專利名稱：一種計及系統(tǒng)運行可靠性的概率動態(tài)調度方法
技術領域：
本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)調度領域，具體涉及一種計及系統(tǒng)運行可靠性的概率動態(tài)調度方法。
背景技術：
電力系統(tǒng)的有功調度是一個多維度、多層次、復雜系統(tǒng)工程的運籌學問題，其特點及復雜程度決定了采用大系統(tǒng)理論的分解協(xié)調優(yōu)化(或稱為遞階優(yōu)化)方法是簡化有功調度系統(tǒng)設計流程、提高系統(tǒng)運行效率的有效途徑。按照有功調度時間尺度的長短，可將有功調度(短期)分為日前調度、動態(tài)調度(或稱超前調度)與在線調度(與控制協(xié)調)三個組成部分。其中，動態(tài)調度在有功調度體系中處于承上啟下的核心部位，是連接日前調度與在線調度(控制)的橋梁和紐帶。
電力系統(tǒng)供電可靠性是電能質量的重要指標，供電中斷會造成巨大經(jīng)濟損失，因此，電力系統(tǒng)在運行過程中，需要配備必要手段，以降低電力系統(tǒng)的運行風險，調高電力系統(tǒng)運行可靠性，其中，配置旋轉備用是關鍵。
從目前應用與研究情況來看，對于動態(tài)調度，其旋轉備用配置有確定性與概率性的兩類處理方法。其中，確定性的備用配置方法要求每個調度時段系統(tǒng)配置的旋轉備用容量均多于某一預先給定的最小限值。然而，由于該類方法沒有計及元件故障的隨機特性以及系統(tǒng)的實際運行情況，其難以將系統(tǒng)的響應風險維持在一定水平，調度結果難免保守或冒進。
相比較于確定性的備用配置方法，概率性的備用配置方法能夠定量地協(xié)調系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性與可靠性，其在理念上是較為先進的，但模型復雜、求解困難制約著該類方法的進一步發(fā)展與應用。

發(fā)明內容
為了克服上述缺陷，本發(fā)明提出了一種具有實用價值的概率動態(tài)調度方法，此方法可以給出未來多個時段兼顧系統(tǒng)運行經(jīng)濟性與可靠性的調度方案，能夠對預想事故后的調節(jié)給出參考方案，給出機組調節(jié)量以及必要的切負荷量。方法構成線性規(guī)劃問題，基于 Benders分解技術的求解方法在計算效率上具有先進性。
本發(fā)明提出了一種計及系統(tǒng)運行可靠性的概率動態(tài)調度方法，包括以下步驟 (1)從數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)SCADA采集當前系統(tǒng)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括當前系統(tǒng)中各機組的輸出功率和系統(tǒng)的網(wǎng)絡拓撲結構； (2)若網(wǎng)絡拓撲結發(fā)生改變，則根據(jù)網(wǎng)絡拓撲形成節(jié)點注入轉移因子、斷線功率轉移因子待用； (3)從負荷預報程序得到系統(tǒng)未來6個時段中系統(tǒng)的負荷預測結果，負荷預報程序采用時序外推預測方法對短期負荷變化趨勢進行預測，所述時序外推預測方法采用動平均法，是對一組時間序列數(shù)據(jù)進行算術平均值計算，并以此為依據(jù)進行預測； (4)動態(tài)調度計算程序采用概率動態(tài)調度模型及算法根據(jù)上述得到數(shù)據(jù)進行計算，給出調度結果，其中動態(tài)調度計算程序包括 1)預調度，不考慮系統(tǒng)的事故情況進行一次動態(tài)調度，結果對應目標值設為目標下界； 2)根據(jù)調度結果預先篩選需要進行檢驗的由各種事故情況形成的子問題； 3)將調度結果帶入各需要進行檢驗的子問題，檢驗調度結果的最優(yōu)性及可行性， 若有子問題不可行，則向動態(tài)調度主問題返回可行割，若有子問題可行但不滿足最優(yōu)性條件，向動態(tài)調度主問題返回最優(yōu)割； 4)若所有子問題均可行但有子問題不滿足最優(yōu)性條件，則此時主、子問題目標函數(shù)之和形成調度目標上界； 5)檢驗，若該次迭代沒有形成新的割或目標上、下界之差小于預定閥值，則計算結束，導出結果，否則，重新進行加割后的動態(tài)調度主問題的計算。

t0+NTt0+NT K
其中，(一)所述動態(tài)調度計算程序使用的調度模型為
t0+NTt0+NT K
mm Σ cTt Pt + Σ Σ^,Γ^ΔΑ, + ^rApu)
+1IL^t-diag(Ta)-ADkt
t=t0 k=\
⑴
EAR,ι
s.t.
