解,得到第一求解结果。
具体地,使用月度分解电量与调度参数,对第一待求解问题中的第一目标函数进行求解,同时还需要满足为第一目标函数设定的第一约束条件,即对第一待求解问题求解的过程是对交直流并联输电通道功率分配进行优化计算的过程,得到的第一求解结果就是此问题下交直流并联输电通道最优功率分配结果。
步骤504,对第一求解结果基于预设处理操作进行处理,得到第一共识变量。
具体地,由于对第一待求解问题进行求解后的结果后续需要与第二待求解问题求解得到的结果进行比较,而第一待求解问题是基于超高压网络电力传输所构建的,因此得到的第一求解结果中的直流输电通道的功率分配结果并不是阶梯化的,第二待求解问题是基于省内网络电力传输所构建的,其求解后得到的结果是阶梯化的,为了更好的进行对比,需要对第一求解结果进行处理,得到包含了阶梯化直流输电通道功率分配结果的第一共识变量。可以理解的,预设处理操作是将直流输电通道功率分配结果进行阶梯化处理的操作。
步骤506,根据月度分解电量与调度参数,对第二待求解问题进行求解,得到第二求解结果,将第二求解结果作为第二共识变量。
具体地,使用月度分解电量与调度参数对第二待求解问题中的第二目标函数进行求解,同时还需要满足为第二目标函数设定的第二约束条件,即对第二待求解问题进行求解的过程是考虑协议电量下各省内发输电调度的情况下,对交直流并联输电通道功率分配进行优化计算的过程,得到的第二求解结果就是第二待求解问题下交直流并联输电通道最优功率分配结果,将此结果作为第二共识变量。
步骤508,基于第一共识变量、第二共识变量以及预设收敛条件,确定月度功率传输计划。
其中,预设收敛条件是为了保证同一条交直流输电通道的传输功率相等而预先为第一共识变量与第二共识变量设定的收敛条件。
具体地,使用预设收敛条件判断第一共识变量与第二共识变量是否收敛,只有当第一共识变量与第二共识变量满足预设收敛条件时,才可以保证同一条交直流输电通道的传输功率相等,根据满足预设收敛条件的第一共识变量与第二共识变量确定月度功率传输计划。使用本实施例中的方法,使得到的月度功率传输计划是在考虑了中长期市场环境下各市场主体间的协同作用的情况下计算得到的,更加符合中长期市场环境的输电需求。
在一个实施例中,第一求解结果包括第一交流输电通道传输功率分配结果与第一直流输电通道传输功率分配结果。如图6所示,对第一求解结果基于预设处理操作进行处理,得到第一共识变量,包括:
步骤602,将第一直流输电通道传输功率分配结果进行阶梯化处理,得到第一阶梯化功率分配结果。
具体地,第一求解结果包括第一交流输电通道传输功率分配结果与第一直流输电通道传输功率分配结果。可以理解的,第一直流输电通道传输功率分配结果即为直流输电通道当前的理想最优功率曲线,为了实现直流输电通道输电功率曲线的阶梯化,使其满足直流日调度约束,对理想最优功率曲线进行阶梯化处理,得到直流输电通道的阶梯化功率曲线,即第一阶梯化功率分配结果。
步骤604,根据第一阶梯化功率分配结果对第三待求解问题进行求解,得到第三求解结果。
具体地,使用第一阶梯化功率分配结果对第三待求解问题中的阶梯化函数进行求解,并要求求解结果满足阶梯化函数对应的第三约束条件,实现阶梯化功率曲线对当前理想最优功率曲线的最佳逼近,将满足第三约束条件的求解结果确定为第三求解结果。可以理解的,第三求解结果是阶梯化处理并优化后的直流输电通道的功率分配结果。
步骤606,根据第三求解结果与第一交流输电通道传输功率分配结果,得到第一共识变量。
具体地,第三求解结果与第一交流输电通道传输功率分配结果组合得到第一共识变量。即第一共识变量包括有根据第一待求解问题求得的最优的交流输电通道传输功率分配结果以及阶梯化处理并优化后的直流输电通道传输功率分配结果。
本实施例中,通过对第一求解结果中的第一直流输电通道传输功率分配结果进行阶梯化处理并优化,得到阶梯化后的最优直流输电通道传输功率分配结果,将第一交流输电通道传输功率分配结果与阶梯化后的最优直流输电通道传输功率分配结果组合,得到第一共识变量,统一了第一共识变量与第二共识变量的数据形式,使后续将第一共识变量与第二共识变量进行对比判断是否收敛更加方便。
在一个实施例中,如图7所示,基于第一共识变量、第二共识变量以及预设收敛条件,确定月度功率传输计划,包括以下步骤:
步骤702,根据预设收敛条件确定第一共识变量与第二共识变量是否收敛。
其中,预设收敛条件的表达式如下:
式中,与/>为共识变量,/>和/>为通过求解交直流输电通道功率优化分配问题得到的交直流输电通道功率传输计划,/>和/>为通过求解各省省内发输电调度问题得到的交直流输电通道功率传输计划,/>为根据实际情况设定的差值阈值,可以理解的,本申请中由于要保证同一条交直流输电通道的传输功率相等,因此本申请中的差值阈值的实际设定数值非常小,可以默认当第一共识变量与第二共识变量满足此预设收敛条件时,同一条交直流输电通道的传输功率是近似相等的。
具体地,根据预设收敛条件,确定根据第一待求解问题进行求解得到的第一共识变量与根据第二待求解问题进行求解得到的第二共识变量是否收敛。
步骤704,若不收敛,则根据预设更新规则对第一共识变量、第二共识变量以及第一待求解问题与第二待求解问题中的拉格朗日乘子进行更新。
