CN116757388A - 一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置 - Google Patents
一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116757388A CN116757388A CN202310432630.5A CN202310432630A CN116757388A CN 116757388 A CN116757388 A CN 116757388A CN 202310432630 A CN202310432630 A CN 202310432630A CN 116757388 A CN116757388 A CN 116757388A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- constraint
- output
- target
- value
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000012216 screening Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000010977 unit operation Methods 0.000 claims abstract description 45
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 22
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 229910021389 graphene Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
Abstract
本申请涉及一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置。所述方法包括:根据系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集;获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值;获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于所述出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型,目标断面潮流约束为断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束条件;根据目标出清模型进行出清。采用本方法能够有效并快速地筛选出冗余约束,可以有效加快出清模型的优化求解,实现电力市场机组出力计划的优化。
Description
技术领域
本申请涉及电力系统技术领域,特别是涉及一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置。
背景技术
随着电力市场的改革不断深化,为进一步扩大和完善竞争机制下的电力资源优化配置,按照经济调度安排发电调度计划,需要扩大安全约束经济调度模型中涉及的电力市场范围,统筹优化调度区域级内能源电力资源的分配。电力市场通过建立出清模型,例如安全约束经济调度模型(security constrained economic dispatch,SCED),以制定多时段的机组发电计划,在满足电力系统安全性约束的条件下,以系统购电成本最低为优化目标,从而实现电力市场机组出力计划的优化。
安全约束经济调度模型通常为混合整数线性规划模型,其计算效率和准确性时建立电力市场的关键。然而,安全约束经济调度模型中包括多个安全约束条件,例如电力系统平衡约束、机组运行限制约束、断面潮流约束等,安全约束条件作为高度耦合的线性约束,严重影响通过出清模型得到出清结果的效率,使得很难在合理的时间内优化电力市场机组出力计划。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高效率的基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置。
第一方面,本申请提供了一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法,该方法包括:
根据系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集;
获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值;
获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型,目标断面潮流约束为断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束条件;
根据目标出清模型进行出清。
在其中一个实施例中,变量项包括联络线出力和机组出力,获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值,包括:
根据联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值,联络线出力最大目标值为目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的联络线出力,联络线出力最小目标值为目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的联络线出力;
根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值,其中,机组出力最大目标值为目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的机组出力,机组出力最小目标值为目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的机组出力;
结合各联络线出力最大目标值和各机组出力最大目标值,得到最大出力值;
结合各联络线出力最小目标值和各机组出力最小目标值,得到最小出力值。
在其中一个实施例中,根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值,包括:
将目标断面潮流约束中各机组出力对应的系数排序;
基于机组运行限制约束,根据系数遍历各机组出力值;
当已经遍历的各机组出力值满足电力系统平衡约束时,根据当前各机组出力值确定各机组出力最大目标值或各机组出力最小目标值。
在其中一个实施例中,根据联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值,包括:
获取目标断面潮流约束中各联络线出力对应的系数;
获取联络线运行限制约束中各联络线出力的上限和下限;
针对任一联络线出力,在对应的系数为正数的情况下,通过上限确定联络线出力最大目标值,并通过下限确定联络线出力最小目标值,或者,在对应的系数为负数的情况下,通过下限确定联络线出力最大目标值,并通过上限确定联络线出力最小目标值。
在其中一个实施例中,机组运行限制约束包括机组出力范围约束,机组出力范围约束通过以下方式得到:
获取机组的最小技术出力值和额定容量;
根据最小技术出力值和最小计划出力值确定机组出力最小值;
根据额定容量和最大计划出力值确定机组出力最大值;
根据机组出力最小值和机组出力最大值得到机组出力范围约束。
