JP3847936B2 - Power system supply and demand plan creation device and program recording medium - Google Patents

Power system supply and demand plan creation device and program recording medium Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To promptly make an operating plan which satisfies all the restrictions to be considered, in terms of operation and requires lower operating cost. SOLUTION: This apparatus for planning of supply and demand is provided with an initial operating plan creating means 5, which prepares an operating plan for the start and stop of generators based on information, such as estimated demand and generator equipment data and makes an initial operating plan with respect to the start and stop of the generators using a neural network, which satisfies balance of power supply and demand and restrictions on operation not straddling between the generators, and an operating plan modifying means 6, which modifies the initial operating plan made by the initial operating plan creating means 5, using simulated annealing so that restrictions on operations straddling between the generators are satisfied.

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電力系統の経済運用面から電力系統の運用計画を作成する電力系統の需給計画作成装置及びプログラムの記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電力系統の運用計画の一つとして、発電機の起動・停止計画問題がある。この発電機の起動・停止計画問題は、さまざまな制約を考慮しながら運用コストが最小となるように各発電機の運用計画を決定する問題であって、電力系統の経済運用面から非常に重要な問題である。
【０００３】
従来、このような発電機の起動・停止の運用計画は、コンピュータを用いて、定式化された多変数をもった目的関数を、各変数の制約条件を満足させながら最小化することにより、電力系統の運用コストを最小化する数理計画法が採用されている。また、特開平５−１５７０１号公報や公知文献として、電気学会電力・エネルギー部門誌111 巻７号「ニューラルネットワークによる発電機起動停止計画問題の一解析法」のようにニューラルネットワーク（Neural Network: 以下ＮＮと称する）を用いる方法も提案されている。
【０００４】
しかしながら、以上のような数理計画法あるいはＮＮを用いた運用計画の作成に際し、電力系統には系統運用上種々の制約条件があるが、目的関数として定式化できる制約条件は、発電機自体に関係する制約条件だけであって、電力系統の運用上考慮すべきすべての制約、例えば同一プラント内での同時起動・停止の禁止のような発電機間にまたがる制約条件等を満足させることができないことから、実際に実行可能な最適な運用計画を作成することが難しい。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、従来、以上のような数理計画法あるいはＮＮを用いて作成された運用計画に対して、知識・経験の豊富な技術者が各発電所を含む電力系統全体を判断しながら各発電機に関する起動・停止タイミングの修正を行っているが、非常に多くの手間と時間がかかり、各技術者個人の判断にゆだねざるを得ず、常に最適な運用スケジュールを迅速に作成することができないという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたもので、運用上考慮すべき全ての制約を満足し、かつ運用コストの安価な運用計画を迅速に作成する電力系統の需給計画作成装置及びプログラムの記憶媒体を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記の目的を達成するため、次のような手段により電力系統の需給計画作成装置を構成するものである。
請求項1に対応する発明は、予測電力需要、発電機設備データなどの情報から発電機の起動・停止の運用計画を作成する電力系統の需給計画作成装置において、ニューラルネットワークを用いて電力需給バランスおよび発電機間にまたがらない運用上の制約を満足する発電機・停止に関する初期運用計画を作成する初期運用計画作成手段と、この初期運用計画作成手段で作成される初期運用計画を、シミュレーテッドアニ―リングを用いて発電機間にまたがる運用上の制約を満足するように修正する運用計画修正手段と、総電力需要データ、処理途中および処理結果のデータを記憶するデータ記憶手段とを備え、前記運用計画修正手段は、前記初期運用計画作成手段で作成された初期運用計画が発電機間にまたがるような制約に違反しているか否かを確認する運用制約確認手段と、制約違反が確認されたときに、その制約を違反している運転状態を修正する時刻と発電機または発電所を表す初期運用計画の修正案を作成し該修正案を文字列で表現して前記データ記憶手段に記憶する修正案作成手段と、この修正案作成手段によって作成された修正案の善し悪しを評価する値を算出し記憶する評価値算出手段と、この評価値算出手段で算出された修正案を別の案に変更する修正案変更手段と、この修正案変更手段によって作成された新しい修正案を採用するか否かを判定する修正案判定手段と、修正案の変更を繰り返しを制御し、また一定の条件を満たした場合に修正案の変更を中止する収束判定手段と、修正案の履歴の中で所定値以上の評価値を持つ修正案に対する運用計画を選択する最適計画選定手段とから構成されたものである。
【０００９】
請求項２に対応する発明は、予測電力需要、発電機設備データなどの情報から発電機の起動・停止の運用計画を作成する電力系統の需給計画作成装置において、ラグランジェ緩和法を用いて電力需給バランスおよび発電機間にまたがらない運用上の制約を満足する発電機・停止に関する初期運用計画を作成する初期運用計画作成手段と、この初期運用計画作成手段で作成される初期運用計画を、シミュレーテッドアニ―リングを用いて発電機間にまたがる運用上の制約を満足するように修正する運用計画修正手段と、総電力需要データ、前記運用計画修正手段で修正された処理途中および処理結果のデータを記憶するデータ記憶手段とを備え、前記運用計画修正手段は、前記初期運用計画作成手段で作成された初期運用計画が発電機間にまたがるような制約に違反しているか否かを確認する運用制約確認手段と、制約違反が確認されたときに、その制約を違反している運転状態を修正する時刻と発電機または発電所を表す初期運用計画の修正案を作成し該修正案を文字列で表現して前記データ記憶手段に記憶する修正案作成手段と、この修正案作成手段によって作成された修正案の善し悪しを評価する値を算出し記憶する評価値算出手段と、この評価値算出手段で算出された修正案を別の案に変更する修正案変更手段と、この修正案変更手段によって作成された新しい修正案を採用するか否かを判定する修正案判定手段と、修正案の変更を繰り返し制御し、また一定の条件を満たした場合に修正案の変更を中止する収束判定手段と、修正案の履歴の中で所定値以上の評価値を持つ修正案に対する運用計画を選択する最適計画選定手段とから構成されたものである。
【００１０】
請求項３に対応する発明は、コンピュータにより、予測電力需要、発電機設備データなどの情報から発電機の起動・停止の運用計画を作成するプログラムを記録する記録媒体であって、ニューラルネットワークまたはラグランジェ緩和法を用いて電力需給バランスおよび発電機間にまたがらない運用上の制約を満足する発電機・停止に関する初期運用計画を作成する初期運用計画作成機能と、
前記初期運用計画作成機能で作成された初期運用計画が発電機間にまたがるような制約に違反しているか否かを確認する運用制約確認機能と、制約違反が確認されたときに、その制約を違反している運転状態を修正する時刻と発電機または発電所を表す初期運用計画の修正案を作成し該修正案を文字列で表現して記憶させる修正案作成機能と、この修正案作成機能によって作成された修正案の善し悪しを評価する値を算出し記憶する評価値算出機能と、この評価値算出機能で算出された修正案を別の案に変更する修正案変更機能と、この修正案変更機能によって作成された新しい修正案を採用するか否かを判定する修正案判定機能と、修正案の変更を繰り返しを制御し、また一定の条件を満たした場合に修正案の変更を中止する収束判定機能と、修正案の履歴の中で所定値以上の評価値を持つ修正案に対する運用計画を選択する最適計画選定機能と、総電力需要データ、処理途中および処理結果のデータを記憶させるデータ記憶機能とを実行することを特徴とする電力系統の需給計画を作成するプログラムを記録した記録媒体である。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、請求項１及び請求項２係る発明による電力系統の需給計画作成装置の実施の形態を説明するブロック構成図である。