'Τ Pt=Ka D1
、
Plmax Pmm ^ Pt ^ /'max
^Pt-PtrU
<T0.pt-TD.Dt<Pl Pt ^ r ^t rC ^ Pt
'max
(2)
—f
-Plm^k ^ TG,k · (ft + t^Kt — ^Pk,t )
-TDk-(Dt-ADkt)<plm^k
(3)
Pt +締Kt么P皿 Pt ^ Pmm
0<^Dkt<Dt 式中t = t0, t0+l,…，、+Ντ，表示調度時段，、為調度目標時段，Nt為前瞻時段數(shù)；k = 1,2,…，K，表示各種預想事故，K為需考慮的事故總數(shù)；ct、6及分別表示機組的發(fā)電成本、上調成本以及下調成本列向量；Pt為機組輸出功率列向量-J^，Δ/ν分別是預想事故發(fā)生后機組向上及向下的調整量列向量；Dt為節(jié)點負荷需求列向量；ADk, t為事故發(fā)生后的切負荷量列向量；P k,t為t時段系統(tǒng)處于狀態(tài)k的概率；IEAK,t表示停電損失評價率 IEAR列向量；diag(TA)表示以各負荷節(jié)點的平均停電持續(xù)時間為對角元素的對角陣；1表示元素均為1的列向量；Te、TD分別為發(fā)電機節(jié)點與負荷節(jié)點注入功率對支路潮流的靈敏度矩陣；Plmax為支路的傳輸功率上限列向量；Pmin、P_分別為機組輸出功率上限、下限列向量； ru、rd分別表示機組的上調及下調速率限值列向量；△ t為調度時間間隔；TK為事故后旋轉備用的允許響應時間； 式(1)-03)構成了概率動態(tài)調度模型，其決策變量為機組輸出功率、事故后機組輸出功率調整量以及切負荷量。式(1)所表達的目標函數(shù)由兩部分疊加構成，其一為系統(tǒng)的發(fā)電成本，其二為在此基礎上，在各種預想事故發(fā)生后，系統(tǒng)運行狀態(tài)的調整成本期望， 這包括機組向上或向下的調整成本期望以及切負荷成本期望。式( 表示正常運行狀態(tài)下系統(tǒng)的各種等式及不等式約束。其中，等式約束為發(fā)電與需求的平衡約束；不等式約束依次為支路傳輸功率上限約束、機組輸出功率范圍約束以及相鄰時段間機組的功率變化率約束。式(3)表示對于每種預想事故，調整應滿足的約束。其中，等式約束表示機組輸出功率調整以及消減負荷后系統(tǒng)發(fā)電與需求的平衡；不等式約束依次為支路傳輸功率上限約束、 機組輸出功率上限約束、機組輸出功率下限約束、機組向上調整能力約束、機組向下調整能力約束以及切負荷量約束。
( 二)所述動態(tài)調度計算程序使用的求解方法為 (1)基于Benders分解的算法流程 上述概率動態(tài)調度模型構成線性規(guī)劃問題，對于實際系統(tǒng)，其規(guī)模較大，難以直接求解。實際上，所構成的優(yōu)化問題在各種運行狀態(tài)之間僅存在較弱的耦合關系，充分利用這一規(guī)律，可將原問題分解，達到減小優(yōu)化問題求解規(guī)模，提高問題求解速度的目的。
為表述方便，將式⑴-(3)抽象表達為
權利要求
1.一種計及系統(tǒng)運行可靠性的概率動態(tài)調度方法，其特征在于包括以下步驟(1)從數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)SCADA采集當前系統(tǒng)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括當前系統(tǒng)中各機組的輸出功率和系統(tǒng)的網(wǎng)絡拓撲結構；(2)若網(wǎng)絡拓撲結發(fā)生改變，則根據(jù)網(wǎng)絡拓撲形成節(jié)點注入轉移因子、斷線功率轉移因子待用；(3)從負荷預報程序得到系統(tǒng)未來6個時段中系統(tǒng)的負荷預測結果，負荷預報程序采用時序外推預測方法對短期負荷變化趨勢進行預測，所述時序外推預測方法采用動平均法，是對一組時間序列數(shù)據(jù)進