毕业论文范文——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

目录中文摘要1英文摘要21绪论41.1 目的意义41.2 国内外研究现状71.2.1 风水火协调优化研究现状71.2.2调度优化算法研究现状91.3本文主要工作及章节安排111.3.1 本文主要工作111.3.2 章节安排112安全约束经济调度发展过程分析132.1引言132.2 经济调度及分析132.3安全约束经济调度及分析162.4 协调优化经济调度及分析172.5 本章小结193安全经济调度的建模及求解方法203.1 引言203.2 安全经济调度数学模型203.2.1 目标函数203.2.2 约束条件213.2.3 网络安全约束条件的处理243.3 求解方法263.3.1分支定界算法介绍263.3.2分支定界算法描述273.4 本章小结294协调优化调度算例及高性能实现304.1 引言304.2 MATLAB/CPLEX仿真环境304.3 仿真算例334.4 算例实现及其分析344.5 本章小结385总结与展望395.1总结395.2展望39致谢40参考文献4147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：我国电源结构以火电机组为主，然而水电以及风电等新能源在电源构成的比例不断增加，同时由于风电的随机性和波动性，无法像火电和水电机组一样灵活调度，给电网调度运行带来极大困难；此外安全经济调度是系统经济调度的重要环节，在实际系统运行中用于制定滚动调度计划，并与AGC和AVC协调配合，或者用于制定短期发电计划。因此研究风水火等多种电源之间相互协调的安全约束经济调度具有重要意义，鉴于此，本文对风水火耦合的安全约束经济调度模型及其仿真求解方法进行了研究，其具体研究内容如下：深入研究了火电、水电机组运行约束以及耗量特性，并在传统调度运行目标函数加入弃风惩罚成本项，完成了风水火耦合的安全约束经济调度数学建模；将安全约束经济调度的模型求解问题映射为一个混合整数的优化求解问题，采用分支定界方法对问题进行求解研究并在CPLEX中验证了方法的正确性和高效性。在IEEE-30节点进行仿真验证，仿真结果表明:所建模型充分挖掘了水电和风电的节能经济效益，并且考虑了风电的弃风惩罚和线路功率传输约束，不仅具有较好的经济效益，实现了系统安全性和经济性的统筹协调，还有助于提高系统对风电的消纳能力。运用CPLEX求解与运用quadropg相比具有高效性。关键词：安全约束经济调度，风水火耦合，混合整数优化，CPLEXSecurity Constraint Economic Dispatch Considering Wind， Hydropower and Thermal powerAbstract: Nowadays, our countrys power supply structure is still mainly based on thermal power. However, some new energy such as wind and hydropower has an increasing proportion in composition of energy structure .At the same time, because of the randomness and volatility of wind, it cant have the ability of flexible scheduling the same as thermal power and hydropower, as a result, wind brings great difficulties to the grids dispatch and operation. Whats more, security constraint economic dispatch is an important branch of the power system economic dispatch. It is mainly used in rolling optimization or used in short-term generation schedule which coordinates with AGC or AVC. Therefore, it is worthwhile for us to do some researches about security