在其中一个实施例中,机组运行限制约束还包括机组固定约束,机组固定约束用于对确定开关机的机组和确定出力值的机组进行出力值的固定。
第二方面,本申请还提供了一种基于冗余约束筛选的电力市场出清装置,该装置包括:
核心约束确定模块,用于根据电力系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集;
目标出力值确定模块,用于获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值;
冗余条件剔除模块,用于获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面约束,得到目标出清模型,目标断面约束为断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束;
出清模块,用于根据目标出清模型进行出清。
第三方面,本申请还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
根据系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集;
获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值;
获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型,目标断面潮流约束为断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束条件;
根据目标出清模型进行出清。
第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该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下步骤:
根据系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集;
获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值;
获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型,目标断面潮流约束为断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束条件;
根据目标出清模型进行出清。
第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
根据系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集;
获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值;
获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型,目标断面潮流约束为断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束条件;
根据目标出清模型进行出清。
上述基于冗余约束筛选的电力市场出清方法、装置、设备、介质和产品,从初始出清模型的安全约束条件中选取系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集,在断面潮流约束中各变量项满足核心约束集的条件下,获取目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值,并获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型,并根据目标出清模型进行出清。
由于安全约束条件为高度耦合的线性约束,加入电力市场出清时的出清模型中会严重影响求解效率,但电网在规划及实际发布计划时已经考虑过承载的安全裕度,并且在局部线路上的电网设计裕量较大,很难出现不满足某些安全约束的情况,因此针对此类约束可以提前识别,判定为冗余约束,不直接加入出清模型的求解,而是在根求解后再分批加入模型,从而提升模型的求解效率。传统技术通常通过极限情况下的机组最小技术出力和额定容量判定冗余约束,然而在变量和约束数量越来越多时传统技术的筛选效率越来越低。
本申请实施例针对出清模型内断面潮流约束进行冗余筛选,可以高效地对断面潮流约束进行冗余筛选。例如在区域级的安全约束经济调度模型中,变量和约束数量都呈几何数量增长,变量数量在几十万到几百万不等,约束数量则不低于百万级。在区域级的安全约束经济调度模型中,一般会增加更多的安全约束,并且对于开放断面潮流类的安全约束来说,其会和全区域电网内的设备存在耦合关系。在这种情况下采用传统技术简单通过极限情况下的机组最小技术出力和额定容量判定,很难筛选出严格符合条件,完全不会造成阻塞的断面。并且在区域级的日前市场中,省间的直流联络线也具备较大的出力调解能力,这在扩大了模型可行域的情况下,也使得模型求解难度加剧,对模型求解速率提出了挑战性,也使针对冗余断面潮流约束的识别变得更加困难。本申请实施例针对出清模型内断面潮流约束进行冗余筛选,从出清模型的安全约束中选取核心约束集,核心约束集包括系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束,上述约束条件主要考虑机组出力和联络线出力的整体出力情况,可以高效地对断面潮流约束进行冗余筛选且可操作性强;选取核心约束集之后,构建断面潮流的松弛子问题,即在断面潮流约束中各变量项满足核心约束集的约束下,获取目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值,从而判断满足核心约束集时目标断面在目标时刻的出力值边界,如果该出力值边界在目标断面潮流约束想要约束的范围之内,则该目标断面潮流约束为冗余断面潮流约束,可以从出清模型中剔除。本申请实施例通过上述方法能够有效并快速地筛选出冗余约束,可以有效加快出清模型的优化求解,实现电力市场机组出力计划的优化,提高出清效率。
附图说明
图1为一个实施例中基于冗余约束筛选的电力市场出清方法的应用环境图;
图2为一个实施例中基于冗余约束筛选的电力市场出清方法的流程示意图;
图3为一个实施例中确定目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值步骤的流程示意图;
图4为另一个实施例中基于冗余约束筛选的电力市场出清方法的流程示意图;
图5为一个实施例中基于冗余约束筛选的电力市场出清装置的结构框图;
图6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基于冗余约束筛选的电力市场出清方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上,也可以放在云上或其他网络服务器上。数据存储系统可以存储各级电力调度机构申报的基础数据。其中,终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备,物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104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,提供了一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法,以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明,包括以下步骤:
