1、I目录中文摘要： .1英文摘要： .11绪论 .21.1 目的意义 .21.2 国内外研究现状 .31.2.1 协调优化调度研究现状 .31.2.2 优化调度方法研究现状 .51.3 本文主要工作及章节安排 .72安全经济调度理论及其方法 .82.1 经济调度及其分析 .82.1.1 目标函数 .82.1.2 约束条件 .82.2 安全约束经济调度及分析 .102.3 协调优化经济调度及其分析 .102.4 本章小结 .113安全经济调度的数学模型 .123.1 目标函数 .123.2 约束条件 .133.3 求解方法 .163.3.1 分支定界算法介绍 .163.3.2 分支定界算法描述 .
2、163.4 本章小结 .18II4 协调优化调度算例及高性能实现 .194.1 仿真算例 .194.2 CPLEX .204.3 算例实现及其分析 .234.4 本章小结 .27结论 .28致谢 .30参考文献 .311风水火协调的安全约束经济调度及其高性能计算方法研究摘要：安全经济调度作为电力系统有功调度的一个重要分支，在实际系统运行中主要用于基于超短期负荷预测的有功调度、与 AGC 和 AVC 协调配合，以及独立的或者作为机组组合的一个组成部分，用于短期发电计划制定工作。现代电网虽仍以火电为主，但风电、水电、核电等新能源的比例逐年增加。由于风电具有随机性和波动性，不能像火电和水电机组一样灵
3、活调度，同时其波动性会给电网调度运行带来极大的不确定性。本文构建含有水电、火电、风电等多种电源形式的风水火耦合电力系统，搭建风水火耦合电网的安全约束经济调度模型,编写程序统一协调风水火三种机组，以达到最大程度消纳清洁能源和电力系统运行的经济性和安全性。关键词：安全经济调度，风电，水电，火电1Security Constraint Economic Dispatch Considering Wind, Hydropower and Thermal powerAbstract：Security constraint economic dispatch is an important branch
4、of the power system active power dispatch. It is mainly used in active power dispatch based on super-short-term load forecasting (SSTLF) which coordinates with AGC or AVC and used in short-term generation schedule separately or as a component of Unit Commitment. Todays grid mainly consists of therma
5、l power and some new energy such as wind, hydropower and nuclear power whose percentages increase rapidly every year. Due to the randomness and volatility of wind, the wind power dont have flexible scheduling and its volatility will bring much uncertainty to the grids dispatch and operation.This art
6、icle focuses on power system dispatch strategy considering wind,hydropower and thermal power and builds a security constraint economic dispatch coupling model which contains wind,hydropower and thermal power. Compared with the current dispatch model, the proposed model not only has higher economic b