constraint economic dispatch. In view of this, this passage does a research about the wind-fire-wind coordination model of the security constraint economic dispatch and the simulation solution. The main contents of this researches are as follows: It has conducted the thorough research about the operation constraints and consumption characteristics of thermal power units and hydropower units. Whats more, the passage adds the abandoned wind cost items to the objective function. It also builds a wind-fire-wind coordination mathematical model of the security constraint economic dispatch. The problem of solving the wind-fire-wind coordination model of the security constraint is mapped to a problem of mixed-integer optimization. The branch and bound is chosen to solve the problem and the correctness and efficiency are tested in CPLEX. A modified IEEE-30 bus system is presented to demonstrate the efficiency of the method. The simulation result indicates that the proposed dispatch can extremely exploit the potential benefits of wind and hydropower. The proposed model considering the abandoned wind penalty and line transmission power restrictions not only has higher economic benefits, but also makes a better use of wind power. Compared with the quadropg, CPLEX has higher efficiency.Keywords: security economic dispatch, wind-fire-wind coordination scheduling, mixed-integer optimization1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。“十二五”时期，我国水电发展的重点为大型水电基地建设，将优先开发水能资源丰富、分布集中的河流，建设十个千万千瓦级大型水电基地。重点包括金沙江中下游、雅砻江、大渡河、澜沧江中下游、黄河上游、雅鲁藏布江中游等流域(河段)水电开发，启动金沙江上游、澜沧江上游、怒江等流域水电开发工作。全国将开工建设水电1.6亿千瓦，其中抽水蓄能电站4000万千瓦；新增水电装机容量7400万千瓦，其中新增小水电1000万千瓦，抽水蓄能电站1300万千瓦。以四川为例，“十二五”以来，以“三江”(金沙江、雅砻江、大渡河)为主的四川水电基地的大中型水电工程陆续建成投产，目前该省水电装机已突破4600万千瓦，跃居全国首位。截至目前，我国已建成常规水电装机容量占全国技术可开发装机容量的48%。到2020年，全国水电总装机容量将达到4.2亿千瓦。可以说，我国水电发展规模扩大。图1.1 水电装机容量风能作为一种可再生的绿色能源，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。