步骤202,根据系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集。
其中,系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束为电力市场出清模型中的安全约束条件。出清模型,例如安全约束经济调度模型,通常在满足安全约束条件的情况下,以系统发电代价最低等为优化目标,制定多时段的机组发电计划。
在一种实现方式中,本申请实施例首先获取各级电力调度机构申报的基础数据,例如,机组及联络线的运行条件、日前计划和电网负荷信息等。通过上述基础数据获取电力市场机组运行和电网运行的边界条件,根据边界条件确定出清模型中参数或固定值等非决策变量,从而构建如安全约束经济调度模型的出清模型,再从出清模型中选取部分安全约束条件得到核心约束集。
示例性地,安全约束经济调度模型的安全约束条件通常包括机组运行限制约束、联络线运行限制约束、系统平衡约束、爬坡约束和断面潮流约束等。从安全约束条件中选取系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束,得到核心约束集。
在一种实现方式中,系统平衡约束可以采用以下约束形式表示:
∑i∈iPi,t=D;
其中,Pi,t表示机组i在t时段的出力,D表示系统负荷。
通常来说,传统的系统平衡约束中需要考虑省间联络线的传输功率,在省级出清模型中,省间联络线出力通常不做优化,可以作为固定值减扣。而在区域级系统平衡中,可以将区域视为一个整体,区域外的联络线出力仍然可以作为固定值减扣,从而确保整体模型中机组出力和等于系统负荷值。
在一种实现方式中,机组运行限制约束可以包括机组出力范围约束,其中,机组出力范围约束可以采用以下约束形式表示:
li,t≤Pi,t≤ui,t;
其中,ui,t表示机组i在t时段的出力范围上限,li,t表示机组i在t时段的出力范围下限。
在一种实现方式中,联络线运行限制约束可以采用以下约束形式表示:
lj,y≤TLj,t≤uj,t;
其中,TLj,t表示联络线j在t时段的出力,uj,t表示联络线j在t时段的出力范围上限,lj,t表示联络线j在t时段的出力范围下限。
步骤204,获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值。
其中,断面潮流约束包括多个断面在多个时刻的出力约束,例如,断面S1在t1时刻的出力约束,断面S1在t2时刻的出力约束,断面S2在t1时刻的出力约束,断面S2在t2时刻的出力约束等。
示例性地,断面潮流约束可以采用以下约束形式表示:
其中,Ss,t为断面s在t时刻的出力,为断面s在t时刻针对机组i所在节点的灵敏度,Pi,t为机组i在t时刻的出力,/>为断面s在t时刻针对直流联络线j所在节点的灵敏度,/>为联络线j在t时刻的出力,/>为断面s在t时刻针对负荷l所在节点的灵敏度,LFl,t为负荷l在t时刻的负荷值,DPd,t为断面补充设备的出力值,/>为断面补充设备的比例,其中,补充设备可以为线路、机组、联络线、负荷等;/>表示断面s在t时刻的断面潮流出力上限,/>表示断面s在t时刻的断面潮流出力下限。
示例性地,在断面潮流约束中各变量项满足核心约束集的约束下,获取目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值。例如,断面潮流约束中变量项包括机组出力和联络线出力,在机组出力和联络线出力均满足系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束的情况下,获取目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值。即在变量项机组出力和联络线出力满足系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束的情况下,寻求变量项机组出力和联络线出力的最优解使得目标断面在目标时刻的出力值最大,以及,寻求变量项机组出力和联络线出力的最优解使得目标断面在目标时刻的出力值最小。
步骤206,获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型。
其中,目标断面在目标时刻的出力范围为断面潮流约束中断面潮流出力的上限和下限之间的范围,例如,出力范围即可表示为前述的 表示断面s在t时刻的断面潮流出力上限,/>表示断面s在t时刻的断面潮流出力下限。
其中,断面潮流约束包括多个断面在多个时刻的出力约束,目标断面潮流约束为断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力约束。
其中,初始出清模型是指采用本申请实施例的方法剔除目标断面潮流约束前的出清模型。
示例性地,根据初始出清模型获取其安全约束条件中的断面潮流约束,并针对其中的目标断面潮流约束,即针对目标断面在目标时刻的出力范围,如果目标断面在目标时刻的最大出力值小于或等于出力范围中断面潮流出力上限,且目标断面在目标时刻的最小出力值大于或等于出力范围中断面潮流出力下限,则判断该目标断面潮流约束为冗余约束,从初始出清模型中剔除该目标断面潮流约束,得到目标出清模型。
需要说明的是,由于断面潮流约束包括多个断面在多个时刻的出力约束,因此在一种实现方式中,将断面潮流约束中的多个出力约束依次作为目标断面潮流约束,逐一确定其在满足核心约束集的情况下的最大出力值和最小出力值,并判断其是否满足对应的出力范围,如果满足的话将其剔除,再对断面潮流约束中所有断面的所有时刻遍历后,得到目标出清模型。
步骤208,根据目标出清模型进行出清。
示例性地,对去除冗余约束后的出清模型进行求解,可以使用商业求解器(Gurobi,Cplex等),并调用混合整数求解方法,得到出清结果。
上述基于冗余约束筛选的电力市场出清方法中,从初始出清模型的安全约束条件中选取系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集,在断面潮流约束中各变量项满足核心约束集的条件下,获取目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值,并获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型,并根据目标出清模型进行出清。
由于安全约束条件为高度耦合的线性约束,加入出清模型中会严重影响求解效率,但电网在规划及实际发布计划时已经考虑过承载的安全裕度,并且在局部线路上的电网设计裕量较大,很难出现不满足某些安全约束的情况,因此针对此类约束可以提前识别,判定为冗余约束,不直接加入出清模型的求解,而是在根求解后再分批加入模型,从而提升模型的求解效率。在传统技术中,通常通过极限情况下的机组最小技术出力和额定容量判定冗余约束,然而在变量和约束数量越来越多时传统技术的筛选效率越来越低。例如,在区域级的安全约束经济调度模型中,变量和约束数量都呈几何数量增长,变量数量在几十万到几百万不等,约束数量则不低于百万级。在区域级的安全约束经济调度模型中,一般会增加更多的安全约束,并且对于开放断面潮流类的安全约束来说,其会和全区域电网内的设备存在耦合关系。在这种情况下,采用传统技术简单通过极限情况下的机组最小技术出力和额定容量判定,很难筛选出严格符合条件,完全不会造成阻塞的断面。并且在区域级的日前市场中,省间的直流联络线也具备较大的出力调解能力,这在扩大了模型可行域的情况下,也使得模型求解难度加剧,对模型求解速率提出了挑战性,也使针对冗余断面潮流约束的识别变得更加困难。