【００１２】
この需給計画作成装置は、例えば各時間帯ごとの総電力需要とその他の初期運用計画の作成上必要な情報を予測する需要予測手段１と、この需要予測手段１で予測される総電力需要等の情報と発電機設備データとを用いて運用コストの安価な運用計画を作成する需給計画作成装置本体２と、オペレータによる必要な指示情報を入力したり、処理途中および処理結果を表示するマンマシン・インターフェース装置３とによって構成されている。
【００１３】
この需給計画作成装置本体２は、各発電機の最大出力・最小出力、各発電機の最小停止時間、各発電機の最小運転時間、その他必要なデータを記憶する設備データ記憶手段４と、この設備データ記憶手段４に記憶される各発電機の設備データおよび前記需要予測手段１が求めた総電力需要による電力需給バランスをもとに、ＮＮを用いて電力需要バランス及び発電機間にまたがらない運用上の制約を満足する発電機の起動・停止に関する初期運用計画を算出する初期運用計画算出手段５と、この初期運用計画算出手段５によって算出される初期運用計画に対し、ＳＡを用いて発電機の起動、停止タイミングを修正する運用計画修正手段６と、前記需要予測手段１が求めた総電力需要データ、処理途中および処理結果のデータを記憶する処理データ記憶手段７とが設けられている。
【００１４】
ここで、上記初期運用計画算出手段５は、図２に示すように発電機データや需要データにより決定されたニューロン間の結合とバイアス電流を用いてＮＮを構築するＮＮ構築手段Ｓ０１と、ニューロンの初期値を設定するＮＮ初期値設定手段Ｓ０２と、ＮＮを動作させるＮＮ動作手段Ｓ０３と、ＮＮより得られた結果から発電機のＯＮ／ＯＦＦ状態を決定する発電機状態決定手段Ｓ０４と、需給バランスを満たすように発電機の出力を決定する発電機出力決定手段Ｓ０５とにより構成されている。
【００１５】
また、上記運用計画修正手段６は、図３に示すように初期運用計画が発電機間にまたがるような運用制約に違反しているか否かを確認する運用制約確認手段ＳＭ０１と、運用制約確認手段ＳＭ０１によって制約違反と確認されたとき、その制約違反と確認された運転状態を修正する時刻と発電機又は発電所とを例えば２進数を用いた文字列で表す修正案作成手段ＳＭ０２と、この修正案作成手段ＳＭ０２で作成された修正案の評価値を算出する評価値算出手段ＳＭ０３と、新しい修正案を変更する修正案変更手段ＳＭ０４と、この修正案変更手段ＳＭ０４が作成した新しい修正案の評価値を再度評価（ＳＭＯ３）したのち、これを採用するか否かを判定する修正案判定手段ＳＭ０５と、修正案の変更を制御し、予め定められた条件まで繰り返す収束判定手段ＳＭ０６と、この収束判定手段ＳＭ０６によって収束と判定された場合に、それまでの修正案の履歴の中から最も評価値の良い修正案に対応する運用計画を選択する最適計画選定手段ＳＭ０７とから構成されている。
【００１６】
次にこのように構成された電力系統の需給計画作成装置の作用を述べる。
需給計画作成装置本体３においては、初期運用計画算出手段５により受給予測手段１が求めた総電力需要と設備データ記憶手段４が保持する発電機に関係する設備データをもとに、ＮＮを用いて初期運用計画を次のように算出する。
【００１７】
まず、ＮＮ構築手段ＳＭ０１について説明する。
ネットワークは図４に示すように、２つの演算増幅器によってニューロンが構成されており、ネットワークのエネルギー関数Ｅを（１）式で定義することができる。
【００１８】
【数１】

Figure 0003847936
【００１９】
この（１）式のエネルギー関数の最小値が解くべき問題の最適解となるように定式化を行い、Ｗij，Ｉi を決定すれば、問題を解くＮＮが構成できるが、このＮＮでは不等式制約を持つ組合せ最適化問題を解くことができないために、不等式制約を含む線形計画問題を（２）乃至（４）式のように、不等式ニューロンＹの特性を（５）式のように表し、線形計画問題を解く。図５に線形計画問題を解くためのＮＮを示す。
【００２０】
Figure 0003847936
但し、上式において、Ｖ：ｎ次の変数ベクトル、Ａ：ｎ次のコスト係数ベクトル、Ｄj ：制約係数ベクトル、Ｂj ：境界値である。
【００２１】
これらのＮＮは、例えば需給バランス、発電機の最大・最小出力、発電機最小運転時間等の制約を満足させつつ運用コストを最小とする最適解を求めることにある。具体的には、
電力の需給バランス
発電機の最大、最小出力
発電機の最小停止時間
発電機の最小運転時間
等の制約を考慮して発電機の起動・停止計画を定式化する。この時、目的関数は運用コストの面から考えると、燃料費及び起動コストが変数となる。
【００２２】
【数２】
Figure 0003847936
【００２３】
但し、上式において、Ｔ：計画期間、Ｎ：発電機の数、Ｄj ：期間ｊにおける総電力需、Ｐij：発電機ｉの期間ｊにおける運転状態（１：運転、０：停止）である。
【００２４】
上記内容から、（１）式と（６）式を比較することによって、変数用ニューロンＶi2j2からＶi1j1への結合Ｗ1 i1j2および変数用ニューロンＶijへのバイアス電流Ｉ1 ijは次式のようになる。図６に発電機起動・停止計画問題を解くためのＮＮを示す。
【００２５】
Ｗ1 i1j1,i2j2 ＝Ｓi1δi1, j2δj2,j1-1 ……（９）
Ｉ1 ij＝−ｆi −Ｓi ……（１０）
ここで、δij＝1(i=j)、 δij＝0( i≠j)
但し、制約条件として変数用ニューロンからの不等式用ニューロンへの結合は不等式を下限値制約の形にした時の係数の値を用いる。また、不等式用ニューロンから変数用ニューロンへの結合は、制約を違反した場合、変数の値が制約を満たすように変更されるように決定する。例として需要下限制約の場合を示す。
【００２６】
・変数用ニューロンＶijから不等式用ニューロンＹ２j への結合Ｗ２j,ij
Ｗ２j,ij＝−Ｐmin i ……（１１）
・不等式用ニューロンＹ２j から変数用ニューロンＶijへの結合Ｗ３ji,j
Ｗ３ji,j＝Ｐmin i ……（１２）
・不等式用ニューロンＹ２j のバイアス電流Ｉ２j のバイアス電流Ｉ２j
Ｉ２j ＝Ｄj ……（１３）
以上のようにしてＮＮを構築し、ＮＮ初期値設定手段Ｓ０２に移行する。
【００２７】
このＮＮ初期値設定手段Ｓ０２は、ＮＮに与える初期値によって得られる解に多少のバラツキが表れるため、区間［０，１］の一様乱数を用いて例えば１００通りの初期値を作成し、ＮＮ動作手段Ｓ０３に移行する。
【００２８】
ＮＮ動作手段Ｓ０３は、ＮＮ初期値設定手段Ｓ０２により設定された初期値を用いてＮＮを動作させて、発電機状態決定手段Ｓ０４に移行する。
発電機状態決定手段Ｓ０４は、ＮＮから得られた結果から発電機のＯＮ／ＯＦＦ状態を決定し、発電機出力決定手段Ｓ０５に移行する。
【００２９】
発電機出力決定手段Ｓ０５は、需給バランスを満たすように発電機の出力を決定する手段であり、例えば等増分燃料費の法則を用いて最適となる発電機の出力を決定する。
【００３０】
以上のような初期運用計画算出手段５では、ＮＮにより需給バランスと発電機間にまたがらない制約、例えば発電機の最大・最小出力、発電機の最小停止時間、最小運転時間等の制約を満足させつつ、運用コストが最小となる運用計画が得られる。
【００３１】
しかしながら、ＮＮでは発電機間にまたがるような制約条件、例えば同一発電所における複数の発電機の同時起動・停止台数制約（ＢＴＧ制約）は考慮できない。そこで、運用計画修正手段６では、シミュレーテッドアリーリング（Simulated Anealing: を以下ＳＡと呼ぶ）を用いてこのような発電機間にまたがる制約も満足するような運用計画へと初期運用計画を修正する。
【００３２】
ここで用いるＳＡとは、組合せ最適化問題に適用可能な最適化手法の一つであり、「焼きなまし」を計算機上で模擬する手法である。
物質の規則正しい結晶は、高温で融解状態にしてから十分ゆっくりと冷却することによって得られる。この現象は物理的なエネルギーが最小の状態が規則正しい結晶状態に対応し、またエネルギーが極小となる場合には規則正しい結晶状態にならない。焼きなましとは、温度というゆらぎを系に与えることにより、エネルギーの極小値に捕らわれることなく、大域的な最小値として規則正しい結晶状態を得るための物理的な手段である。ＳＡは、この物理的な「焼きなまし」の類推により、組合せ最適化問題などの最適化問題の解放として、提案されているものである。つまりＳＡは多数の極小解を持った非線形関数の大域的な最小値を求めるための確率的な最適化手法である。
【００３３】
次に、この運用計画修正手段６の作用を図３により詳細に説明する。
初期運用計画算出手段５では、ＮＮを用いて電力需要バランスと発電機間にまたがらない制約とを考慮した初期運用計画を作成したが、ＮＮでは、例えばＢＴＧ制約、系統の潮流制約など、発電機間にまたがるような制約を満足させることができないので、運用計画修正手段６では、初期運用計画を修正して発電機間にまたがるような制約も満足した計画を求める。この初期運用計画の修正案は、修正する時刻と発電機の組みで表すことができるが、どの時刻のどの発電機の運転状態を修正すれば全ての制約を満足し、かつ運用コストが最小の運用計画を求めることができるかはＳＡによって探索する。
【００３４】
まず、運用計画確認手段ＳＭ０２は、初期運用計画算出手段５によって算出された初期運用計画がＮＮで考慮できない運用制約に違反しているかどうかを確認する。もし全ての制約が満足されていなるならば、初期運用計画が最適運用計画であるとして終了する。運用制約を満足していない場合には、制約を満足させるために初期運用計画の修正が必要となるので、修正案作成手段ＳＭ０２に移行する。