水电、风电、火电三种类型电源的机组在电力系统中占有比例为98.6%（如图1-1），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。图1.2 系统中各种机组所占比例由于风电的随机性、波动性特点，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。我国近五年风电装机容量、弃风量如图1-2所示。可见，将风电大规模开发、输送和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。图1.3 我国近五年风电装机容量、弃风量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。但是不考虑网络安全的经济调度不符合电力系统稳定性和安全性的要求。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。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。电力系统经济调度的基本原则为：(1)保证电力电量的可靠供应：在电量平衡方面，系统各种类型电源发电量应满足电量需求；电力平衡方面,系统可供发电能力应大于等于电力负荷和备用的需求。同时，考虑到与电力相关和与电量相关的变量的求解时间间隔并不相同应分别设置时间索引变量。(2)保证电网安全稳定运行：中长期优化调度既要满足系统的相关约束，还要满足复杂的风电、梯级水电和火电的运行约束。(3)最大限度地节能降耗：从更大时间范围内，提高系统运行的经济性，节约不可再生一次能源的消耗。(4)充分利用清洁能源：一方面风电应按照投产进度计划，参与电力电量平衡；另一方面由于水电既是清洁电源又是具有一定调节能力的电源，制定调度计划应综合权衡水电站发电量及调峰电量。1.2 国内外研究现状1.2.1 风水火协调优化研究现状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(SCED)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。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。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11、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22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0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调度优化算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，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36。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。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 本文主要工作在国家科技支撑计划课题“消纳风电的热-电联合优化规划及运行控制技术（2015BAA01B00）”及国家自然科学基金“考虑柔性负荷调峰的风水火耦合电力系统经济调度方法研究（51207113）”的支持下，本文以考虑安全约束的风水火耦合的电力系统经济调度为研究对象。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，包括三种机组的机组特征参数，电力系统网络构架，预测负荷的大小，从而为后续研究提供数据支撑。(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SCED之间的区别、联系、各自的目标函数及约束条件；风电的接入会给电力系统带来波动性和不可预测性，因此考虑风电的安全经济调度更加复杂，但是随着风电装机容量逐年增加，考虑风电的SCED更符合电力系统实际情况。(3) 建立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，数学模型包含风水火耦合安全经济调度的目标函数和约束条件，并确定所使用的软件及仿真环境。(4) 在Matlab+CPLEX平台下进行高性能计算求解，验证方法的有效，对比不同约束条件下，机组出力和运行费用的不同。