本申请实施例针对出清模型内断面潮流约束进行冗余筛选,从出清模型的安全约束中选取核心约束集,核心约束集包括系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束,上述约束条件主要考虑机组出力和联络线出力的整体出力情况,可以高效地对断面潮流约束进行冗余筛选且可操作性强;选取核心约束集之后,构建断面潮流的松弛子问题,即在断面潮流约束中各变量项满足核心约束集的约束下,获取目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值,从而判断满足核心约束集时目标断面在目标时刻的出力值边界,如果该出力值边界在目标断面潮流约束想要约束的范围之内,则该目标断面潮流约束为冗余断面潮流约束,可以从出清模型中剔除。本申请实施例通过上述方法能够有效并快速地筛选出冗余约束,可以有效加快出清模型的优化求解,实现电力市场机组出力计划的优化。
在一个实施例中,机组运行限制约束包括机组出力范围约束,机组出力范围约束可以通过以下方式得到:
步骤A1,获取机组的最小技术出力值和额定容量。
其中,最小技术出力值是指受技术条件限制,机组运行时所必需发出的最小出力,额定容量是指机组的负载能力。
步骤A2,根据最小技术出力值和最小计划出力值确定机组出力最小值。
其中,最小计划出力值是指机组出力条件计划范围中针对机组在某时间段计划的最小值。
步骤A3,根据所述额定容量和最大计划出力值确定机组出力最大值。
其中,最大计划出力值是指机组出力条件计划范围中针对机组在某时间段计划的最大值。
步骤A4,根据机组出力最小值和机组出力最大值得到机组出力范围约束。
示例性地,机组出力范围约束可以表示如下:
li,t≤Pi,t≤ui,t;
li,t=max(MinTOOP,MinPOOP);
ui,t=min(RC,MaxPOOP);
其中,ui,t表示机组i在t时段的出力范围上限,li,t表示机组i在t时段的出力范围下限,MinTOOP表示最小技术出力值,MinPOOP表示最小计划出力值,RC表示额定容量,MaxPOOP表示最大计划出力值。
本实施例通过机组出力条件计划范围对机组的最小技术出力和额定容量做机组出力范围最大值和机组出力范围最小值的更新,以更准确地获取机组出力范围约束。
在一个实施例中,机组运行限制约束还可以包括机组固定约束,机组固定约束用于对确定开关机的机组和确定出力值的机组进行出力值的固定,由于某些约束例如初始状态衔接、最小开关机持续时间、指定开机、指定关机或固定出力等计划,部分机组会在边界条件中,本申请实施例针对初始明确关机的机组和出力值确定的机组做机组出力值的固定,并可以进一步从系统平衡负荷中减扣,使得其不参与后续冗余约束的计算筛选。
本实施例通过将机组固定约束纳入核心约束集的机组运行限制约束中,对初始明确关机的机组和出力值确定的机组做机组出力值的固定,并可以进一步从系统平衡负荷中减扣,使得其不参与后续冗余约束的计算筛选,进一步加快针对冗余断面潮流约束的筛选效率。
在一个实施例中,如图3所示,获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值,包括:
步骤302,根据联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值。
其中,联络线出力最大目标值是指目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的联络线出力。联络线出力最小目标值是指目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的联络线出力。
步骤304,根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定最大出力值对应的各机组出力最大目标值和最小出力值对应的各机组出力最小目标值。
其中,机组出力最大目标值是指目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的机组出力。机组出力最小目标值是指目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的机组出力。
步骤306,结合各联络线出力最大目标值和各机组出力最大目标值,得到目标断面在目标时刻的最大出力值。
步骤308,结合各联络线出力最小目标值和各机组出力最小目标值,得到目标断面在目标时刻的最小出力值。
其中,由于断面潮流约束中的变量项只涉及机组出力和联络线出力,其余均为系数和常数,因此为简化描述,将断面潮流约束采用以下的表达形式:
其中,Pi,t和TLj,t为变量项,表示属于断面s的机组集合,/>表示属于断面s的联络线集合,ai,t、bi,t、cs,t为常数系数。
在一种实现方式中,获取核心约束集后,即可构建断面潮流冗余分析子问题,断面潮流冗余分析子问题是指在断面潮流约束中的变量项机组出力和联络线出力满足核心约束集的情况下,获取目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值,因此,断面潮流冗余分析子问题在求解目标断面在目标时刻的最大出力值时,目标函数可以表示为:
断面潮流冗余分析子问题在求解目标断面在目标时刻的最小出力值时,目标函数可以表示为:
示例性地,在核心约束集中,由于变量项机组出力的相关约束条件包括机组运行限制约束和系统平衡约束,可以根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的机组出力,即各机组出力最大目标值;确定目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的机组出力,即各机组出力最小目标值。
示例性地,在核心约束集中,由于变量项联络线出力的相关约束条件包括联络线运行限制约束,可以根据联络线运行限制约束,确定目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的联络线出力,即各联络线出力最大目标值;确定目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的联络线出力,即各联络线出力最小目标值。
示例性地,确定目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的机组出力和联络线出力后,带入至上述目标函数中即可得到最大出力值。
示例性地,确定目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的机组出力和联络线出力后,带入至上述目标函数中即可得到最小出力值。
本实施例通过根据联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值,根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值,结合各联络线出力最大目标值和各机组出力最大目标值,得到最大出力值,结合各联络线出力最小目标值和各机组出力最小目标值,得到最小出力值。通过构建断面潮流冗余分析子问题,根据机组出力和联络线出力所需满足的核心约束集中的约束条件,能够快速得到目标断面在目标时刻的出力值边界。
在一个实施例中,根据联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值,包括:
步骤B1,获取目标断面潮流约束中各联络线出力对应的系数。
步骤B2,获取联络线运行限制约束中各联络线出力的上限和下限。
步骤B3,针对任一联络线出力,在对应的系数为正数的情况下,通过上限确定联络线出力最大目标值,并通过下限确定联络线出力最小目标值,或者,在对应的系数为负数的情况下,通过下限确定联络线出力最大目标值,并通过上限确定联络线出力最小目标值。