7、enefits, but makes a better use of the three kinds of energy.Keywords：security economic dispatch,wind，hydropower,thermal power21 绪论1.1 目的意义发展非化石可再生能源对我国能源结构的调整意义重大。2009 年 11 月，国务院常务会议决定，到 2020 年，我国单位 GDP 的 CO2 排放量要比 2005 年下降4045；国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要中也明确提出了 2015年非化石能源占一次能源消费比重 11.4%的约束性指标 1。风能作为一种可再生的
8、绿色能源，具有资源丰富、技术成熟、市场竞争力强的优点，所以发展前景十分广阔，预计到 2020 年，我国风电装机容量将达到 2 亿千瓦 2。由此可见，我国风电的战略地位将由目前的补充能源逐步上升为一种替代能源乃至主导能源，可以推断，未来我国将形成一个风水火紧密耦合的互联大电网。含风电、梯级水电、火电的多类型电源动态调度是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，随着电力系统的发展，动态调度涉及的目标会越来越多，这些目标之间的量纲和数量级可能有很大差别，以往用于求解单目标优化的算法已不能适应求解这类多目标问题。如何求解含风/水/火的电力系统多目标调度模型，是一个值得研究的问题。由于风电的随机性、波动
9、性特点，风电的大规模利用给电网经济调度带来了很多新的挑战，这主要体现在以下几个方面：本地消纳困难，出现严重“弃风”现象。我国的风电具有远离负荷中心大规模集中开发的特点，富有风能的内蒙、甘肃等地区负荷水平较低，新能源电力本地消纳困难，冬季出现严重的“弃风”现象，造成经济上极大的浪费；电力系统调峰困难，各环节成本上升。风电出力的反调峰特性和有效预测困难，对电力系统的调峰平衡带来巨大挑战。因此需要建设大量的备用容量和调峰电源，但是这会导致配套建设调峰电源成本、电力系统和其他机组提供调峰调频的辅助成本以及远距离输送成本等显著上升，备用电源利用率低，间接造成巨大的经济浪费。可见，将风电大规模开发、输送和
10、消纳纳入电力发展统一规划，灵活优化配置一定规模的可调节备用电源，是解决大规模风电并网后电力系统经济优化调度的必然选择。3安全经济调度在保障电力系统安全、稳定、经济运行方面具有重大的作用。主要有：(1)跟踪负荷实时变化，保证峰谷时段及负荷陡升、陡降时段电力系统的供需平衡。(2)协调电力系统经济性与安全性(3)与自动发电控制(AGC)关联，保证优化调度与负荷频率控制(LFC)的协调统一。(4)最优配置各种发电资源 3。1.2 国内外研究现状1.2.1 协调优化调度研究现状早期经济调度多应用传统的等微增率原理，直接对机组进行各时段出力分配，但该方法不易满足机组各时段的爬坡速度约束。之后出现了基于前瞻
11、技术的考虑机组爬坡速度约束的动态经济分配(dynamic economic dispatch，DED)调度方法，该类调度问题多采用动态规划(dynamic programming，DP)法进行求解，DP 法利用了机组爬坡速度约束的弱耦合特点，但仅能保证结果为每时段最优。SCED 既能满足机组在连续时段上的爬坡速度约束，又能保证电网的安全运行。风电并网对于电网节能减排具有重要意义，但风电出力具有随机波动性，且现有出力预测方法存在较大的预测误差，这给电力系统调度严峻考验。目前国内外专家主要采用建立概率模型来处理风电。文献4首先总结了 SCUC 的模式、数学模型和主要求解方法，在此基础上综述了国内外
12、 SCUC 的应用现状，最后展望了未来SCUC 有待进一步研究的内容。文献5考虑了在安全约束经济调度()模型的基础上，引入风功率弃风分段惩罚因子，建立了考虑电网安全的风电火电协调优化调度模型，该模型优先消纳风电，但允许在某些情况下弃风，以保证电网安全和调峰要求。文献6检修计划和发电计划的协调优化调度，能够获得更好的节能和经济效益，使得检修计划和发电计划的制定更为合理，更具可操作性。文献7提出了水火风协调优化的全景 SCED 模式，建立了对应这一模式的数学模型和计算方法。针对含区间数模型的复杂性，提出了关键场景的识别方法，形成了以关键场景为约束、不损失精度的模型。文献8以系统总能耗最小为目标，建