【００３５】
修正案作成手段ＳＭ０２は、初期運用計画の中の運転状態を修正するための修正案を作成する。今、運転状態の修正に関し、例えば発電機単位ではなく発電所単位で考えた場合、同一発電所のどの発電機の運転状態を修正するかは経済性を考慮しながら決定する。
【００３６】
例えば、図７に示すような初期運転計画では時刻９の発電所でＢＴＧ制約に違反していることになるが、この違反を解消するための初期運用計画の修正案として、具体的には例えば「時刻９の発電所Ａにおいて運転状態を修正すること」を修正案とする。これは、例えば時刻１〜２４を５桁の２進数で表し、かつ５か所の発電所Ａ〜Ｅを３桁の２進数で表し、それぞれ合せた文字列で初期計画の修正案を表現するとすれば、時刻９は「０１００１］となり、発電所Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅはそれぞれ「００１」，「０１０」，「０１１」，「１００」，「１０１」手表されるので、「０１００１００１」といった文字列で表すことができる。これらはデータ記憶手段７に記憶される。
【００３７】
次に、評価値算出手段ＳＭ０３は、初期計画の修正案を表す文字列で指定された修正を行った場合の運用計画の評価値を計算する。この評価値は、例えば（１４）式を用いて算出する。
【００３８】
評価値 ｆ＝運用コスト＊１０Ｅ−６＋ペナルティ ……（１４）
但し、運用コスト＝燃料費＋起動コスト
ペナルティ＝運用制約に違反している時間帯の数
（１４）式の運用コストは、この評価値算出手段５で説明したＮＮにおいて、文字列に対応する発電機の運転状態の指定を追加することにより得られる。例えば、時刻９で発電機Ａ１を運転する指定であれば、対応するニューロンＶ１j が常に１となるようにＮＮを動作させる。
【００３９】
修正案変更手段ＳＭ０４は、この評価値算出手段による評価値の算出後に例えば、文字列の１か所をランダムに選択して０，１を反転させるといった手続きで新しい修正案を作成する機能を持っている。
【００４０】
修正案判定手段ＳＭ０５は、例えば前記修正案変更手段ＳＭ０４によって変更される前後の評価値の差Δｆを計算し、例えば評価値として（１４）式を用いる場合には、Δｆ＜０即ち改善ならば新しい案を採用する。Δｆ＞０即ち最悪の場合には確率ｒで新しい修正案を採用する。つまり、確率（１−ｒ）で変更前の案のままとする。
【００４１】
Δｆ＝ｆnew −ｆold ……（１５）
ｒ＝ｅｘｐ（−Δｆ／Ｔ） ……（１６）
Ｔは温度パラメータと呼ぶ値であり、このパラメータは例えば予め決められた初期温度ＴＳに初期化されている。
【００４２】
さらに、収束判定手段ＳＭ０６は、例えば予め決められた最低温度ＴＥまで温度パラメータが達したかどうかを判定し、最低温度ＴＥまで達したときには最適計画選定手段ＳＭ０７に移行する。また、収束判定手段ＳＭ０６は、例えば一定の温度での修正案の変更は１０回と予め決められている場合、最大の１０回と予め決められている場合、最大の１０回まで修正案を変更したかどうかを判定し、最大の回数まで修正案を変更した場合は、温度を例えば（１７）式に従って下げる。
【００４３】
Ｔ（Ｎ＋１）＝０．９＊Ｔ（Ｎ） ……（１７）
但し、ＴＥ≦Ｔ（Ｎ）≦ＴＳ
最適計画選定手段ＳＭ０７は、最低温度で規定回数変更されるまでの修正案の変更履歴のなかで所定値以上の評価値を持つ修正案（評価値が（１４）式の場合は最小のもの）に対応する運用計画を最適運用計画として選択する。
【００４４】
なお、運用計画修正手段６の他の例としては、修正案を表す文字列を遺伝子で表現して、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm:以下ＧＡと称する）を用いて初期運用計画を修正してもよい。
【００４５】
以上のような実施の形態をとれば、ＮＮとＳＡとを組合せることにより、電力需給バランス、発電機間にまたがらない制約及びまたがった制約をも含む、運用上考慮すべき制約の全てを満足し、且つ運用コストの安い運用計画を自動的且つ迅速に作成することができる。
【００４６】
次に請求項３に係る発明による電力系統の需給計画作成装置の実施の形態について説明する。
請求項３に係る発明による電力系統の需給計画作成装置は、図１の需給計画作成装置本体２において、初期運用計画算出手段５にラグランジェ緩和法を用いるものである。
【００４７】
ラグランジェ緩和法では、発電機間にまたがらない制約、例えば電力需給バランス、発電機の最大・最小出力、発電機の最小停止時間、発電機の最小運転時間などの制約を満足させつつ、運用コストが最小となる運用計画を求める。さらに具体的には、例えばラグランジェ定数を導入して制約を緩和した後に、発電機毎の部分問題に問題を分割し、それをダイナミックプログラミングによって解いて運用コストが最小となる運用計画を求める。
【００４８】
しかしながら、ラグランジェ緩和法では、発電機間にまたがるような制約条件、例えばＢＴＧ制約等は考慮できないので、運用計画修正手段６ではＳＡを用いてこのような発電機間にまたがるような制約も満足するような運用計画へと初期運用計画を修正する。ＳＡによる運用計画の修正は、前述した実施の形態と同様である。
【００４９】
以上のような実施の形態によれば、ラグランジェ緩和法とＳＡとを組合せることにより、電力需給バランス、発電機間にまたがらない制約をも含む、運用上考慮すべき制約の全てを満足し、且つ運用コストの安い運用計画を自動的且つ迅速に作成することができる。
【００５０】
図８は、請求項４に係る発明による記録媒体の実施の形態を説明するための構成図である。
図８に示す実施の形態においては、ＣＰＵ２２と主メモリ２３とを備えた計算機２１と計算機に汎用のＳＣＳＩケーブル等で接続された補助記憶装置２４と計算機２１にＳＣＳＩケーブル等で接続された記録媒体書込み装置２５及び記録媒体２６とから構成されている。
【００５１】
かかる構成において、計算機２１内の主メモリ２３上、及び補助記憶装置２３には、前述した請求項１乃至請求項３に係る発明によるプログラムが存在している。即ち、このプログラムは、予想電力需要、発電機設備データなどの情報から発電機の起動・停止の運用計画を作成するものであって、ＮＮまたはラグランジェ緩和法を用いて電力の需給バランス及び発電機間にまたがらない運用上の制約を満足する発電機の起動・停止に関する初期運用計画を作成する初期運用計画算出機能と、この初期運用計画算出機能により作成される初期運用計画をＳＡを用いて発電機間にまたがる制約を満足するように修正する運用計画修正機能とを実行して電力系統の需給計画を作成するものである。
このようなプログラムを記録媒体書込み装置２５により記録媒体２６に記録する。
【００５２】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、運用上考慮すべき全ての制約を満足し、且つ運用コストの安価な実際的な運用計画を自動的に迅速に作成できる電力系統の需給計画作成装置及びプログラムの記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による電力系統の需給計画作成装置の実施の形態を示すブロック構成図。
【図２】図１の初期運用計画算出手段の処理内容を示すフローチャート。
【図３】図１の運用計画修正手段の処理内容を示すフローチャート。
【図４】図２のＮＮ構築手段により構築されたＮＮを説明するための図。
【図５】図２のＮＮ構築手段により構築されたＮＮを説明するための図。
【図６】図２のＮＮ構築手段により構築されるＮＮを表す図。
【図７】初期運用計画修正手段で作成される初期運用計画の例を示す図。
【図８】本発明による電力系統の需給計画作成装置のプログラムを記録媒体に記録するための実施の形態を示す構成図。
【符号の説明】
１……需要予測手段
２……需給計画作成装置本体
３……入出力装置
４……設備データ記憶手段
５……初期運用計画算出手段
６……運用計画修正手段
７……データ記憶手段
２１……計算機
２２……ＣＰＵ
２３……主メモリ
２４……補助記憶装置
２５……記録媒体書込み装置
２６……記録媒体[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a power system supply and demand plan creation device and a program recording medium for creating a power system operation plan in terms of economic operation of the power system.
[0002]
[Prior art]
One of the power system operation plans is the problem of generator start / stop planning. This generator startup / shutdown planning problem is a problem that determines the operation plan of each generator so that the operation cost is minimized while considering various constraints, and is very important from the viewpoint of economic operation of the power system. It is a serious problem.
[0003]
Conventionally, such an operation plan for starting and stopping generators has been achieved by minimizing the objective function with multiple variables formulated using a computer while satisfying the constraints of each variable. Mathematical programming that minimizes the system operating cost is adopted. In addition, as disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 5-15701 and publicly known documents, the Institute of Electrical Engineers of Japan, Power and Energy Division, Vol. 111, No. 7, “Analysis Method for Generator Start / Stop Planning Problem by Neural Network” A method using NN is also proposed.
[0004]
However, when creating an operation plan using mathematical programming or NN as described above, the power system has various constraints on system operation, but the constraints that can be formulated as objective functions are related to the generator itself. It is not possible to satisfy all constraints that should be considered in the operation of the power system, for example, constraints that extend across generators, such as prohibition of simultaneous start / stop in the same plant. Therefore, it is difficult to create an optimal operation plan that can be actually executed.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
Therefore, in the past, an engineer with a wealth of knowledge and experience with respect to an operation plan created using mathematical programming or NN as described above is concerned with each generator while judging the entire power system including each power plant. Although the start / stop timing has been corrected, it takes a lot of time and effort, and it is left to the individual judgment of each engineer, and the optimal operation schedule cannot always be created quickly. There is.
[0006]
The present invention has been made in view of the above circumstances, satisfying all the constraints to be considered in operation, and quickly storing an operation plan with a low operation cost, and a storage system for the power supply and demand plan preparation device The purpose is to provide a medium.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the present invention constitutes a power supply and demand plan creation device by the following means.
The invention corresponding to claim 1 is a power supply and demand plan creation device that creates an operation plan for starting and stopping a generator from information such as predicted power demand and generator facility data. The initial operation plan creation means for creating an initial operation plan for generators and shutdowns that satisfy operational constraints that do not cross between generators, and the initial operation plan created by this initial operation plan creation means are simulated. An operation plan correction means for correcting so as to satisfy operational constraints across generators using annealing , and a data storage means for storing total power demand data, data in the middle of processing and processing results, Whether the operation plan correction means violates a constraint that the initial operation plan created by the initial operation plan creation means extends between generators. Create an operational constraint confirmation means to confirm whether or not, and when a violation of the constraint is confirmed, the time to correct the operating condition that violates the constraint and a revised draft of the initial operational plan representing the generator or power plant A correction plan creation means for expressing the correction plan in a character string and storing it in the data storage means; an evaluation value calculation means for calculating and storing a value for evaluating the quality of the correction plan created by the correction plan creation means; A correction plan changing unit that changes the correction plan calculated by the evaluation value calculating unit to another plan, and a correction plan determining unit that determines whether or not to adopt a new correction plan created by the correction plan changing unit Convergence determination means for controlling the revision of the revision of the revision proposal and canceling the revision of the revision proposal when a certain condition is satisfied, and the revision proposal having an evaluation value greater than or equal to a predetermined value in the revision proposal history Select an operational plan for Those made up of the optimal design selecting means.
[0009]
The invention corresponding to claim 2 is a power supply and demand plan creation device that creates an operation plan for starting and stopping a generator from information such as predicted power demand and generator facility data. An initial operation plan creation means for creating an initial operation plan for a generator / stop that satisfies the operational constraints that do not cross between the supply and demand balance and the generator, and an initial operation plan created by this initial operation plan creation means, Operation plan correction means for correcting operation constraints across generators by using simulated annealing, total power demand data, mid-process and processing results corrected by the operation plan correction means Data storage means for storing data, wherein the operation plan correction means is configured so that the initial operation plan created by the initial operation plan creation means is between generators. Operation constraint confirmation means for confirming whether or not such a constraint is violated, and when a constraint violation is confirmed, indicates the time and the generator or power plant for correcting the operating condition that violates the constraint A revision plan creation means for creating a revision plan for the initial operation plan, expressing the revision plan as a character string and storing it in the data storage means, and a value for evaluating the quality of the revision plan created by the revision plan creation means Whether to adopt an evaluation value calculation means to be calculated and stored, a correction plan change means for changing the correction plan calculated by this evaluation value calculation means to another plan, and a new correction plan created by this correction plan change means Amendment proposal determination means for determining whether or not, a change determination means for repeatedly changing the amendment proposal, a convergence determination means for stopping the amendment of the amendment proposal when a certain condition is satisfied, and a predetermined value in the history of the amendment proposal Repairs with the above evaluation values Those made up of the optimal design selecting means for selecting the operational plan for draft.
[0010]
The invention corresponding to claim 3 is a recording medium for recording a program for creating an operation plan for starting / stopping a generator from information such as predicted power demand and generator facility data by a computer, which is a neural network or a raglan. An initial operation plan creation function that creates an initial operation plan for generators and shutdowns that satisfies the power supply and demand balance and operational constraints that do not cross between generators using the
An operation constraint confirmation function for confirming whether or not the initial operation plan created by the initial operation plan creation function violates a constraint that spans between generators, and when a constraint violation is confirmed, A correction plan creation function for creating a correction plan for the initial operation plan representing the time and the generator or the power plant for correcting the violating operation state, and expressing and storing the correction plan as a character string, and this correction plan creation function An evaluation value calculation function that calculates and stores a value that evaluates the quality of the correction plan created by the revision plan, a correction plan change function that changes the correction plan calculated by the evaluation value calculation function to another plan, and the correction plan The revision plan judgment function that determines whether or not to adopt the new revision plan created by the change function and the revision plan change control are repeated, and the change of the revision plan is canceled when a certain condition is met Convergence judgment function An optimal plan selection function for selecting an operation plan for a correction plan having an evaluation value equal to or higher than a predetermined value in the revision plan history, and a data storage function for storing total power demand data, data in the middle of processing and processing results The recording medium stores a program for creating a power supply and demand plan that is characterized by being executed.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram illustrating an embodiment of a power system supply and demand plan creation apparatus according to the first and second aspects of the present invention.
[0012]
This supply and demand plan creation device includes, for example, a demand prediction unit 1 that predicts total power demand for each time zone and other information necessary for creating an initial operation plan, a total power demand that is predicted by the demand prediction unit 1, etc. Supply / demand plan creation device main body 2 for creating an operation plan with a low operation cost using the information on the generator and the generator equipment data, and a man-machine for inputting instruction information required by the operator and displaying the process in progress and the process result -It is comprised by the interface apparatus 3.
[0013]
This supply and demand plan creation device main body 2 includes facility data storage means 4 for storing the maximum output / minimum output of each generator, the minimum stop time of each generator, the minimum operation time of each generator, and other necessary data. Based on the equipment data stored in the equipment data storage means 4 and the power supply / demand balance based on the total power demand obtained by the demand prediction means 1, the power demand balance and the generator are straddled using NN. An initial operation plan calculation means 5 for calculating an initial operation plan for starting / stopping a generator that satisfies no operational restrictions, and an initial operation plan calculated by the initial operation plan calculation means 5 using SA. An operation plan correction means 6 for correcting the start / stop timing of the generator, and a processing data for storing the total power demand data obtained by the demand prediction means 1, the process halfway and the processing result data. A storage unit 7 is provided data.
[0014]
Here, as shown in FIG. 2, the initial operation plan calculation means 5 includes an NN construction means S01 for constructing an NN by using the connection between the neurons and the bias current determined by the generator data and the demand data, and the neuron NN initial value setting means S02 for setting an initial value, NN operation means S03 for operating NN, generator state determination means S04 for determining the ON / OFF state of the generator from the result obtained from NN, and supply-demand balance And generator output determining means S05 for determining the output of the generator so as to satisfy the above.
[0015]
Further, the operation plan correcting means 6 includes an operation restriction confirmation means SM01 for confirming whether or not the initial operation plan violates an operation restriction across generators as shown in FIG. 3, and an operation restriction confirmation means. When it is confirmed by SM01 that the constraint is violated, a modification proposal creating means SM02 that represents a time and a generator or a power plant for correcting the operation state confirmed as the constraint violation and a character string using, for example, a binary number, and this modification Evaluation value calculation means SM03 for calculating the evaluation value of the revision proposal created by the proposal creation means SM02, revision proposal change means SM04 for changing the new revision proposal, and evaluation of the new revision proposal created by this revision proposal change means SM04 After re-evaluating the value (SMO3), the correction plan determination means SM05 that determines whether or not to adopt the value is controlled, and the change of the correction plan is controlled and repeated until a predetermined condition is reached. Convergence determining means SM06 and, when the convergence determining means SM06 determines convergence, the optimum plan selecting means SM07 for selecting the operation plan corresponding to the correction plan with the best evaluation value from the history of correction proposals up to that point It consists of and.
[0016]
Next, the operation of the power supply and demand plan creation apparatus configured as described above will be described.
In the supply and demand plan creation device body 3, NN is used based on the total power demand obtained by the receipt prediction means 1 by the initial operation plan calculation means 5 and the equipment data related to the generator held by the equipment data storage means 4. The initial operation plan is calculated as follows.
[0017]
First, the NN construction unit SM01 will be described.
As shown in FIG. 4, the network includes two operational amplifiers, and the energy function E of the network can be defined by equation (1).
[0018]
[Expression 1]
Figure 0003847936
[0019]
Formulation is performed so that the minimum value of the energy function of the equation (1) is an optimal solution of the problem to be solved, and W ij and I i are determined. Thus, an NN that solves the problem can be configured. Since the combinatorial optimization problem with constraints cannot be solved, the linear programming problem including inequality constraints is expressed as (2) to (4), and the characteristics of the inequality neuron Y are expressed as (5). Solve linear programming problems. FIG. 5 shows NN for solving the linear programming problem.
[0020]
Figure 0003847936
However, in the above equation, V is an n-order variable vector, A is an n-order cost coefficient vector, D j is a constraint coefficient vector, and B j is a boundary value.
[0021]
These NNs are, for example, to find an optimal solution that minimizes the operation cost while satisfying constraints such as supply and demand balance, maximum / minimum output of the generator, and minimum operation time of the generator. In particular,
Power supply / demand balance Generator maximum / minimum output generator minimum stop time The generator start / stop plan is formulated in consideration of the minimum generator operation time and other constraints. At this time, the fuel function and the start-up cost are variables as the objective function in view of the operation cost.
[0022]
[Expression 2]
Figure 0003847936
[0023]
However, in the above equation, T: planning period, N: number of generators, D j : total power demand in period j, P ij : operation state in period j of generator i (1: operation, 0: stop) is there.
[0024]
From the above disclosure and (1) by comparing equation (6) below, the bias current I1 ij from variable for neuron V I2j2 to bind W1 I1j2 and variables for neuronal V ij to V I1j1 as: Become. FIG. 6 shows an NN for solving the generator start / stop planning problem.
[0025]
W1 i1j1, i2j2 = S i1 δ i1 , j2 δ j2, j1-1 (9)
I1 ij = -f i -S i (10)
Where δ ij = 1 (i = j), δ ij = 0 (i ≠ j)
However, as a constraint condition, the coupling from the variable neuron to the inequality neuron uses the value of the coefficient when the inequality is in the form of a lower limit constraint. In addition, the connection from the inequality neuron to the variable neuron is determined so that the value of the variable is changed to satisfy the constraint when the constraint is violated. As an example, the case of the lower limit of demand is shown.
[0026]
The connection W2 j, ij from the variable neuron V ij to the inequality neuron Y2 j
W2 j, ij = −Pmin i (11)
The connection W3 ji, j from the inequality neuron Y2 j to the variable neuron V ij
W3 ji, j = Pmin i (12)
Of-inequality for neuron Y2 j bias current I2 j of the bias current I2 j
I2 j = D j (13)
The NN is constructed as described above, and the process proceeds to the NN initial value setting unit S02.
[0027]
The NN initial value setting unit S02 creates, for example, 100 initial values using uniform random numbers in the interval [0, 1] because the solution obtained by the initial value given to the NN varies somewhat. The process proceeds to operation means S03.
[0028]
The NN operation unit S03 operates the NN using the initial value set by the NN initial value setting unit S02, and proceeds to the generator state determination unit S04.
The generator state determination means S04 determines the ON / OFF state of the generator from the result obtained from the NN, and proceeds to the generator output determination means S05.
[0029]
The generator output determining means S05 is a means for determining the output of the generator so as to satisfy the supply-demand balance. For example, the generator output determining means S05 determines the optimum generator output using the law of equal incremental fuel costs.
[0030]
In the initial operation plan calculation means 5 as described above, NN satisfies the constraints that do not cross between the supply and demand balance and the generator, for example, the maximum / minimum output of the generator, the minimum stop time of the generator, the minimum operation time, etc. An operation plan that minimizes the operation cost can be obtained.
[0031]
However, the NN cannot take into account a constraint condition that spans between generators, for example, a simultaneous start / stop number constraint (BTG constraint) of a plurality of generators at the same power plant. Therefore, the operation plan correction means 6 corrects the initial operation plan to an operation plan that satisfies such constraints across generators by using simulated allele (hereinafter referred to as SA). .
[0032]
SA used here is one of optimization methods applicable to the combinatorial optimization problem, and is a method of simulating “annealing” on a computer.
Regular crystals of the material can be obtained by melting it at high temperature and then cooling it sufficiently slowly. In this phenomenon, a state where the physical energy is minimum corresponds to an ordered crystal state, and when the energy is minimized, the ordered crystal state is not achieved. Annealing is a physical means for obtaining a regular crystalline state as a global minimum without being trapped by a minimum value of energy by giving a fluctuation of temperature to the system. SA is proposed as a release of optimization problems such as combinatorial optimization problems by analogy with this physical “annealing”. That is, SA is a probabilistic optimization method for obtaining a global minimum value of a nonlinear function having a large number of minimum solutions.
[0033]
Next, the operation of the operation plan correction means 6 will be described in detail with reference to FIG.
The initial operation plan calculation means 5 uses NN to create an initial operation plan that takes into account the power demand balance and constraints that do not cross between generators. However, in NN, for example, power generation such as BTG constraints, system power flow constraints, etc. Since it is not possible to satisfy a constraint that spans between machines, the operation plan correction means 6 finds a plan that also satisfies the constraint that spans between generators by correcting the initial operation plan. This initial operation plan amendment proposal can be expressed as a combination of the time to be modified and the generator, but if the operating state of which generator at which time is modified, all constraints are satisfied and the operation cost is minimized. Whether the operation plan can be obtained is searched by SA.
[0034]
First, the operation plan confirmation unit SM02 confirms whether or not the initial operation plan calculated by the initial operation plan calculation unit 5 violates operation constraints that cannot be considered by the NN. If all the constraints are satisfied, the initial operation plan is determined to be the optimum operation plan, and the process ends. If the operation constraint is not satisfied, the initial operation plan needs to be corrected in order to satisfy the constraint, and the process proceeds to the correction plan creating means SM02.
[0035]
The correction plan creation means SM02 creates a correction plan for correcting the operating state in the initial operation plan. Now, regarding the correction of the operation state, for example, when considering not the generator unit but the power plant unit, which generator of the same power plant is to be corrected is determined in consideration of economy.
[0036]
For example, in the initial operation plan as shown in FIG. 7, the BTG constraint is violated at the power plant at time 9, but as an amendment plan of the initial operation plan for solving this violation, specifically, for example, “Correction of the operating state at the power plant A at time 9” is a correction plan. For example, when the times 1 to 24 are represented by a 5-digit binary number, and the five power plants A to E are represented by a 3-digit binary number, the initial plan amendment is expressed by a combined character string. Then, time 9 becomes “01001”, and power plants A, B, C, D, and E are represented as “001”, “010”, “011”, “100”, and “101”, respectively. "Can be represented by a character string. These are stored in the data storage means 7.
[0037]
Next, the evaluation value calculation means SM03 calculates the evaluation value of the operation plan when the correction specified by the character string representing the correction plan of the initial plan is performed. This evaluation value is calculated using, for example, equation (14).
[0038]
Evaluation value f = Operating cost * 10E-6 + Penalty (14)
However, the operating cost = fuel cost + startup cost penalty = the number of time zones that violate the operating constraint (14) is the operating cost of the power generation corresponding to the character string in the NN described in the evaluation value calculating means 5 It is obtained by adding the designation of the machine operating state. For example, if it is specified to operate the generator A1 at time 9, the NN is operated so that the corresponding neuron V1 j is always 1.
[0039]
The revision plan changing unit SM04 has a function of creating a new revision plan by a procedure such as selecting one place in the character string at random and inverting 0 and 1 after the evaluation value is calculated by the evaluation value calculation unit. ing.
[0040]
For example, the correction plan determination unit SM05 calculates a difference Δf between the evaluation values before and after being changed by the correction plan change unit SM04. For example, when the expression (14) is used as the evaluation value, Δf <0, that is, an improvement. Adopt new ideas. Δf> 0, that is, in the worst case, a new amendment is adopted with probability r. That is, the plan before the change is maintained with the probability (1-r).
[0041]
Δf = fnew−fold (15)
r = exp (−Δf / T) (16)
T is a value called a temperature parameter, and this parameter is initialized to a predetermined initial temperature TS, for example.
[0042]
Furthermore, the convergence determination means SM06 determines, for example, whether or not the temperature parameter has reached a predetermined minimum temperature TE. When the temperature reaches the minimum temperature TE, the convergence determination means SM06 proceeds to the optimum plan selection means SM07. Further, the convergence determination means SM06 changes the correction plan up to a maximum of 10 times, for example, when the change of the correction plan at a constant temperature is determined to be 10 times in advance, or 10 times at the maximum. If the correction plan is changed up to the maximum number of times, the temperature is lowered according to, for example, the equation (17).
[0043]
T (N + 1) = 0.9 * T (N) (17)
However, TE ≦ T (N) ≦ TS
The optimum plan selecting means SM07 has a revision plan having an evaluation value equal to or higher than a predetermined value in the revision history of the revision plan until the specified number of times is changed at the minimum temperature (if the evaluation value is the formula (14), it is the smallest one) The operation plan corresponding to is selected as the optimum operation plan.
[0044]
As another example of the operation plan correction means 6, a character string representing a correction plan is expressed by a gene, and the initial operation plan is corrected using a genetic algorithm (hereinafter referred to as GA). Good.
[0045]
By taking the embodiment as described above, by combining NN and SA, all of the constraints that should be considered in operation, including the power supply-demand balance, the constraints that do not cross between generators, and the constraints that straddle the generators, can be obtained. It is possible to automatically and quickly create an operation plan that is satisfactory and has low operation costs.
[0046]
Next, an embodiment of a power system supply and demand plan creation device according to the invention of claim 3 will be described.
According to the third aspect of the present invention, there is provided a supply and demand plan creation device for a power system that uses the Lagrange relaxation method for the initial operation plan calculation means 5 in the supply and demand plan creation device body 2 of FIG.
[0047]
The Lagrange relaxation method satisfies the constraints that do not extend between generators, such as the balance between power supply and demand, the maximum and minimum output of the generator, the minimum generator downtime, and the minimum generator operation time. Find an operation plan that minimizes costs. More specifically, for example, after introducing Lagrangian constants to relax the constraints, the problem is divided into subproblems for each generator and solved by dynamic programming to obtain an operation plan that minimizes the operation cost.
[0048]
However, since the Lagrange relaxation method cannot take into account constraints such as BTG constraints that span between generators, the operation plan correction means 6 also satisfies such constraints across SAs using SA. The initial operation plan is corrected to such an operation plan. The modification of the operation plan by the SA is the same as that in the above-described embodiment.
[0049]
According to the embodiment as described above, by combining the Lagrangian relaxation method and SA, all the constraints to be considered in operation are satisfied, including the power supply-demand balance and the constraints that do not cross between generators. In addition, an operation plan with a low operation cost can be automatically and quickly created.
[0050]
FIG. 8 is a configuration diagram for explaining an embodiment of a recording medium according to the fourth aspect of the present invention.
In the embodiment shown in FIG. 8, a computer 21 having a CPU 22 and a main memory 23, an auxiliary storage device 24 connected to the computer with a general-purpose SCSI cable or the like, and a recording medium connected to the computer 21 with a SCSI cable or the like. A writing device 25 and a recording medium 26 are included.
[0051]
In such a configuration, the program according to the first to third aspects of the present invention exists on the main memory 23 and the auxiliary storage device 23 in the computer 21. In other words, this program creates an operation plan for starting and stopping generators from information such as expected power demand and generator facility data. It uses the NN or Lagrange relaxation method to balance power supply and demand and power generation. An initial operation plan calculation function for creating an initial operation plan for starting and stopping a generator that satisfies operational constraints that do not span between machines and an initial operation plan created by this initial operation plan calculation function are used for SA. Then, an operation plan correction function is executed to correct the constraints across generators so as to satisfy the constraints, thereby creating a power supply and demand plan.
Such a program is recorded on the recording medium 26 by the recording medium writing device 25.
[0052]
【The invention's effect】
As described above , according to the present invention , a supply and demand plan creation device for a power system that can automatically and quickly create a practical operation plan that satisfies all the constraints to be considered in operation and has low operation costs, and A program recording medium can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block configuration diagram showing an embodiment of a power supply and demand plan creation apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing processing contents of an initial operation plan calculation unit in FIG. 1;
FIG. 3 is a flowchart showing the processing contents of the operation plan correction means in FIG. 1;
FIG. 4 is a diagram for explaining an NN constructed by the NN construction unit in FIG. 2;
FIG. 5 is a diagram for explaining an NN constructed by the NN constructing unit in FIG. 2;
6 is a diagram showing an NN constructed by the NN constructing unit in FIG. 2. FIG.
FIG. 7 is a diagram showing an example of an initial operation plan created by the initial operation plan correcting means.
FIG. 8 is a block diagram showing an embodiment for recording a program of a power supply and demand plan creation apparatus according to the present invention on a recording medium.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Demand prediction means 2 ... Supply-demand plan preparation apparatus main body 3 ... Input / output device 4 ... Equipment data storage means 5 ... Initial operation plan calculation means 6 ... Operation plan correction means 7 ... Data storage means 21 ... ... Calculator 22 ... CPU
23 …… Main memory 24 …… Auxiliary storage device 25 …… Recording medium writing device 26 …… Recording medium

Claims (3)

予測電力需要、発電機設備データなどの情報から発電機の起動・停止の運用計画を作成する電力系統の需給計画作成装置において、
ニューラルネットワークを用いて電力需給バランスおよび発電機間にまたがらない運用上の制約を満足する発電機の起動・停止に関する初期運用計画を作成する初期運用計画作成手段と、
この初期運用計画作成手段で作成される初期運用計画を、シミュレーテッドアニ―リングを用いて発電機間にまたがる運用上の制約を満足するように修正する運用計画修正手段と、
総電力需要データ、処理途中および処理結果のデータを記憶するデータ記憶手段とを備え、
前記運用計画修正手段は、前記初期運用計画作成手段で作成された初期運用計画が発電機間にまたがるような制約に違反しているか否かを確認する運用制約確認手段と、制約違反が確認されたときに、その制約を違反している運転状態を修正する時刻と発電機または発電所を表す初期運用計画の修正案を作成し該修正案を文字列で表現して前記データ記憶手段に記憶する修正案作成手段と、この修正案作成手段によって作成された修正案の善し悪しを評価する値を算出し記憶する評価値算出手段と、この評価値算出手段で算出された修正案を別の案に変更する修正案変更手段と、この修正案変更手段によって作成された新しい修正案を採用するか否かを判定する修正案判定手段と、修正案の変更の繰り返しを制御し、また一定の条件を満たした場合に修正案の変更を中止する収束判定手段と、修正案の履歴の中で所定値以上の評価値を持つ修正案に対する運用計画を選択する最適計画選定手段とから構成されたことを特徴とする電力系統の需給計画作成装置。In the power supply and demand plan creation device that creates an operation plan for starting and stopping generators from information such as predicted power demand and generator equipment data,
An initial operation plan creation means for creating an initial operation plan regarding start / stop of a generator that satisfies a power supply / demand balance and operational restrictions that do not cross between the generators using a neural network;
An operation plan correcting means for correcting the initial operation plan created by the initial operation plan creating means so as to satisfy the operational constraints across the generators using simulated annealing,
Data storage means for storing total power demand data, data in the middle of processing and processing results,
The operation plan correction means includes an operation restriction confirmation means for confirming whether or not the initial operation plan created by the initial operation plan creation means violates a constraint that spans between generators, and the constraint violation is confirmed. When the operating condition that violates the constraint is corrected, a correction plan of the initial operation plan representing the generator or power plant is created, and the correction plan is expressed in a character string and stored in the data storage means The proposed revision plan, an evaluation value calculation unit that calculates and stores a value for evaluating the quality of the revision plan created by the revision plan creation unit, and the revision plan calculated by the evaluation value calculation unit The amendment change means for changing to the amendment, the amendment proposal determination means for judging whether or not to adopt the new amendment proposal created by the amendment proposal change means, the repetition of the amendment of the amendment proposal, and a certain condition The filling Characterized in that it is composed of a convergence determination means for canceling the change of the revision plan and an optimum plan selection means for selecting an operation plan for the revision plan having an evaluation value greater than or equal to a predetermined value in the revision plan history. Demand and supply plan creation device for the power system. 予測電力需要、発電機設備データなどの情報から発電機の起動・停止の運用計画を作成する電力系統の需給計画作成装置において、
ラグランジェ緩和法を用いて電力需給バランスおよび発電機間にまたがらない運用上の制約を満足する発電機の起動・停止に関する初期運用計画を作成する初期運用計画作成手段と、
この初期運用計画作成手段で作成される初期運用計画を、シミュレーテッドアニ―リングを用いて発電機間にまたがる運用上の制約を満足するように修正する運用計画修正手段と、
総電力需要データ、処理途中および処理結果のデータを記憶するデータ記憶手段とを備え、
前記運用計画修正手段は、前記初期運用計画作成手段で作成された初期運用計画が発電機間にまたがるような制約に違反しているか否かを確認する運用制約確認手段と、制約違反が確認されたときに、その制約を違反している運転状態を修正する時刻と発電機または発電所を表す初期運用計画の修正案を作成し該修正案を文字列で表現して前記データ記憶手段に記憶する修正案作成手段と、この修正案作成手段によって作成された修正案の善し悪しを評価する値を算出し記憶する評価値算出手段と、この評価値算出手段で算出された修正案を別の案に変更する修正案変更手段と、この修正案変更手段によって作成された新しい修正案を採用するか否かを判定する修正案判定手段と、修正案の変更の繰り返しを制御し、また一定の条件を満たした場合に修正案の変更を中止する収束判定手段と、修正案の履歴の中で所定値以上の評価値を持つ修正案に対する運用計画を選択する最適計画選定手段とから構成されたことを特徴とする電力系統の需給計画作成装置。In the power supply and demand plan creation device that creates an operation plan for starting and stopping generators from information such as predicted power demand and generator equipment data,
An initial operation plan creation means for creating an initial operation plan for starting / stopping a generator that satisfies a power supply and demand balance and operational constraints that do not cross between generators using the Lagrange relaxation method;
An operation plan correcting means for correcting the initial operation plan created by the initial operation plan creating means so as to satisfy the operational constraints across the generators using simulated annealing,
Data storage means for storing total power demand data, data in the middle of processing and processing results,
The operation plan correction means includes an operation restriction confirmation means for confirming whether or not the initial operation plan created by the initial operation plan creation means violates a constraint that spans between generators, and the constraint violation is confirmed. When the operating condition that violates the constraint is corrected, a correction plan of the initial operation plan representing the generator or power plant is created, and the correction plan is expressed in a character string and stored in the data storage means The proposed revision plan, an evaluation value calculation unit that calculates and stores a value for evaluating the quality of the revision plan created by the revision plan creation unit, and the revision plan calculated by the evaluation value calculation unit The amendment change means for changing to the amendment, the amendment proposal determination means for judging whether or not to adopt the new amendment proposal created by the amendment proposal change means, the repetition of the amendment of the amendment proposal, and a certain condition The filling Characterized in that it is composed of a convergence determination means for canceling the change of the revision plan and an optimum plan selection means for selecting an operation plan for the revision plan having an evaluation value greater than or equal to a predetermined value in the revision plan history. Demand and supply plan creation device for the power system. コンピュータにより、予測電力需要、発電機設備データなどの情報から発電機の起動・停止の運用計画を作成するプログラムを記録する記録媒体であって、
ニューラルネットワークまたはラグランジェ緩和法を用いて電力需給バランスおよび発電機間にまたがらない運用上の制約を満足する発電機の起動・停止に関する初期運用計画を作成する初期運用計画作成機能と、
前記初期運用計画作成機能で作成された初期運用計画が発電機間にまたがるような制約に違反しているか否かを確認する運用制約確認機能と、
制約違反が確認されたときに、その制約を違反している運転状態を修正する時刻と発電機または発電所を表す初期運用計画の修正案を作成し該修正案を文字列で表現してデータ記憶手段に記憶させる修正案作成機能と、
この修正案作成機能によって作成された修正案の善し悪しを評価する値を算出し記憶する評価値算出機能と、
この評価値算出機能で算出された修正案を別の案に変更する修正案変更機能と、
この修正案変更機能によって作成された新しい修正案を採用するか否かを判定する修正案判定機能と、
修正案の変更の繰り返しを制御し、また一定の条件を満たした場合に修正案の変更を中止する収束判定機能と、
修正案の履歴の中で所定値以上の評価値を持つ修正案に対する運用計画を選択する最適計画選定機能と、
を実行することを特徴とする電力系統の需給計画を作成するプログラムを記録した記録媒体。A recording medium for recording a program for creating an operation plan for starting and stopping a generator from information such as predicted power demand and generator facility data by a computer,
An initial operation plan creation function for creating an initial operation plan for starting and stopping a generator that satisfies an operational constraint that does not cross between generators using a neural network or Lagrange relaxation method;
An operation constraint confirmation function for confirming whether or not the initial operation plan created by the initial operation plan creation function violates a constraint that spans between generators;
When a violation of the constraint is confirmed, a time for correcting the operation state that violates the constraint and a correction plan for the initial operation plan representing the generator or power plant are created, and the correction plan is expressed as a character string and data A correction proposal creation function to be stored in the storage means;
An evaluation value calculation function for calculating and storing a value for evaluating the quality of the correction plan created by the correction plan creation function;
Amendment proposal change function to change the amendment proposal calculated by this evaluation value calculation function to another proposal,
A correction plan determination function for determining whether or not to adopt a new correction plan created by the correction plan change function;
Convergence judgment function that controls the repetition of amendment of amendment and cancels amendment of amendment when certain conditions are met,
An optimal plan selection function for selecting an operation plan for a correction plan having an evaluation value greater than or equal to a predetermined value in the revision plan history;
The recording medium which recorded the program which creates the supply-and-demand plan of the electric power system characterized by performing this.
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