在核心约束集中,与联络线出力相关的包括联络线运行限制约束,其只与联络线出力的上限和下限相关,即lj,t≤TLj,t≤uj,t,则在确定目标断面在目标时刻的出力最大值和出力最小值时,其对应的联络线出力最优解取值一定在边界上。
示例性地,在确定目标断面在目标时刻的出力最大值时,联络线出力最大目标值可以表示为:
其中,联络线出力最大目标值的实际取值和系数bi,t的正负号相关。
本实施例通过将各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值固定在联络线运行限制约束中联络线出力的边界上,例如在确定目标断面在目标时刻的出力最大值时,将TLj,t固定为后作为常数项化简,能够进一步简化断面冗余分析子问题,并将整个子问题简化成只和机组出力有关的形式。
在一个实施例中,根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值,包括:
步骤C1,将目标断面潮流约束中各机组出力对应的系数排序。
步骤C2,基于机组运行限制约束,根据系数遍历各机组出力值。
步骤C3,当已经遍历的各机组出力值满足电力系统平衡约束时,根据当前各机组出力值确定各机组出力最大目标值或各机组出力最小目标值。
示例性地,根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值,即获取目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的机组出力,可以表示为:
li,t≤Pi,t≤ui,t;
在一种实现方式中,采用贪婪算法确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值。
示例性地,以确定目标断面在目标时刻的最大出力值为例,为进一步加快冗余筛选计算,采用贪婪算法获取满足机组运行限制约束和系统平衡约束时,断面s在t时刻的最大出力值,包括:
步骤D1,将断面潮流约束中ai,tPi,t项,按照机组出力的系数ai,t由大到小排序。
步骤D2,依次使ai,tPi,t项中对应的Pi,t值从最小到最大增加。
步骤D3,判定已经遍历的Pi,t出力和是否满足平衡约束,若不满足,则重复步骤D2,若满足,则继续步骤D4。
步骤D4,通过当前机组的出力值Pi,t和计算断面s在t时刻的最大出力值。
本实施例通过将目标断面潮流约束中各机组出力对应的系数排序,基于机组运行限制约束,根据系数遍历各机组出力值,当已经遍历的各机组出力值满足电力系统平衡约束时,根据当前各机组出力值确定各机组出力最大目标值或各机组出力最小目标值,采用如贪婪算法的启发式算法,快速并准确地获取目标断面在目标时刻的出力最大值和出力最小值,有效求解断面潮流的松弛子问题,从而快速识别出冗余断面潮流约束。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法,包括:
步骤402,获取电力系统的基础数据。
步骤404,根据基础数据,获取初始安全约束经济调度模型。
步骤406,获取初始安全经济约束调度模型中断面潮流约束的断面潮流出力值计算函数和断面潮流的出力范围。
其中,断面潮流出力值计算函数和断面潮流的出力范围均是以目标断面在目标时刻的出力作为最小计算单元。例如,断面潮流出力值计算函数如下:
断面潮流的出力范围如下:
其中,Ss,t是指目标断面s在目标时刻t的出力值。本申请实施例在对断面潮流约束冗余筛选过程中是针对目标时刻的目标断面的约束条件进行筛选,即针对目标断面潮流约束进行筛选。
步骤408,从初始安全经济约束调度模型中选取系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集。
步骤410,更新机组运行限制约束中机组出力范围约束的机组出力范围。
步骤412,基于断面潮流出力值计算函数中各联络线出力对应的系数,结合系数的正负和联络线运行限制约束中联络线出力上下限,确定目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的各联络线出力和目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的各联络线出力。
步骤414,采用贪婪算法,在满足系统平衡约束和机组运行限制约束中机组出力上下限的情况下,确定目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的各机组出力和目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的各机组出力。
步骤416,将目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的各联络线出力、目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的各机组出力,代入断面潮流出力值计算函数中,获取目标断面在目标时刻的最大出力值。
步骤418,将目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的各联络线出力、目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的各机组出力,代入断面潮流出力值计算函数中,获取目标断面在目标时刻的最小出力值。
步骤420,如果目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值均满足断面潮流的出力范围,则该目标断面潮流约束从初始出清模型中剔除,得到目标出清模型。
其中,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值均满足断面潮流的出力范围即可判断目标断面潮流约束为冗余约束。
步骤422,对目标出清模型进行求解,调用混合整数求解方法,得到出清结果。
本实施例针对初始出清模型内的断面潮流约束进行冗余筛选,通过选取核心约束集,构建断面潮流的松弛子问题,并使用启发式算法求解该子问题,从而识别出冗余的断面潮流约束,将其从模型中剔除后,进行出清模型求解,能够有效并快速筛选出冗余的断面潮流约束,有效加快出清模型的优化求解,实现电力市场机组出力计划的优化。
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基于冗余约束筛选的电力市场出清方法的基于冗余约束筛选的电力市场出清装置。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基于冗余约束筛选的电力市场出清装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于基于冗余约束筛选的电力市场出清方法的限定,在此不再赘述。
在一个实施例中,如图5所示,提供了一种基于冗余约束筛选的电力市场出清装置,包括:核心约束确定模块502、目标出力值确定模块504、冗余条件剔除模块506和出清模块508,其中:
核心约束确定模块502,用于根据电力系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集。
目标出力值确定模块504,用于获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值。