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。全文的章节安排如以下框图所示图1.4 论文结构图2安全约束经济调度发展过程分析2.1引言电力作为关系国计民生的重要行业，必须时刻保证安全性、稳定性，无时无刻为用户提供可靠的供电。但是，电力部门也需要考虑运行的经济性，为用户提供优质经济的电能。如何在满足上述要求的基础上合理的分配各发电机组的出力，是电力系统经济调度的主要任务。经济调度一直都是电力系统的重点研究问题，自从20世纪20年代被提出后，经过90多年的发展，电力工作者做了大量的研究工作，并取得了丰厚的成果。随着研究的深入和持续的创新，不断地给经济调度的基本形式和求解方法赋予新的内容。基本形式无论是从初期的单一火电系统发展到耦合各种新能源的复杂混合系统，还是求解方法从经典的等耗量微增率发展到内点-半定规划法，无不凝聚着科研工作者的汗血和智慧。本章详细介绍了三种经济调度模式，包括经济调度的含义、火力机组和水电机组的耗量特性、经济调度的目标函数和约束条件的种类；安全约束经济调度的含义、现如今主要学者研究方向和成果、安全约束条件的种类；协调优化经济调度的含义和重要性。本章的研究成果为下文的研究提供理论支持。2.2 经济调度及分析电力系统经济调度问题是研究在满足系统能量平衡和运行极限约束条件前提下以经济性最优为目标的最优化问题。美国的Energy Policy Act 2005的标题定义为以最低花费实现服务用户，满足所有的发电和输电设备的限制条件的发电机操作。考虑减少环境污染的环境经济调度使电力系统经济调度问题变得更复杂。经济调度问题的基本约束条件不变，但是模型的优化目标在原来的减少燃料费用和功率损耗的基础上增加了减少污染物排放的目标。传统的机组组合和经济调度是确定性的，没有考虑电网安全约束和新能源以及负荷。经济调度问题实际上发电机组一系列的输入输出特性的集合。对于火力发电机组，燃料消费函数或者是成本消费函数为输入输出曲线。图2.1 火力发电机的输入输出曲线水电机组输入输出曲线与火力机组的相似，但输入不同，输入用单位时间内水的流量描述。水流量单位为。图2-2为连续水压下，水电机组的典型输入输出曲线。图2.2 水电机组的输入输出曲线不同的文献、不同的学者研究经济调度选取的目标函数不尽相同。有的是以常规机组的发电成本为目标，通过调整各种机组的出力情况使得火电机组发电成本最低。考虑风电接入的经济调度的目标函数按照调度模式来说有弃风量最少（风电利用最大）和能耗最小两种模式，考虑弃风量最少时，可考虑增加弃风成本的惩罚项，从而会使风电场尽可能的出力，不浪费风能；能耗最小的模式是指发电过程中产生的能耗最小。经济型的指标包括风电利用率、可用风电单位价值、系统能耗、调峰容量。以风险指标为目标的经济调度以减小系统运行风险为目标，以保障电力系统的稳定性和安全性为第一要义。从电网公司侧考虑，希望从各能源侧购电费用最小，因此形成以面向电力市场的购电成本为目标的目标函数。文献50考虑了电力电量平衡的经济调度，“三公”调度要求，机组间出力应尽量均衡分配，机组总发电量应尽可能接近理想的目标电量，当偏差电量存在时，偏差电量在机组间平衡分配。根据以上要求，电力电量平衡的优化目标是在满足各种约束的条件下，发电计划与目标电量的偏差最小。为便于直观理解，目标函数的具体种类见图2.1。约束条件主要有系统性约束和机组群出力约束，系统性约束指涉及系统内所有发电机组的约束包括系统有功负荷平衡、备用约束(主要指旋转备用约束)以及排放约束等。约束条件具体可分为下列情况：图2.4 约束条件的分类2.3安全约束经济调度及分析经济调度的研究初期只考虑到了负荷断面上求解，但伴随着电力工业的蓬勃发展和大区域联网调度的实施，只考虑负荷断面的静态经济调度不再满足电力工业连续性的需求，使得考虑机组爬坡约束的动态经济调度的应用更为广泛。安全约束经济调度是一个简化的最优功率流动问题。它被广泛应用于能源产业。本文2.1节介绍了传统经济调度，但忽略了网络安全约束。在实际的电力系统中，解决考虑网络安全约束的经济调度是非常重要的。因此本节主要介绍考虑了网络安全约束的安全经济调度。由于电力系统的电能传输主要是靠架空导线和地下电缆，由于技术原因，架空导线和地下电缆都会存在电阻，所以这用两种方法传送电能都会存在功率损耗。当线路中传输功率过大时会导致传输线损耗过大，发热严重，影响电力系统的安全性和稳定性。安全约束经济调度(SCED)相比于传统的经济调度主要多考虑了网络安全约束。