其中,预设更新规则包括共识变量更新规则与拉格朗日乘子更新规程,预设更新规则的表达式如下:
式中,m为迭代次数,和/>分别为交流联络线功率和直流联络线功率共识约束对应的拉格朗日乘子,c为惩罚项系数。
具体地,若求解得到的第一共识变量与第二共识变量不满足预设收敛条件,则根据预设更新规则对第一共识变量、第二共识变量以及第一目标函数与第二目标函数中的拉格朗日乘子进行更新。
步骤706,根据更新后的第一共识变量、第二共识变量以及拉格朗日乘子交替对第二待求解问题与第一待求解问题进行求解,返回根据预设收敛条件确定第一共识变量与第二共识变量是否收敛的步骤,直至求解得到的第一共识变量和第二共识变量满足预设收敛条件为止。
其中,使用交替方向乘子法,根据更新后的第一共识变量、第二共识变量以及拉格朗日乘子交替对第二待求解问题与第一待求解问题进行求解。
具体地,将第一共识变量的更新值以及目标函数中的拉格朗日乘子的更新值作为新的共识变量与新的拉格朗日乘子。使用原本对应第一目标函数新的第一共识变量与新的拉格朗日乘子,对第二待求解问题进行求解;使用原本对应第二目标函数新的第二共识变量与新的拉格朗日乘子,对第一待求解问题进行求解。返回根据预设收敛条件确定第一共识变量与第二共识变量是否收敛的步骤,直至求解得到的共识变量满足预设收敛条件为止。
步骤708,将满足预设收敛条件的第一共识变量确定为月度功率传输计划。
具体地,若第一共识变量与第二共识变量均满足预设收敛条件,则说明第一共识变量与第二共识变量的数值近似相等,将此时的第一共识变量确定为月度功率传输计划。
在其中一个实施例中,将满足预设收敛条件的第一共识变量或第二共识变量确定为月度功率传输计划。
本实施例中,针对中长期协议电量,采用交替方向乘子法进行交直流输电通道功率优化分配和省内发输电调度的分布式求解,通过各省与输电通道间的协商得到协议电量下输电通道的月度功率传输计划,更加符合中长期市场环境的输电需求。
在一个实施例中,将所述月度交易分解电量、所述月度功率传输计划以及所述调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,得到月度功率分配计划,包括:
根据月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数对功率计划调整模型中的第四待求解问题进行求解,得到月度功率分配计划。
具体地,根据月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数对功率计划调整模型中的第四待求解问题中的第三目标函数进行求解,由于第三目标函数是以交直流输电通道总线损和功率分配计划调整惩罚项最小化为目标构建的,且第四约束条件还考虑了市场化交易电量下的各省网与外网的总送/受电量平衡约束,因此求解得到的第四求解结果是综合考虑交直流输电通道线损和功率调整量后,对月度功率传输计划进行调整后得到的。将第四求解结果确定为月度功率分配计划,使用此月度功率分配计划对交直流输电通道进行功率分配,考虑了中长期市场环境下的市场化交易品种,保证了协议电量外的市场化交易电量的安全可靠传输,适用于省间中长期电能量市场。
在一个实施例中,在中长期市场环境下,对于协议计划交易电量,相关电力企业优先安排输电通道;对于市场化交易电量,电力交易机构会将关键输电通道剩余可用输送能力情况等作为边界条件,组织跨省跨区电能量交易。对此,提供了一种交直流输电通道功率优化分配方法,主要分为两个阶段进行,整体流程如图8所示。
首先,从电力交易中心获取对中长期协议电量进行月度分解,得到的月度分解电量,从调度系统获取调度参数,将月度分解电量与调度参数输入功率协同计算模型,进行交直流并联输电通道功率优化分配计算。
具体地,使用月度分解电量与调度参数对第一待求解问题进行求解,得到第一待求解问题下交直流输电通道最优功率分配结果,将其中的直流输电通道最优功率分配结果进行阶梯化处理,得到第一阶梯化功率分配结果,将第一阶梯化功率分配结果输入至第三待求解问题中进行求解,得到第三求解结果,第三求解结果与交流输电通道最优功率分配结果组成第一共识变量。
使用月度分解电量与调度参数对第二待求解问题进行求解,得到第二待求解问题下交直流并联输电通道最优功率分配结果,将此结果作为第二共识变量。
根据预设收敛条件判断第一共识变量与第二共识变量是否收敛,若不收敛,则对共识变量与拉格朗日乘子进行更新,使用交替方向乘子法,根据更新后的第一共识变量、第二共识变量以及拉格朗日乘子交替对第二待求解问题与第一待求解问题进行求解,直至输出的共识变量满足收敛条件为止,将满足预设收敛条件的第一共识变量或第二共识变量确定为月度功率传输计划。
然后,从电力交易中心获取月度交易分解电量,将月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数输入功率计划调整模型进行协议电量下各省内发输电调度,得到月度功率分配计划。
具体地,根据月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数对功率计划调整模型的第四待求解问题中的第三目标函数进行求解,得到月度功率分配计划。
最后,将调整后的月度功率分配计划发送至调度系统,调度系统根据接收的月度功率分配计划控制交直流输电通道的传输功率。
可以理解的,本实施例中对待求解问题均采用GAMS软件中的GUROBI求解器进行求解。
在一个实施例中,以三区域交直流互联系统为例,对交直流输电通道功率优化分配方法进行说明。在本实施例中,各个省内为修改的IEEE39节点交流系统,存在发电机组节点和负荷节点;省间通过五条直流通道、九条交流通道实现互联。如图9所示。
在所搭建的交直流互联系统中,区域A和C内存在风电机组,并假设区域间的月度协议计划传输电量如图10所示,其中区域A、C为送电区域,区域B为受电区域。根据假设数据,对三区域交直流互联系统720个时段进行协议计划电量下的月度多时段通道分配优化计算和市场化交易电量下的输电计划调整计算,计算采用GAMS软件的GUROBI求解器,其版本为GAMS win64 24.5.3。
得到以下结果:
各区域与超高压公司经过多轮迭代计算,达成共识后得到的直流线路月度输电通道功率均为阶梯化功率,能够满足超高压公司的运维需求。在考虑市场化交易电量后,各条直流输电通道功率均有大幅提升,仍然为阶梯化功率曲线,保证了市场化交易电量的安全可靠传输。
各条直流线路和交流线路损耗如表1所示,可以看到交流线路损耗较直流线路损耗低。
表1各条交直流线路损耗
此外,由图9可以看出,区域A节点9和节点11处的风电场仅通过直流线路3和直流线路4向省外输送电能;由区域A与输电通道协商得到交直流输电通道传输计划中直流线路3和4的传输功率较大,造成了直流线路3和4的线路损耗显著高于其他线路。
优化后区域A送出、区域C送出和区域B接收电量和计划电量的对比如图11所示,可以看到,优化的结果中,各区域接收或送出的电量与协议+市场化总电量基本一致。
应该理解的是,虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思,本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的交直流输电通道功率优化分配方法的交直流输电通道功率优化分配装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似,故下面所提供的一个或多个交直流输电通道功率优化分配装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于交直流输电通道功率优化分配方法的限定,在此不再赘述。
在一个实施例中,如图12所示,提供了一种交直流输电通道功率优化分配装置1200,包括:月度分解电量获取模块1201、月度功率传输计划计算模块1202、月度功率分配计划获取模块1203和输电功率控制模块1204,其中:
月度分解电量获取模块1201,用于获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数。
月度功率传输计划计算模块1202,用于将月度分解电量与调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划。
月度功率分配计划获取模块1203,用于获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,得到月度功率分配计划。
输电功率控制模块1204,按照月度功率分配计划对交直流输电通道进行输电功率控制。
上述交直流输电通道功率优化分配装置,第一阶段通过获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数,将月度分解电量与调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,在考虑了各省与输电通道间协同作用的情况下,计算得到月度功率传输计划。第二阶段获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将月度交易分解电量、月度功率传输计划以及调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,考虑了市场环境下多种交易品种对功率传输计划的影响,得到月度功率分配计划。按照月度功率分配计划对交直流输电通道进行输电功率控制,可以使月度功率分配计划更加符合中长期市场环境的输电需求,提高了在中长期市场环境下,交直流输电通道电量的安全可靠传输。
在一个实施例中,月度功率传输计划计算模块还用于:根据月度分解电量与调度参数,对第一待求解问题进行求解,得到第一求解结果;对第一求解结果基于预设处理操作进行处理,得到第一共识变量;根据月度分解电量与调度参数,对第二待求解问题进行求解,得到第二求解结果,将第二求解结果作为第二共识变量;基于第一共识变量、第二共识变量以及预设收敛条件,确定月度功率传输计划。