冗余条件剔除模块506,用于获取断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果最大出力值和最小出力值均属于出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面约束,得到目标出清模型,目标断面约束为断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束。
出清模块508,用于根据目标出清模型进行出清。
在一个实施例中,该变量项包括联络线出力和机组出力,该目标出力值确定模块504在执行获取断面潮流约束中各变量项在核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值时,进一步被配置为:根据联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值,联络线出力最大目标值为目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的联络线出力,联络线出力最小目标值为目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的联络线出力;根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值,其中,机组出力最大目标值为目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的机组出力,机组出力最小目标值为目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的机组出力;结合各联络线出力最大目标值和各机组出力最大目标值,得到最大出力值;结合各联络线出力最小目标值和各机组出力最小目标值,得到最小出力值。
在一个实施例中,该目标出力值确定模块504在执行根据机组运行限制约束和系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值时,进一步被配置为:将目标断面潮流约束中各机组出力对应的系数排序;基于机组运行限制约束,根据系数遍历各机组出力值;当已经遍历的各机组出力值满足电力系统平衡约束时,根据当前各机组出力值确定各机组出力最大目标值或各机组出力最小目标值。
在一个实施例中,该目标出力值确定模块504在执行根据联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值时,进一步被配置为:获取目标断面潮流约束中各联络线出力对应的系数;获取联络线运行限制约束中各联络线出力的上限和下限;针对任一联络线出力,在对应的系数为正数的情况下,通过上限确定联络线出力最大目标值,并通过下限确定联络线出力最小目标值,或者,在对应的系数为负数的情况下,通过下限确定联络线出力最大目标值,并通过上限确定联络线出力最小目标值。
在一个实施例中,核心约束确定模块502中机组运行限制约束包括机组出力范围约束,该机组出力范围约束通过以下方式得到:获取机组的最小技术出力值和额定容量;根据最小技术出力值和最小计划出力值确定机组出力最小值;根据额定容量和最大计划出力值确定机组出力最大值;根据机组出力最小值和机组出力最大值得到机组出力范围约束。
在一个实施例中,核心约束确定模块502中机组运行限制约束还包括机组固定约束,该机组固定约束用于对确定开关机的机组和确定出力值的机组进行出力值的固定。
上述基于冗余约束筛选的电力市场出清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服务器,其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output,简称I/O)和通信接口。其中,处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接,通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。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和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。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。该计算机设备的数据库用于存储电力系统基础数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法。
本领域技术人员可以理解,图6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,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上述各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上述各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上述各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,且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
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)
1.一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法,其特征在于,所述方法包括:
根据系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集;
获取断面潮流约束中各变量项在所述核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值;
获取所述断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果所述最大出力值和所述最小出力值均属于所述出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面潮流约束,得到目标出清模型,所述目标断面潮流约束为所述断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束条件;
根据所述目标出清模型进行出清。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述变量项包括联络线出力和机组出力,所述获取断面潮流约束中各变量项在所述核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值,包括:
根据所述联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值,所述联络线出力最大目标值为目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的联络线出力,所述联络线出力最小目标值为目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的联络线出力;
根据所述机组运行限制约束和所述系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值,其中,所述机组出力最大目标值为目标断面在目标时刻的出力值最大时对应的机组出力,所述机组出力最小目标值为目标断面在目标时刻的出力值最小时对应的机组出力;
结合所述各联络线出力最大目标值和所述各机组出力最大目标值,得到所述最大出力值;