13、立了 SCED 数学模型，该模型未考虑机组开停费用，将非线性约束线性化后利用线性规划方法4求解该模型。文献9针对风电场出力的随机性，在风速预测的基础上，应用随机规划理论建立了考虑机组组合的含风电场电力系统动态经济调度模型。在求解模型时应用了综合随机模拟、神经元网络和遗传算法的混合智能算法。文献10建立了低碳电力下含抽水蓄能的风水火联合调度数学模型。风火水耦合电力系统的经济调度问题本质上是一个多方博弈的不确定性优化问题，随着方案树、模糊优化、机会约束等不确定分析方法的引入，近年来该问题越来越为受到电力系统学者的关注。1)考虑风火水耦合的电网经济调度问题的确定性分析在优化模型方面，文献3-7主要考
14、虑了由风电不确定性引起的附加旋转备用容量，并将风电总量的一定百分比作为所选附加备用需求的参考值，在建模过程中都直接或者间接地考虑了风电功率的不确定性，最终将需要解决的优化问题转化为确定性的数学模型。这种通过增加备用容量来应对风电随机变化特性的建模方法可以在一定程度上起到保障系统安全可靠运行的作用，但只有预留 100%的风电容量水平的旋转备用才能够确保系统绝对安全。这种确定性的分析方法所获得的优化结果必将造成备用容量的浪费，进而间接地增加了经济调度的发电成本。在上述确定性模型的求解方法方面，所采用的优化方法主要分为传统算法和启发式算法。目前应用于含风电场经济调度问题的优化算法主要为直接搜索算法1
15、1、遗传算法8-10、进化规划算法12、模拟退火算法13、粒子群算法12-14等启发式算法及其改进形式。这一类人工智能算法与经典优化算法的局部寻优特性相比，具备全局搜索能力。2)考虑风火水耦合的电网经济调度问题的不确定性分析在优化模型方面，目前在研究经济调度问题时通常采用两类方法对风电不确定性进行建模，即基于模糊集理论的建模方法和随机概率分布的仿真建模方法。在文献15-19所提出的基于模糊集理论的模型中，定义了一种隶属度函数用来描述系统安全水平与风电穿透功率/运行成本之间的关系。文献20可以充分体现系统调度人员对于风险和成本考虑的主观意识，文献21提出了一种双目标经济调度模型，采用多目标粒子群
16、算法计算得出风险和发电成本两个目标下的 Pareto最优解。在上述优化模型中虽然通过模糊化对风能进行建模，并将风险引入目标函数中求取最优分配方案，没有在约束中计及具体的备用需求。当采用随机概率模型对风速或风电功率建模时，相关研究工作主要集中在概率密度函数的选择上。文献522针对长期模式下的经济调度，通过风速功率曲线转换得到相应的风电功率随机分布函数，同时在所提调度模型里引入了备用成本和惩罚成本分别对风电功率过估计和低估的风险在优化问题的目标函数中加以考虑。但没有在模型中计及备用约束。文献24在文献22模型的基础上建立了考虑风速随机分布的优化潮流模型，通过比较分析阐述了不同概率密度函数对优化结果
17、的影响。文献26采用直接统计的方法对某地区风电场风能的预测误差进行归类统计分析，证明风能预测误差服从正态分布规律。文献23-25直接预测的对象也是风电功率，并假设风电功率服从正态分布，均值取为预测值，其标准差即为预测误差这一随机变量的标准差值。1.2.2 优化调度方法研究现状考虑风电大规模接入的电力系统日前调度问题是一个高维、非线性、多目标、带约束的混合整数规划问题，计算量随决策变量数量的增加呈几何级数增长，是典型的 NP 难题，其求解方法大致可分为启发式算法、解析性优化算法和智能优化算法三类。(1)启发式算法启发式算法是最早用于电力系统日前调度问题求解的一类算法，与解析性优化算法具有严格的理
18、论基础不同，此类算法以直观判断和实际调度经验为基础，具有物理意义明确、实用性强的特点，同时也存在过多依赖人工经验，寻优精度不高、误差较大的缺陷。1)局部寻优法局部寻优法的基本思路为，首先确定一个较好的初始解，然后以此为中心，在其领域内寻优，通过数值方法求解最优解或次优解。文献27研究了系统运行成本与机组开停机时间的近似关系；文献28以发电机负荷经济分配等微增率方法为基础，考虑系统中强迫停运等随机性因素，研究系统机组组合问题；文献29把调度模型分为主、次两个优化问题，次优化过程寻求次优解，主优化问题则在次优解领域内进行进一步寻优。局部寻优法具有计算速度快、对硬件资源要求不高的优点，但寻优精度较低