在一个实施例中,月度功率传输计划计算模块还用于:根据预设收敛条件确定第一共识变量与第二共识变量是否收敛;若不收敛,则根据预设更新规则对第一共识变量、第二共识变量以及第一待求解问题与第二待求解问题中的拉格朗日乘子进行更新;根据更新后的第一共识变量、第二共识变量以及拉格朗日乘子交替对第二待求解问题与第一待求解问题进行求解,返回根据预设收敛条件确定第一共识变量与第二共识变量是否收敛的步骤,直至求解得到的第一共识变量和第二共识变量满足预设收敛条件为止;将满足预设收敛条件的第一共识变量确定为月度功率传输计划。
在一个实施例中,月度功率传输计划计算模块还用于:将第一直流输电通道传输功率分配结果进行阶梯化处理,得到第一阶梯化功率分配结果;根据第一阶梯化功率分配结果对第三待求解问题进行求解,得到第三求解结果;根据第三求解结果与第一交流输电通道传输功率分配结果,得到第一共识变量。
在一个实施例中,交直流输电通道功率优化分配装置还包括:功率协同计算模型构建模块,用于以交流输电通道的损耗与直流输电通道的损耗之和最小化为目标,构建第一函数,以发电机组发电成本、弃风惩罚最小化为目标,构建第二函数;为第一函数与第二函数分别引入共识变量与输电通道功率偏差惩罚项,得到第一目标函数与第二目标函数;获取交直流输电通道的有功损耗函数,将第一目标函数、有功损耗函数以及为第一目标函数设置的第一约束条件确定为第一待求解问题;将第二目标函数与为第二目标函数设置的第二约束条件确定为第二待求解问题;以实现直流输电通道功率分配结果阶梯化为目的,构建阶梯化函数,并为阶梯化函数设置第三约束条件,将阶梯化函数与第三约束条件确定为第三待求解问题;根据第一待求解问题、第二待求解问题与第三待求解问题构建功率协同计算模型。
在一个实施例中,交直流输电通道功率优化分配装置还包括:功率计划调整模型构建模块,用于以交直流输电通道的总线损和功率分配计划调整惩罚项最小化为目标,构建第三目标函数,并为第三目标函数设置第四约束条件;获取交直流输电通道的有功损耗函数,将第三目标函数、第四约束条件、以及有功损耗函数确定为第四待求解问题;根据第四待求解问题构建功率计划调整模型。
上述交直流输电通道功率优化分配装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是终端,其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种交直流输电通道功率优化分配方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图13中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,计算机设备可以为本申请中的终端,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以上交直流输电通道功率优化分配方法实施例中的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以上交直流输电通道功率优化分配方法实施例中的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以上交直流输电通道功率优化分配方法实施例中的步骤。
需要说明的是,本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等),均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
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,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory,MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory,FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory,PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory,DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等,不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等,不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种交直流输电通道功率优化分配方法,其特征在于,所述方法包括:
获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数;
将所述月度分解电量与所述调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划;
获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将所述月度交易分解电量、所述月度功率传输计划以及所述调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,得到月度功率分配计划;
按照所述月度功率分配计划对所述交直流输电通道进行输电功率控制;
其中,所述功率协同计算模型的构建过程包括:
以交流输电通道的损耗与直流输电通道的损耗之和最小化为目标,构建第一函数,以发电机组发电成本、弃风惩罚最小化为目标,构建第二函数;
为所述第一函数与所述第二函数分别引入共识变量与输电通道功率偏差惩罚项,得到第一目标函数与第二目标函数;
获取所述交直流输电通道的有功损耗函数,将所述第一目标函数、有功损耗函数以及为所述第一目标函数设置的第一约束条件确定为第一待求解问题;
将所述第二目标函数与为所述第二目标函数设置的第二约束条件确定为第二待求解问题;
以实现直流输电通道功率分配结果阶梯化为目的,构建阶梯化函数,并为所述阶梯化函数设置第三约束条件,将所述阶梯化函数与所述第三约束条件确定为第三待求解问题;
根据所述第一待求解问题、第二待求解问题与所述第三待求解问题构建功率协同计算模型;
所述功率计划调整模型的构建过程包括:
以所述交直流输电通道的总线损和功率分配计划调整惩罚项最小化为目标,构建第三目标函数,并为所述第三目标函数设置第四约束条件;
获取所述交直流输电通道的有功损耗函数,将所述第三目标函数、第四约束条件、以及所述有功损耗函数确定为第四待求解问题;
根据所述第四待求解问题构建功率计划调整模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述功率协同计算模型中包括有第一待求解问题、第二待求解问题;
所述将所述月度分解电量与所述调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划,包括:
根据所述月度分解电量与所述调度参数,对所述第一待求解问题进行求解,得到第一求解结果;
对所述第一求解结果基于预设处理操作进行处理,得到第一共识变量;
根据所述月度分解电量与所述调度参数,对所述第二待求解问题进行求解,得到第二求解结果,将所述第二求解结果作为第二共识变量;
基于所述第一共识变量、第二共识变量以及预设收敛条件,确定月度功率传输计划。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一共识变量、第二共识变量以及预设收敛条件,确定月度功率传输计划,包括:
根据预设收敛条件确定所述第一共识变量与所述第二共识变量是否收敛;
若不收敛,则根据预设更新规则对所述第一共识变量、第二共识变量以及所述第一待求解问题与所述第二待求解问题中的拉格朗日乘子进行更新;
根据更新后的第一共识变量、第二共识变量以及拉格朗日乘子交替对所述第二待求解问题与所述第一待求解问题进行求解,返回根据预设收敛条件确定所述第一共识变量与所述第二共识变量是否收敛的步骤,直至求解得到的所述第一共识变量和所述第二共识变量满足所述预设收敛条件为止;
将满足所述预设收敛条件的第一共识变量确定为月度功率传输计划。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述功率协同计算模型还包括第三待求解问题;所述第一求解结果包括第一交流输电通道传输功率分配结果与第一直流输电通道传输功率分配结果;
所述对所述第一求解结果基于预设处理操作进行处理,得到第一共识变量,包括:
将所述第一直流输电通道传输功率分配结果进行阶梯化处理,得到第一阶梯化功率分配结果;
根据所述第一阶梯化功率分配结果对所述第三待求解问题进行求解,得到第三求解结果;
根据所述第三求解结果与所述第一交流输电通道传输功率分配结果,得到第一共识变量。
5.一种交直流输电通道功率优化分配装置,其特征在于,所述装置包括:
月度分解电量获取模块,用于获取跨省跨区协议电量的月度分解电量以及调度参数;
月度功率传输计划计算模块,用于将所述月度分解电量与所述调度参数输入预先构建好的功率协同计算模型中,计算得到月度功率传输计划;
月度功率分配计划获取模块,用于获取跨省跨区市场化的月度交易分解电量,将所述月度交易分解电量、所述月度功率传输计划以及所述调度参数输入预先构建好的功率计划调整模型进行调整,得到月度功率分配计划;
输电功率控制模块,用于按照所述月度功率分配计划对所述交直流输电通道进行输电功率控制;
功率协同计算模型构建模块,用于以交流输电通道的损耗与直流输电通道的损耗之和最小化为目标,构建第一函数,以发电机组发电成本、弃风惩罚最小化为目标,构建第二函数;为所述第一函数与所述第二函数分别引入共识变量与输电通道功率偏差惩罚项,得到第一目标函数与第二目标函数;获取所述交直流输电通道的有功损耗函数,将所述第一目标函数、有功损耗函数以及为所述第一目标函数设置的第一约束条件确定为第一待求解问题;将所述第二目标函数与为所述第二目标函数设置的第二约束条件确定为第二待求解问题;以实现直流输电通道功率分配结果阶梯化为目的,构建阶梯化函数,并为所述阶梯化函数设置第三约束条件,将所述阶梯化函数与所述第三约束条件确定为第三待求解问题;根据所述第一待求解问题、第二待求解问题与所述第三待求解问题构建功率协同计算模型;
功率计划调整模型构建模块,用于以所述交直流输电通道的总线损和功率分配计划调整惩罚项最小化为目标,构建第三目标函数,并为所述第三目标函数设置第四约束条件;获取所述交直流输电通道的有功损耗函数,将所述第三目标函数、第四约束条件、以及所述有功损耗函数确定为第四待求解问题;根据所述第四待求解问题构建功率计划调整模型。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述功率协同计算模型中包括有第一待求解问题、第二待求解问题;
所述月度功率传输计划计算模块还用于:根据所述月度分解电量与所述调度参数,对所述第一待求解问题进行求解,得到第一求解结果;对所述第一求解结果基于预设处理操作进行处理,得到第一共识变量;根据所述月度分解电量与所述调度参数,对所述第二待求解问题进行求解,得到第二求解结果,将所述第二求解结果作为第二共识变量;基于所述第一共识变量、第二共识变量以及预设收敛条件,确定月度功率传输计划。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述月度功率传输计划计算模块还用于:根据预设收敛条件确定所述第一共识变量与所述第二共识变量是否收敛;若不收敛,则根据预设更新规则对所述第一共识变量、第二共识变量以及所述第一待求解问题与所述第二待求解问题中的拉格朗日乘子进行更新;根据更新后的第一共识变量、第二共识变量以及拉格朗日乘子交替对所述第二待求解问题与所述第一待求解问题进行求解,返回根据预设收敛条件确定所述第一共识变量与所述第二共识变量是否收敛的步骤,直至求解得到的所述第一共识变量和所述第二共识变量满足所述预设收敛条件为止;将满足所述预设收敛条件的第一共识变量确定为月度功率传输计划。
8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
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,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20070025096A (ko) * | 2005-08-31 | 2007-03-08 | 한국동서발전(주) | 발전비용 최소화 기법을 이용한 경제급전 예측 시스템 및방법 |
CN107528321A (zh) * | 2017-08-21 | 2017-12-29 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 互联电网交直流并联输电通道功率随机优化分配方法 |
WO2018059096A1 (zh) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种多类电源发电计划组合决策方法及存储介质 |
CN110929913A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-03-27 | 河海大学 | 一种直流跨区互联电网多目标发电计划分解协调计算方法 |
CN111667136A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-09-15 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种区域电力市场的出清方法、装置及存储介质 |
-
2022
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20070025096A (ko) * | 2005-08-31 | 2007-03-08 | 한국동서발전(주) | 발전비용 최소화 기법을 이용한 경제급전 예측 시스템 및방법 |
WO2018059096A1 (zh) * | 2016-09-30 | 2018-04-05 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种多类电源发电计划组合决策方法及存储介质 |
CN107528321A (zh) * | 2017-08-21 | 2017-12-29 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 | 互联电网交直流并联输电通道功率随机优化分配方法 |
CN110929913A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-03-27 | 河海大学 | 一种直流跨区互联电网多目标发电计划分解协调计算方法 |
CN111667136A (zh) * | 2020-04-16 | 2020-09-15 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种区域电力市场的出清方法、装置及存储介质 |
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