行算術平均值計算，并以此為依據(jù)進行預測；(4)動態(tài)調度計算程序采用概率動態(tài)調度模型及算法根據(jù)上述得到數(shù)據(jù)進行計算，給出調度結果，其中動態(tài)調度計算程序包括1)預調度，不考慮系統(tǒng)的事故情況進行一次動態(tài)調度，結果對應目標值設為目標下界；2)根據(jù)調度結果預先篩選需要進行檢驗的由各種事故情況形成的子問題；3)將調度結果帶入各需要進行檢驗的子問題，檢驗調度結果的最優(yōu)性及可行性，若有子問題不可行，則向動態(tài)調度主問題返回可行割，若有子問題可行但不滿足最優(yōu)性條件，向動態(tài)調度主問題返回最優(yōu)割；4)若所有子問題均可行但有子問題不滿足最優(yōu)性條件，則此時主、子問題目標函數(shù)之和形成調度目標上界；5)檢驗，若該次迭代沒有形成新的割或目標上、下界之差小于預定閥值，則計算結束， 導出結果，否則，重新進行加割后的動態(tài)調度主問題的計算。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于(一)所述動態(tài)調度計算程序使用的調度模型為
式中t = t0, t0+l,…，、+Ντ，表示調度時段，、為調度目標時段，Nt為前瞻時段數(shù)；k =1,2,…，K，表示各種預想事故，K為需考慮的事故總數(shù)；ct、6及6分別表示機組的發(fā)電成本、上調成本以及下調成本列向量；Pt為機組輸出功率列向量；#u，A/v分別是預想事故發(fā)生后機組向上及向下的調整量列向量；Dt為節(jié)點負荷需求列向量；ADk, t為事故發(fā)生后的切負荷量列向量；P k,t為t時段系統(tǒng)處于狀態(tài)k的概率；IEAK,t表示停電損失評價率 IEAR列向量；diag(TA)表示以各負荷節(jié)點的平均停電持續(xù)時間為對角元素的對角陣；1表示元素均為1的列向量；Te、TD分別為發(fā)電機節(jié)點與負荷節(jié)點注入功率對支路潮流的靈敏度矩陣；Plmax為支路的傳輸功率上限列向量；Pmin、P_分別為機組輸出功率上限、下限列向量； ru、rd分別表示機組的上調及下調速率限值列向量；△ t為調度時間間隔；TK為事故后旋轉備用的允許響應時間；式(1)-03)構成了概率動態(tài)調度模型，其決策變量為機組輸出功率、事故后機組輸出功率調整量以及切負荷量；式(1)所表達的目標函數(shù)由兩部分疊加構成，其一為系統(tǒng)的發(fā)電成本，其二為在此基礎上，在各種預想事故發(fā)生后，系統(tǒng)運行狀態(tài)的調整成本期望，這包括機組向上或向下的調整成本期望以及切負荷成本期望；式( 表示正常運行狀態(tài)下系統(tǒng)的各種等式及不等式約束；其中，等式約束為發(fā)電與需求的平衡約束；不等式約束依次為支路傳輸功率上限約束、機組輸出功率范圍約束以及相鄰時段問機組的功率變化率約束； 式(3)表示對于每種預想事故，調整應滿足的約束；其中，等式約束表示機組輸出功率調整以及消減負荷后系統(tǒng)發(fā)電與需求的平衡；不等式約束依次為支路傳輸功率上限約束、機組輸出功率上限約束、機組輸出功率下限約束、機組向上調整能力約束、機組向下調整能力約束以及切負荷量約束；(二)所述動態(tài)調度計算程序使用的求解方法為 (1)基于Benders分解的算法流程將式(1)-(3)抽象表達為
s. t. Ax ≥ b Β1Χ+Η1Υ1 ≥ H1 B2x+H2y2 ≥ h2
式中向量X表示所有時段機組的輸出功率；向量7￥對應第W種情況下機組的調解量以及切負荷量，這里w共對應(Ντ+1) ·Κ種情況；P w為情況w發(fā)生的概率；向量f以及fw表示與成本相關的系數(shù)；A、Bw及Hw為約束中的系數(shù)矩陣；b及hw為對應約束的右邊項；式由兩部分組成，其一為不考慮事故調整的動態(tài)經(jīng)濟調度部分，此處稱之為主問題，其僅含變量X;其二為一組對各時段各預想事故的調整決策問題，此處稱之為一組子問3題，其決策變量為相應的yw ；其中，子問題的可行域是受主問題影響的，即在各子問題的約束中除了含有自身的決策變量外還含有主問題的決策變量，由此結構，構建算法如下步驟1 初始化原問題目標函數(shù)上界