19、，多与其他优化算法配合使用。2)优先顺序法优先顺序法的寻优策略为，首先确定评估指标，并据此确定发电机组的开停机顺序。文献30对利用优先顺序法求得的发电机组进行拓展，得出多套决策方案供6调度人员参考；文献31研究了用于评估发电机组开停机顺序的指标，考虑了系统平均满负荷费用和投入利用因子；文献32在优先顺序法中引入全局决策过程，克服了传统优先顺序方法难以求得全局最优解的缺陷。优先顺序法计算速度快，原理简单，适用于简单小系统的优化调度问题，用于复杂大系统时往往难以求出全局最优解。(2)解析性优化算法解析性优化算法有着比较明确的物理意义和数学理论基础，全局寻优能力较强，但是，相对于智能优化算法，其对优
20、化数学模型的要求较高，部分算法可能存在维数灾问题，求解效率优势并不明显。1)动态规划法动态规划可以有效解决多阶段决策的优化问题，其通过将日前调度按时间划分为多个阶段进行单独寻优，极大地缩小了寻优范围，降低了计算复杂度。文献33利用动态规划算法求解机组组合问题时考虑了发电机的开停机成本；文献34将动态规划与优先顺序法结合，首先确定机组开停机顺序，然后分时段对模型进行求解；文献38-39提出了动态规划的几种基本形式。需要说明的是，在利用动态规划算法求解机组组合问题时如果机组数量较多，则可能出现维数灾问题，同时，其应用于优化模型求解还需满足最优性原理。2)Benders 解耦法Benders 解耦法
21、是用于解决混合整数规划问题的有效手段之一，其通过将原始问题分解为主问题和若干个子问题以降低原问题求解难度。Benders 解耦法于 1962年被 J.F.Benders 提出37，文献38基于 Benders 解耦算法研究了电力系统对光伏发电的消纳能力；文献42-43将 Benders 解耦算法用于求解考虑水电特性的水火协调机组组合问题；文献44-45将该算法用于求解考虑安全约束的机组组合问题，有效降低了问题的求解难度。3)拉格朗日松弛算法拉格朗日松弛算法多用于解决带约束的数学优化问题，它通过将模型约束条件以罚函数的形式嵌入到目标函数当中，从而将带约束的优化问题转化为无约束的优化问题进行求解。
22、文献43将动态规划与拉格朗日松弛算法结合，基于对偶原理求解水电经济负荷分配问题的最优解；文献44利用拉格朗日松弛算法求解含风电电力系统滚动调度模型；文献45设计了以拉格朗日松弛算法为基础的电网优化调度系统。(3)智能优化算法智能优化算法是一类模拟自然界自然寻优过程的随机优化算法，因其具有理论7要求弱、兼容性好、求解速度快的特点而广泛用于电力系统调度领域。目前应用较多的智能优化算法包括遗传算法、粒子群算法、人工神经网络算法、模拟退火算法等。文献46提出了一种求解机组组合问题的双层算法，第一层算法构造机组组合问题在 Hopfield 神经网络上的映射，用于确定机组启停状态，第二层算法利用燃料边际成
23、本函数求解机组负荷分配计划；文献47构造了考虑机组最小开停机时间的编码方式，利用遗传算法对机组组合问题进行求解计算，论文还讨论了算法结果的随机性特征，为该算法的推广应用打下基础；文献48在传统粒子群算法中嵌入闭环反馈控制环节，提高了算法的全局搜索能力；文献49采用模拟退火算法求解考虑机组启停成本的机组组合模型，分析了停机时间对发电机启停成本的影响。1.3 本文主要工作及章节安排1.3.1 本文主要工作本文的主要工作是 1、定义并构建含有水电、火电、风电等多种电源形式的风水火耦合电力系统；2、研究安全约束经济调度(SCED)，包括传统以火电为主电网的 SCED 及考虑风电不确定性的耦合电网 SC
24、ED 之间的区别、联系、各自的目标函数及约束条件；3、搭建风水火耦合电网的安全约束经济调度模型并确定求解方法；4、在 Matlab+CPLEX 平台下进行高性能计算求解，验证方法的有效。1.3.2 章节安排 本文的章节安排如下：第二章主要介绍了安全经济调度理论及其方法；着重介绍了传统的经济调度、考虑电网安全约束的经济调度以及带负荷和新能源的协调优化经济调度这三种有区别又各有联系的经济调度方式。第三章主要介绍了安全约束经济调度的数学模型，主要包括目标函数、约束条件和求解方法。第四章介绍了协调优化调度的算例基本数据以及实现方法和分析。第五章为对全文的主要研究工作和成果进行了总结，对论文的后续研究工作进行了展望。Equation Chapter 2 Section 1