结合所述各联络线出力最小目标值和所述各机组出力最小目标值,得到所述最小出力值。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述机组运行限制约束和所述系统平衡约束,确定各机组出力最大目标值和各机组出力最小目标值,包括:
将所述目标断面潮流约束中各机组出力对应的系数排序;
基于所述机组运行限制约束,根据所述系数遍历各所述机组出力值;
当已经遍历的各机组出力值满足所述电力系统平衡约束时,根据当前各机组出力值确定所述各机组出力最大目标值或所述各机组出力最小目标值。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述联络线运行限制约束,确定各联络线出力最大目标值和各联络线出力最小目标值,包括:
获取所述目标断面潮流约束中各联络线出力对应的系数;
获取所述联络线运行限制约束中各联络线出力的上限和下限;
针对任一联络线出力,在对应的系数为正数的情况下,通过所述上限确定所述联络线出力最大目标值,并通过所述下限确定所述联络线出力最小目标值,或者,在对应的系数为负数的情况下,通过所述下限确定所述联络线出力最大目标值,并通过所述上限确定所述联络线出力最小目标值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述机组运行限制约束包括机组出力范围约束,所述机组出力范围约束通过以下方式得到:
获取机组的最小技术出力值和额定容量;
根据所述最小技术出力值和最小计划出力值确定机组出力最小值;
根据所述额定容量和最大计划出力值确定机组出力最大值;
根据所述机组出力最小值和所述机组出力最大值得到所述机组出力范围约束。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述机组运行限制约束还包括机组固定约束,所述机组固定约束用于对确定开关机的机组和确定出力值的机组进行出力值的固定。
7.一种基于冗余约束筛选的电力市场出清装置,其特征在于,所述装置包括:
核心约束确定模块,用于根据电力系统平衡约束、机组运行限制约束和联络线运行限制约束得到核心约束集;
目标出力值确定模块,用于获取断面潮流约束中各变量项在所述核心约束集的约束下,目标断面在目标时刻的最大出力值和最小出力值;
冗余条件剔除模块,用于获取所述断面潮流约束中目标断面在目标时刻的出力范围,如果所述最大出力值和所述最小出力值均属于所述出力范围,则从初始出清模型中剔除目标断面约束,得到目标出清模型,所述目标断面约束为所述断面潮流约束中目标断面在目标时刻的约束;
出清模块,用于根据所述目标出清模型进行出清。
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6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6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6中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310432630.5A CN116757388A (zh) | 2023-04-20 | 2023-04-20 | 一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310432630.5A CN116757388A (zh) | 2023-04-20 | 2023-04-20 | 一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116757388A true CN116757388A (zh) | 2023-09-15 |
Family
ID=87950275
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310432630.5A Pending CN116757388A (zh) | 2023-04-20 | 2023-04-20 | 一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116757388A (zh) |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090216576A1 (en) * | 2008-02-21 | 2009-08-27 | Maxager Technology, Inc. | Method for constrained business plan optimization based on attributes |
KR20150002915A (ko) * | 2013-06-26 | 2015-01-08 | 김선웅 | 전력 계통의 최적화 해석을 위한 제약 조건 처리 방법 |
CN106446383A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-02-22 | 三峡大学 | 一种基于改进约束序优化的带安全约束的不确定性机组组合问题求解方法 |
CN110766480A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-07 | 中国南方电网有限责任公司 | 考虑条件控制断面的实时市场出清优化方法和装置 |
CN111291985A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-16 | 中国南方电网有限责任公司 | 一种基于条件断面建模的日前电力市场出清方法及装置 |
CN111428922A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-17 | 云南电网有限责任公司 | 一种快速后验条件断面的电力市场出清方法及系统 |
US20200258168A1 (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-13 | Midcontinent Independent System Operator, Inc. | Systems And Methods For Managing Watchlist Constraints On An Electric Power Grid |
CN112926762A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-06-08 | 云南电网有限责任公司 | 一种基于安全约束机组组合模型的出清方法及装置 |
CN112966858A (zh) * | 2021-02-18 | 2021-06-15 | 云南电网有限责任公司 | 一种基于可变负荷的冗余约束识别方法及系统 |
CN114254956A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-03-29 | 中国电力科学研究院有限公司 | 安全约束经济调度线性规划预处理方法、系统及存储介质 |
CN114336606A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-12 | 中国电力科学研究院有限公司 | 可再生能源区域弃量确定方法、系统、设备及存储介质 |
US20220391375A1 (en) * | 2020-03-03 | 2022-12-08 | Kalibrate Technologies Limited | Achieving feasibility of optimization constraints |