初始化子問題w對偶問題的上界zw為0 ；初始化迭代次數(shù)標記m為0 ； 步驟2:求解主問題
采用調度結果更新原問題目標函數(shù)下界，即將maX(MAVm，LB)賦給LB ； 步驟3 依次或并行求解各子問題，此時，χ為已知量
若子問題W有解，則進行解的最優(yōu)性檢驗，即比較^/C與主問題中求出的Zw的大小， 若前者較小，則該子問題解滿足最優(yōu)性條件，在此次迭代中不產(chǎn)生Benders割；反之，若后者較小，則該子問題需向主問題返回Benders最優(yōu)割作為主問題的附加約束
若子問題W無解，即SWr無限大，則該子問題需向主問題返回Benders可行割作為主問題的附加約束
步驟4 若所有子問題均有解且滿足最優(yōu)性條件，則迭代結束。此時，此次迭代所得的χ 以及只，義，…，JV^M即為原問題的最優(yōu)解。若各子問題均有解，但存在子問題不滿足最優(yōu)性條件，則說明此次迭代得到的χ以及乂，JV_，JV,+￥是一組可行解，但并非最優(yōu)解。此時，利用此次迭代中得到的解求出原問題的目標函數(shù)值，此處將其設為PRVm,并用該值更新原問題目標函數(shù)的上界。即將min(PRVm，UB)賦予UB ；步驟5 若UB與LB之差小于預先設定的允許誤差ε，則迭代結束。此次迭代得到的χ 及H…，即可近似認為是原問題的最優(yōu)解；否則，m增加1，轉到步驟2，重新計算加入新Benders割后的主問題。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于各子問題的目標是在受主問題解影響的可行域內尋找指定事故發(fā)生后調整費用最小的調整方案，其最理想的情況無疑是調整費用為0，也即調整量為零的情況，如果在某次迭代m中，根據(jù)主問題的解，某子問題w的可行域中包含各決策變量均為零的點，那么，該點必然是該子問題的最優(yōu)解，而且一定能夠滿足最優(yōu)性條件^ZiCi小于zw ；在此種情況下，該子問題的目標函數(shù)為零，且不會對主問題返回任意形式的割，從而在所述步驟2與步驟3之間添加傳輸支路故障篩選子程序，利用斷線后的潮流轉移因子來實現(xiàn)支路開斷事故的快速預先篩選。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于所述6個時段，每個時段為20-60分鐘。
全文摘要
本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)調度領域，具體涉及一種計及系統(tǒng)運行可靠性的概率動態(tài)調度方法。提出了一種基于Benders分解的新方法對概率動態(tài)調度構成的大型線性規(guī)劃問題進行求解。針對各種運行狀態(tài)之間的耦合關系，依據(jù)分解協(xié)調的思想，采用Benders分解技術將原問題分解，形成由正常運行狀態(tài)下動態(tài)經(jīng)濟調度主問題與事故運行狀態(tài)下運行狀態(tài)調整子問題構成的迭代求解格式，降低了每次優(yōu)化計算的求解規(guī)模。本發(fā)明的方法提高了問題的求解速度，實現(xiàn)了對較大規(guī)模系統(tǒng)的有效求解。
文檔編號H02J13/00GK102195362SQ201110138610
公開日2011年9月21日 申請日期2011年5月26日 優(yōu)先權日2011年5月26日
發(fā)明者周勝軍, 于坤山, 劉劍, 楊明, 鄧占鋒, 王同勛 申請人:中國電力科學研究院, 遼寧省電力有限公司技術經(jīng)濟咨詢研究中心, 山東山大電力技術有限公司