伊利诺理工学院的C. Wang和S. M.Shahidehpour研究了考虑线路安全约束、旋转备用和不确定性的多区域水火系统经济调度。山东大学的韩学山教授研究了考虑了机组爬坡速率和网络安全约束的经济调度解耦算法。中国电力科学院的周京阳教授研究了考虑电力电量平衡的安全约束经济调度。清华大学的夏清教授提出了风水火协调优化的全景安全约束经济调度。武汉大学的胡志坚教授研究了考虑大规模风水火协调优化调度模型的建立和求解。交流潮流下，支路的功率可用下式表示：传输线ij上传输的有功功率；：节点i的电压幅值；：传输线ij始端和末端的节点电压功角差；：传输线ij的电纳；：传输线ij的电导。对式（2.1）进行线性化，得到系统传输功率增量的表达式：在高压网络中，值很小，可以约为0，经过简化可得线路传输功率增量与发电机增加的出力之间直接的线性关系。因此，在交流潮流中，功率与节点电压和功角相关。故安全约束条件有下列几种(1) 节点电压及机组无功功率技术限制：(2) 传输线路功率极限其中：，支路ij的功率及其上限2.4 协调优化经济调度及分析科学技术进步和经济繁荣发展，带动了太阳能、风能以及生物能等新型能源行业的兴起，经济调度的基本形式也从较为单一的火电系统发展到多种能源的互相耦合联网发电。风力发电与光伏发电以其低污染、无能源消耗等优势逐渐成为可再生能源最具发展前景的发电方式。由于风能与太阳能受多种随机因素影响，使其输出功率具有较强的间歇性与波动性，其不确定性干扰了电力系统的有功功率平衡。此外，负荷预测偏差也进一步给系统调度增加了不确定性。与风电的不可调节性和不可存储性相比,水电具有灵活快速的调节性能,并且拥有用于存储能量的水库,因此采用风水联合的运行方式是促进风电消纳的重要手段之一。风电由于其出力不确定性和随机性，系统需要增加额外的备用来迎合风电并网的需求。由于电能不能大量存储。电能的生产、运输、分配和消费具有同时性。电力系统中，发电厂在任何时刻发出的功率必须等于该时刻用电设备所需的功率、输送和分配环节中的功率损失之和51。由于风电预测具有一定的不确定性，现实生活中，受机组爬坡率、负荷需求和输电容量等限制，系统不一定能够全部接纳风电，因此有些文献考虑可以适当程度的弃风52。针对全球气候问题日益严重、能源的逐渐枯竭以及环境的不断恶化，各国政府部门提出了众多方案，其中最被认可的重要方案便是节能减排。我国政府部门由于意识到气候问题和能源危机的紧迫感，已经在2007年制定了节能发电调度办法，其基本要求是在保证电力稳定供应的前提下，以环保、节能、经济为原则制定各类机组的发电次序，优先利用清洁能源，协调资源配置，最大限度的减少能源消耗和污染排放量。在节能调度的环境背景下，传统的电力系统运行调度面临着严峻挑战，而研究电力系统风水火协调问题，在满足电网安全稳定运行条件下，寻求最优的风水火协调运行方式，对于提高能源利用率、充分发挥清洁能源优势、优化电网运行方式、实现节能调度具有重要的现实意义。在电力系统安全运行调度当中，电力工作者往往会把研究内容分为机组的最优投入、安全经济调度和风水火经济协调3个独立部分进行研究。可是在实际电网当中，最优机组的投入离不开电力网这一载体，风水火经济协调制定的最优发电计划又必须依托于机组的投入，实现功率的输送也要满足电网安全约束，所以有必要将它们融为一体才能满足实际电网的需求。而本文将继续深化电力系统风水火协调问题的研究，融合三者之间的关系，在传统的风水火经济协调中融入机组的最优投入和电网安全约束，对一个实际的电网进行区域的划分，形成考虑机组组合和电网安全约束的电力系统水火协调问题，使得在电力系统水火协调当中进一步寻求机组最优投入与保证电网安全稳定，从更高层次上找到最优的风水火经济协调运行规划。2.5 本章小结本章主要介绍了传统经济调度的含义和发展历程以及传统经济调度的目标函数和约束条件的种类；考虑电网安全约束的安全经济调度的重要性以及发展历程和网络安全约束的种类。从分析中可以看出，考虑风水火等多种电源形式耦合的协调优化经济调度是未来电网发展的必然要求，但由于其考虑约束较多，求解更为复杂，需要进行重点研究。3安全经济调度的建模及求解方法3.1 引言安全约束经济调度是考虑网络安全约束的经济调度，更能符合系统实际运行对稳定性和实际性的要求。本章在前一章对三种经济调度的理论研究的基础上，考虑风水火耦合的安全约束经济调度。本章在阅读大量相关文献和考虑电力系统实际运行情况的基础上，建立了安全经济调度的数学模型，包括考虑弃风惩罚项的目标函数、系统约束条件、机组运行条件约束条件、网络安全约束条件和对网络安全约束条件的处理，同时还详细介绍了本文所使用的求解方法分支定界法。本章的研究内容为之后的编写程序提供了坚实的数学基础3.2 安全经济调度数学模型3.2.1 目标函数通常火力发电机组的输入输出特性是非线性的。火力发电机组通常用的运行成本函数是个二次函数。为了减少弃风量，故在目标函数增加了弃风成本的惩罚项，从而尽可能的利用风电。综上，风水火耦合的电力系统的机组发电总成本为(考虑风电的补偿成本)式中：i为火电机组号；为总的火电机组个数；t为时段号；T为一个调度周期的时段总数，为燃料费用系数；为火电机组i第t时段输出的有功功率。w为系统中风电机组数；为风电机组w在时段t的弃风惩罚成本。引入风电弃风分段惩罚因子后，弃风成本可表示为： 式中：S为分段惩罚函数总段数；为风电机组在其分段函数第s段的惩罚因子，该因子一般较大，以达到抑制风电弃风的效果；为风电机组在时段t在分段函数第s段上的变化量，为非负值。风电机组弃风功率采用分段累加表达： 式中：为风电机组在时段t的弃风功率；和分别为分段函数第s段和第s-1段的终点功率。3.2.2 约束条件在符合系统实际运行特点下，安全经济调度模型考虑的约束条件越多，就越接近系统的实际运行情况，其优化结果也越精确。但是约束条件的增加将给计算带来难度，甚至出现不收敛的情况。因此，在计算过程中需要合理选取目标函数的约束条件。所以，本文暂不考虑工作死区，网损等约束条件。(1) 系统功率平衡约束式中：为火电机组i时段t的有功，为火电机组总台数；为水电机组j在时段t的有功，为水电机组总台数；为风电场在时段t的有功预测值；为系统在时段t的总负荷。(2) 输电线路传输功率限制其中：，支路ij的功率及其上限(3) 火电机组出力上下限约束从图2.1可知火力发电机的功率输出主要受发电机的最大最小容量限制。最小功率输出由技术条件或者锅炉、涡轮的因素。通常，一个机组的最小运行负荷相比于受涡轮影响，其实受蒸汽机和再生循环的影响更大。机组的最大功率输出由锅炉、涡轮和发电机的设计容量决定。式中：、分别为火电机组i的最小有功出力和最大有功出力；(4) 火电机组不能频繁调节启停，要满足最小启停时间约束：其中x(i，t)-机组i在时段t已连续运行或连续停运的时段数，Ton i、Toff i -机组的最小允许开机时间、机组的最小允许关机时间。(5) 火电系统爬坡速率约束式中：为火电机组i的在一个调度时段内允许关闭的最大出力；URi为火电机组i在一个调度时段内允许增开的最大出力；为火电机组i在前一时刻的出力值。(6) 系统旋转备用约束正旋转备用负旋转备用、为火电机组i在t时刻的正旋转备用和负旋转备用；、水电机组i在t时刻的正旋转备用和负旋转备用；、火电机组i的最大发电量和最小发电量；、水电机组i的最大发电量和最小发电量；风电场i在t时刻的发电量；负荷预测失误率；与正旋转备用相关的风电预测失误率；与负旋转备用相关的风电预测失误率；L(t)为t时刻的系统负荷；、火电机组i上升和下降速率；旋转备用的响应时间；一个周期的长度。(7) 水电机组约束水电厂库容约束：式中，、分别为梯级水电站j的水库库容下限和上限。(8) 水电厂发电流量约束式中，、分别为梯级水电站j的发电流量下限和上限。(9) 水电转换关系梯级水电站的发电功率与它的库容和发电流量有关，可用二次函数表示为：式中，Pth为理论上可得功率，为水的密度取1000，Q为发电流量，g为重力加速度取9.81，h为水流落差。S为水库的底面积。(10) 水电厂发电出力约束式中，、分别为水电机组j允许的最小及最大出力。(11) 风电出力约束为预测的风电出力。在经济调度问题中，可再生能源比传统能源便宜。这意味着风电应带着尽量多的负荷，其余负荷分配给火电机组和水电机组。在本模型中，为了使接入电力系统中的风电出力最大，每个风电场的原始输出设置为预测的输出。如果优化结果与当前风电功率不一致，风电场的输出将逐步减少。(12) 风电的出力对大量实测数据的统计结果表明，绝大部分地区风速的随机分布近似服从Weibull 函数，其概率密度方程为式中：k为形状系数，取值范围在1.82.3；参数c为所描述地区的年平均风速。风力机的输出功率与风速关系，其中vr、PWr分别表示风机的额定风速、额定功率，vin为切入风速，vout为切出风速：3.2.3 网络安全约束条件的处理在需要获得电力系统有功功率分布、不关心各节点电压幅值和无功功率分布的场合下，可在交流潮流模型的基础之上，根据电力系统特点对其作出合理假设，对潮流计算进行简化处理，得到直流潮流。对于有个节点的电力系统，节点的注入功率为节点电压如下式所示的采用极坐标形式则将式（3.36）的实部和虚部分开写有线路上由节点流向节点的电流为线路侧潮流根据电力系统的运行特点，可对交流潮流计算模型进行如下简化（1） 超高压电力网线路电抗比电阻大得多，忽略传输线路电阻，即，可得（2）节点电压在额定电压附近，采用标幺制时，各节点电压的大小近似相等且等于，即 （3）支路两端的节点电压的相角差很小，近似有则支路的有功功率潮流可化简为与直流电路的欧姆定律类比，可将支路有功功率类比成直流电流，支路电抗类比为电阻，和类比为支路两端的电压，从而得出直流潮流计算方程。节点的功率平衡条件为为节点给定的注入有功功率，其矩阵形式为为维节点注入有功功率的列向量，为维线路两端的电压相角差的列向量，为阶矩阵，各元素的物理意义为 由式（3.51）和式（3.52）可知，直流潮流计算的节点导纳矩阵是交流潮流计算的节点导纳矩阵在只计线路电抗的条件下形成，因此称其为节点电纳矩阵。并由上述两式可得出直流潮流采用的输电线路和变压器的统一等值电路模型，如下图所示：图3.1 直流潮流计算线路支路和变压器支路的统一模型由于直流潮流流过线路时不产生有功损耗，故对支路有，与交流潮流计算类似，各节点的净注入功率相互制约，故可将电力网的交流模型中的平衡节点作为直流潮流的参考点，即给定该参考节点的相角值。于是得到个节点的电压相角修正量。综上所述，直流潮流计算的依据在于电力系统各节点的正常运行电压幅值在额定值附近，而相角则不同程度地偏离平衡节点的相角。由于直流潮流模型是对交流潮流模型的简化，由式（3.19）可知，利用已知的节点有功功率解线性代数方程组可得到电压相角修正量，对各节点电压进行修正，即直流潮流计算的节点电压结果，故直流潮流计算是一种近似且快速的潮流计算方法。故本文采用直流潮流法。3.3 求解方法3.3.1分支定界算法介绍分支定界法可以用来解决纯整数或混合的整数规划问题。这种方法现在已经是解决整数规划的重要方法，因为这种方法灵活且便于计算机求解。它的基本思想是把给定问题分解为若干个较小的子问题，每个子问题又可继续分解，直到子问题不能再分解或不能产生最优解。根据问题的特点和不同的策略，把问题分解为子问题的过程称之为分支。在分支过程，为每一子问题估算其对应的目标值的界限称之为定界。定界的目的是为了测定界的趋势，留下有价值的或尚不能判定的分支。删除肯定不存在的最优解的分支，称之为剪支，以达到加速收敛、简化运算的目的。对为题进行分解，确定子问题的解值界限，减去非优的子问题，在进行新的分支，这样一个分支到定界到剪支再到分支等反复的过程是分支定界法的基本算法步骤。不同的分支规则与定界方法，形成了同一问题的不同分支定界方法。3.3.2分支定界算法描述设有最大化的整数规划问题A，与他相应的线性规划为问题B，从解问题B开始，若其最优解不符合A 的整数条件，那么B的最优目标函数必是A的最优目标函数z*的上界，记作；而A的任意可行解的目标函数值将是z*的一个下界。分枝定界法就是将B的可行域分成子区域(称为分枝) 的方法。逐步减小和增大， 最终求到z*55。分枝界定法的步骤如下：开始，将要求解的整数规划问题称为问题L，将与它相应的线性规划问题称为问题L0。图3.2 分支定界法求解流程分支定界法是一种在问题的解空间树上搜索问题界的算法，其目的是找出满足约束条件的一个解，或者是在满足约束条件的解中找出使目标函数值达到极大或极小的解，即最优解。分支限界法以广度优先或者以最小耗费优先的方式搜索解空间树，分支限界法的策略是，在扩展结点处，先生成其所有的儿子结点，以加速搜索进程，在每一活结点处，计算一个函数值，并根据这些已经计算出的函数值，从当前活结点表中选择一个最有利的结点作为扩展结点，使搜索向着解空间树上最优解的分支推进，以便尽快找出一个最优解。分支定界法对于多个变量的推广以上分析的对于只要两个变量的线性整数规划的分支定界法，现在可以把变量过程推广到N个，因为N个变量，在无整数约束下，如果无解，则整个求解过程结束，如果求得一个存在非整数的解，则可以通过非整数解的第一个变量，把整个解空间分为两部分，然后在其分支的每一个子结构中，即加上上一层的约束条件，继续进行计算，如果全部变量为整数，则保存计算结果，然后计算另外一分支，否则，在通过计算结果，通过第2个变量进行第2次分支，依此类推，进行N 次分支或者在计算中找到结果。每次都是父结点分支后，进行计算，根据子结点的情况，在子结点的定义内，决定是否分支，所以解空间是完备的。3.4 本章小结本章研究了风水火耦合的电力系统安全约束经济调度的目标函数、约束条件以及求解方法。目标函数主要考虑了火电机组的运行成本和弃风成本。约束条件包括系统安全约束条件(潮流极限约束)、火电机组约束条件(机组爬坡约束、启