-
2023
- 2023-04-20 CN CN202310432630.5A patent/CN116757388A/zh active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090216576A1 (en) * | 2008-02-21 | 2009-08-27 | Maxager Technology, Inc. | Method for constrained business plan optimization based on attributes |
KR20150002915A (ko) * | 2013-06-26 | 2015-01-08 | 김선웅 | 전력 계통의 최적화 해석을 위한 제약 조건 처리 방법 |
CN106446383A (zh) * | 2016-09-14 | 2017-02-22 | 三峡大学 | 一种基于改进约束序优化的带安全约束的不确定性机组组合问题求解方法 |
US20200258168A1 (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-13 | Midcontinent Independent System Operator, Inc. | Systems And Methods For Managing Watchlist Constraints On An Electric Power Grid |
CN110766480A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-02-07 | 中国南方电网有限责任公司 | 考虑条件控制断面的实时市场出清优化方法和装置 |
CN111291985A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-16 | 中国南方电网有限责任公司 | 一种基于条件断面建模的日前电力市场出清方法及装置 |
US20220391375A1 (en) * | 2020-03-03 | 2022-12-08 | Kalibrate Technologies Limited | Achieving feasibility of optimization constraints |
CN111428922A (zh) * | 2020-03-19 | 2020-07-17 | 云南电网有限责任公司 | 一种快速后验条件断面的电力市场出清方法及系统 |
CN112926762A (zh) * | 2021-01-15 | 2021-06-08 | 云南电网有限责任公司 | 一种基于安全约束机组组合模型的出清方法及装置 |
CN112966858A (zh) * | 2021-02-18 | 2021-06-15 | 云南电网有限责任公司 | 一种基于可变负荷的冗余约束识别方法及系统 |
CN114254956A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-03-29 | 中国电力科学研究院有限公司 | 安全约束经济调度线性规划预处理方法、系统及存储介质 |
CN114336606A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-12 | 中国电力科学研究院有限公司 | 可再生能源区域弃量确定方法、系统、设备及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Majidi-Qadikolai et al. | Stochastic transmission capacity expansion planning with special scenario selection for integrating $ N-1$ contingency analysis | |
CN111145076B (zh) | 数据并行化处理方法、系统、设备及存储介质 | |
WO2022142001A1 (zh) | 基于多评分卡融合的目标对象评价方法及其相关设备 | |
Abiri-Jahromi et al. | On the loadability sets of power systems—Part II: Minimal representations | |
CN111697590A (zh) | 一种基于熵权法的电力系统关键节点识别方法及系统 | |
CN115080248B (zh) | 调度装置的调度优化方法、调度装置和存储介质 | |
CN111368707B (zh) | 基于特征金字塔与密集块的人脸检测方法、系统、设备及介质 | |
CN112990583B (zh) | 一种数据预测模型的入模特征确定方法及设备 | |
Campos et al. | Reliability evaluation of composite generation and transmission systems via binary logistic regression and parallel processing | |
CN113886092A (zh) | 一种计算图执行方法、装置及相关设备 | |
CN111768096A (zh) | 基于算法模型的评级方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112288397A (zh) | 流程模板配置方法、流程执行方法、装置和电子设备 | |
CN116757388A (zh) | 一种基于冗余约束筛选的电力市场出清方法及装置 | |
CN112416709B (zh) | 芯片动态功耗估计方法、装置、处理器芯片及服务器 | |
CN114880315A (zh) | 业务信息清洗方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
Jian et al. | A particle swarm optimisation algorithm for cloud-oriented workflow scheduling based on reliability | |
Fan et al. | Stochastic programming for global supply chain planning under uncertainty: an outline | |
CN110175262A (zh) | 基于聚类的深度学习模型压缩方法、存储介质及系统 | |
CN115412401B (zh) | 训练虚拟网络嵌入模型及虚拟网络嵌入的方法和装置 | |
CN113723593B (zh) | 一种基于神经网络的切负荷预测方法及系统 | |
CN116957170B (zh) | 一种电力系统优化问题的约束集约减方法及系统 | |
CN116488242B (zh) | 电力交互中的能源自适应调整消纳方法和装置 | |
CN116662200A (zh) | 一种测试数据的生成方法、装置、电子设备及介质 | |
Santoshkumar et al. | Eliminating Non-dominated Sorting from NSGA-III | |
CN115912355A (zh) | 变电站供电区域的划分方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |