（电力电子与电力传动专业论文）水火电力系统调度机制与优化机理研究.pdf

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机机会约束的定义，推导了某些特殊情况下模糊随机机会约束的确定性等 i 价形式。根据等价式将短期水火电调度不确定模型转化为确定性模型，并 给出了求解方法。 以一个8 级梯级水电站和6 台火电机组组成的水火电系统为例进行仿 真计算，验证文中所使用调度策略的有效性，发现制定的发电计划违约风 险越大，节能效果越好。 当求解以火电能耗最小为目标函数的单目标问题时，发现水库周期蓄 水量违约风险越小，则火电能耗越大，这是因为降低蓄水量违约风险，等 同于减少周期内计划用水量。由水电承担功率调整的任务时，系统失负荷 风险越大，则火电能耗越小，这是因为系统失负荷风险越大，意味者功率 调整所需要的预备水能越少，可直接用于发电的水能越多。而初始蓄水量、 自然来水以及负荷预测偏差的模糊性或方差越小，同样程度的违约风险对 优化结果影响就越小。 求解包含机会目标( 周期末蓄水量最大化目标) 的多目标问题，虽然得 到的优化结果中火电的能耗有所上升，但是所节约的水能与前者相比能够 提供更多的发电量。同时，多目标问题的优化结果越好，实现该优化结果 的机会就越小。计算结果清楚的体现风险与收益之间的关系，证明了模型 的正确性和计算方法的有效性。 关键词：水火电系统；梯级水电站；短期调度；节能调度；模糊随机规划 s c h e d u lin gm e c h a nis ma n do p timlz a t10 nm e t h o d sf o r h y d r 0 一t h e r m a lp o w e rs y s te m s a b s t r a c t e n e r g y s a v i n gs c h e d u l i n gh a sag r e a ti m p a c t o ne n e r g yc o n s u m p t i o no ft h ee n t i r e c o m m u n i t y ，a n dt h eo p t i m a lh y d r o t h e r m a ls c h e d u l i n gi sa ni m p o r t a n tp a r to fe n e r g y s a v i n g p o w e rg e n e r a t i o n t h em o s ti m p o r t a n tw o r ko fh y d r o t h e r m a le n e r g y - s a v i n gs c h e d u l i n gi st o r e d u c ep r i m a r ye n e r g yc o n s u m p t i o no ft h et h e r m a lp o w e rg e n e r a t i o nb yc a r r y i n go u t s c i e n t i f i ca n dr e a s o n a b l ed i s p a t c ht op l a yr e s p e c t i v ea d v a n t a g e so fh y d r oa n dt h e r m a l a i m i n ga td i f f e r e n tt y p e so fu n c e r t a i n t yi nh y d r o t h e r m a ls c h e d u l i n g ，am u l t i o b j e c t i v e s h o r t t e r me n e r g y s a v i n gh y d r o t h e r m a ls c h e d u l i n gm e c h a n i s mi sp r o p o s e d t h ew a t e rs t o r a g ec a p a c i t yo fr e s e r v o i ro nb e g i no fn e x ts c h e d u l i n gp e r i o di sd i f f i c u l tt o p r e d i c t ，b e c a u s eg e n e r a t i o ns c h e d u l en e e dt ob ec o m p l e t e db e f o r et h es t a r to f t h en e x tp e r i o d f o rt h i sp r o b l e m ，t h es t o r a g ec a p a c i t yi st a k e na st r i a n g u l a rf u z z yv a r i a b l e st od e s c r i b et h e f o r e c a s td e v i a t i o nt h a tm a ye x i s t t h en u m e r i c a lc h a r a c t e r i s t i c so fs o m er a n d o mv a r i a b l e s m a ye x i s te r r o r sf o rl a c k i n go fh i s t o r i c a ld a t ai nh y d r o t h e r m a ls c h e d u l i n g a i m i n ga tt h i s p r o b l e m ，am o r ea c c u r a t eu n c e r t a i n t yh y d r o t h e r m a lm o d e li sp r o p o s e di nw h i c hf u z z yr a n d o m v a r i a b l ei su s e dt or e p l a c er a n d o mv a r i a b l e s a m u l t i o b j e c t i v es h o r t - t e r mh y d r o t h e r m a ls c h e d u l i n gm o d e li se s t a b l i s h e d t h i sp a p e r i n t r o d u c e st h eo p e r a t i n gc h a r a c t e r i s t i c so fah y d r o t h e r m a lp o w e rs y s t e m ，e s p e c i a l l yf o r c o s c h e d u l i n go fc a s c a d e dh y d r o p o w e rs t a t i o n s b yt a k i n gw a t e rs t o r a g ec a p a c i t yo fl e a d i n g p o w e rs t a t i o nm a x i m i z a t i o na sa na d d i n go b j e c t i v e f u n c t i o no fs c h e d u l i n gm o d e l ，t h i s s c h e d u l i n gm e c h a n i s mc a ne f f e c t i v e l yc o o r d i n a t et h et w oc o n f l i c t i n go b j e c t i v e so ft h e r m a l c o n s u m p t i o na n dh y d r ow a t e rs t o r a g ea n dm a k ean o n i n f e r i o rd e c i s i o n t h ec e r t a i n t ye q u i v a l e n tf o r m u l ao ff u z z ys t o c h a s t i cc h a n c e c o n s t r a i n e di sd e r i v e db a s e do n c l e a r l ye q u i v a l e n tf o r m u l ao ff u z z y - c h a n c ec o n s t r a i n e d ，c e r t a i n t ye q u i v a l e n tf o r m u l ao f s t o c h a s t i cc h a n c e - c o n s t r a i n e da n dd e f i n i t i o no ff u z z ys t o c h a s t i cc h a n c e c o n s t r a i n e d a c c o r d i n gt ot h ee q u i v a l e n tf o r m u l a , t h eu n c e r t a i n t ym o d e li st r a n s f o r m e di n t oa d e t e r m i n i s t i c m o d e la n dt h es o l u t i o nm e t h o di sg i v e n w h e ns o l v i n gt h e s i n g l eo b j e c t i v ep r o b l e mw h o s eo b j e c t i v e f u n c t i o ni s m i n i m i z i n g c o n s u m p t i o no ft h e r m a lp o w e r , w ec a nc l e a r l ys e et h er o o tc a u s eo ft h ee f f e c t w h i c h c h a n c e - c o n s t r a i n e dr i s kg i v e nt ot h et a r g e tv a l u e ，a n dd r a ws o m ec o n c l u s i o n sa sd e c r e a s i n g t h er i s ko fw a t e rs t o r a g ec h a n c e - c o n s t r a i n e dv i o l a t i o n sm e a n sr e d u c i n gt h ew a t e rc o n s u m p t i o n i i i o fh y d r o ，m o r ea c c u r a t ef o r e c a s t s ( i e ，t h ea m b i g u i t yo ft h es m a l l e rf o r e c a s t ) m e a n sl e s s d i f f i c u l tt oc o n t r o lr i s k w h e ns o l v i n gt h em u l t i - o b j e c t i v ep r o g r a mi n c l u d e sc h a n c eo b j e c t i v e ( m a x i m i z i n gw a t e r s t o r a g ec a p a c i t yo fl e a d i n gh y d r os t a t i o na tt h ee n do fp e r i o d ) ，a l t h o u g hs o m eo p t i m i z a t i o n r e s u l t ss h o wt h a tt h ec o a lc o n s u m p t i o no ft h e r m a lp o w e rh a si n c r e a s e d ，b u tt h ew a t e rs a v i n g s c o m p a r e dw i t hc o a lc o n s u m p t i o nc a np r o v i d em o r ep o w e r m e a n w h i l e ，t h em u l t i - o b j e c t i v e p r o b l e mo p t i m i z a t i o nr e s u l t sb e t t e rc h a n c et oa c h i e v et h eo p t i m a lr e s u l t sy o ug e t t h er e s u l t s c l e a r l yd e m o n s t r a t et h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nr i s ka n dr e t u r na n dp r o v et h ec o r r e c t n e s so ft h e m o d e la n dc a l c u l a t i o nm e t h o d k e yw o r d s ：h y d r o t h e r m a lp o w e rs y s t e m s ；c a s c a d e dh y d r o p o w e rs t a t i o n s ； s h o r t - t e r ms c h e d u l i n g ；f u z z ys t o c h a s t i cp r o g r a m m i n g i v 目录 第l 章绪论l 1 1 课题背景1 1 2 国内外研究现状2 1 2 1 水火电节能调度的优化准则。2 1 2 2 水火电节能调度中的不确定规划应用4 1 3 课题主要研究内容。6 第2 章模糊随机规划与多目标问题求解方法7 2 1 引言。7 2 2 模糊理论和多重不确定性理论概述7 2 2 1 模糊变量和可信性测度7 2 2 2 模糊随机变量和机会测度1 0 2 3 模糊随机机会约束模型1 l 2 3 1 单目标机会约束模型1 1 2 3 1 多目标机会约束模型1 2 2 4 模糊随机机会约束规划的确定性等价形式1 2 2 4 1 随机机会约束的确定性等价形式1 2 2 4 2 模糊机会约束的清晰等价形式1 2 2 4 3 模糊随机机会约束的确定性等价形式l3 2 5 多目标问题的模糊满意度法1 5 2 6 序列二次规划法1 6 2 7 本章小结1 6 第3 章水火电节能调度优化机理1 8 3 1 引言18 3 2 水电厂运行特性18 3 2 1 水力发电运行特性1 9 3 2 2 水电厂的蓄水特征1 9 3 2 3 水电厂动力特性1 9 3 2 4 梯级电站水力联系2 0 3 3 火电厂运行特性2 l 3 3 1 火力发电运行特性2 l 3 3 2 火电厂动力特性2 1 3 4 水火电运行不确定因素2 2 3 4 1 水电运行不确定性2 2 v 3 4 2 负荷不确定性2 4 3 5 水火电节能调度的准则与目标2 8 3 5 1 水火电节能调度准则2 8 3 5 2 水火电节能调度目标2 9 3 6 本章小结3 0 第4 章考虑自然来水和初始蓄水不确定性的调度模型3 1 4 1 弓i 。言31 4 2 数学模型31 4 2 1 建模思路31 4 2 2 单目标模糊随机机会约束规划模型3 1 4 2 3 多目标模糊随机机会约束规划模型3 4 4 2 4 多目标问题的求解方法。3 4 4 3 仿真计算3 5 4 3 1 单目标问题计算3 5 4 3 2 多目标问题计算4 0 4 4 本章小结4 3 第5 章考虑负荷不确定性的短期调度模型4 5 5 1 引言4 5 瞧5 2 数学模型4 5 娶5 2 1 建模思路4 5 5 2 2 模糊随机机会约束规划模型4 5 5 3 仿真计算4 8 5 3 1 单目标问题计算4 8 5 3 2 多目标问题计算5 2 5 4 本章小结5 4 第6 章结论5 5 6 1 全文总结5 5 6 2 研究工作展望5 5 参考文献5 7 蜀c j 射6 0 攻读学位期间发表的学术论文。6 1 v i 广西大掌硕士学位论文水火电力系统调度机制与优化机理研究 第1 章绪论 1 1 课题背景 电力生产作为现代工业生产的基础，在国民经济中占有举足轻重的地位。通过电力 生产将各种形式的一次能源转化为可供工业生产使用的电力，并通过电网输送至负荷 端，使得某些不可运输能源( 例如水能) 的使用跨越了地域限制，并降低了另外一些能源 ( 如煤炭、石油) 的输送费用以及运输过程中可能产生的损耗。另外，电力生产使得能源 的转化集中化、规模化，降低了能源转化中带来的污染问题和生产过程中的损耗。上述 优点，使得电力成为工业生产中最重要的能源，电力生产企业成为最大的一次能源消耗 领域。我国煤炭生产量约占一次能源生产总量的2 3 ，其中一半以上用于火力发电，根 据发达国家的发展历程，可以预计电力生产所消费的一次能源比重还将继续增长，因此， 节约发电企业的一次能源耗量对于全社会的节能降耗具有重大意义。 电力生产过程的节能，除了通过一系列技术改造措施降低发电机组的能耗来实现， 更重要的是通过研究合理的调度机制，协调电站之间的出力配合，保障电力生产的安全、 经济和环保。为了配合国家可持续发展战略，开展节能降耗工作，建设集约型社会，国 务院办公厅于2 0 0 7 年8 月2 日发布节能发电调度办法( 试行) ，期望能够通过优化发 电调度方式，减少电力生产中的一次能源消耗和污染物排放量。 目前，国内的发电能源构成中水电与火电占绝大多数，预计至2 0 1 0 年底，全国发 电装机容量在9 5 亿千瓦左右，其中火电7 亿千瓦，水电2 1 亿千瓦。因此，制定合理 的水火电负荷分配计划，充分利用水力和火力发电各自的优势，在确保电力系统中的负 荷需求和电网运行安全得到满足的同时降低发电能耗是整个电力系统节能工作中的重 要一环。 传统的水火电联合优化调度以降低整个系统的运行费用为目标。与之有所不同，节 能调度的目标则是降低整个系统的能源耗量。因为能耗是影响系统运行费用最重要的因 素，所以两个优化问题的相关数学模型在很多时候具有相似性。同时，两者之间又存在 许多细节上的差别，例如，如何降低污染物的排放量是节能调度中不可或缺的重要目标。 水火电联合调度受到许多不确定因素的影响。在利用非线性规划求解负荷分配的相 关研究中，通常是将这些不确定量理想化为确定量，建立确定性的最优化模型并求解， 其局限性是显而易见的。近年来，越来越多的学者开始研究不确定因素对水火电优化调 度的影响，取得了相当可观的成果。特别是不确定规划在优化调度中的应用研究，使不 确定规划成为了分析优化调度中风险与收益之间关系的重要工具。 广西大掌硕士学位论文水火电力系统调度机制与优化机理研究 1 2 国内外研究现状 1 2 1 水火电节能调度的优化准则 节能调度以能耗与污染物排放量为标准为发电厂分配负荷，可以称之为“竞耗”上 网，其调度机制与传统的行政计划式的调度、电力市场下的“竞价 上网调度机制都有 所不同。节能调度关注的是发电侧能耗与排放的降低，而经济调度则注重于减少电网侧 购电成本。能耗与排放是影响电网购电成本的重要因素，所以很多时候采用经济调度模 型也能达到节能降耗的目的，但是由于其他可变成本与固定成本的存在，电网购电成本 在很多情况下并不是随着能耗与排放单调递增。因此，分析两者之间的异同，将关于经 济调度的相关研究成果应用于节能调度之中，同时依据办法中的相关原则确定负荷 分配的优化目标，是有重大现实意义的工作。国内研究者进行的节能调度相关研究中， 应用较多的调度优化目标包括以下几方面。 ( 1 ) 不可再生能源的降耗 节能调度中最重要的优化目标是降低整个系统能耗，因此依据发电厂的能耗对负荷 进行分配，让能耗少的发电厂承担更多的负荷。而电力市场环境下的经济调度，其一般 目标为电网侧的购电费用最低，电网依据发电侧上报电价排名决定购电计划。发电公司 报价受其发电成本影响，而发电成本则在很大程度上由能耗量决定，所以很多时候以购 电费用最优为目标同样可以降低系统的能耗，因此，经济调度中所应用的数学模型对于 节能调度来说也具有一定参考价值。许多研究者利用出力的多项式函数来表示发电厂出 力与发电成本或者说发电能耗( 主要是指火电的耗量) 的关系【l - 5 1 ，即发电成本函数和 耗量特性曲线，两者目标函数的数学描述是十分相似的，区别只是多项式的系数不同。 用多项式表示的耗量特性曲线十分平滑，与实际状况有所出入。为了体现耗量曲线随出 力变化产生的波动，有研究者在其建立的耗量特性模型上，在多项式之后加入了功率的 三角函数【3 1 。 除了通过发电厂出力过程与协调配合方式的优化来达到节能减排的目的，如何优化 电网中的潮流分布以减少输电过程中的损耗同样受到广大研究者的关注。 一般来说，大型发电厂在一次能源的利用效率与环境影响上较小型发电厂更加有优 势，实施节能调度时，必定会关停一部分小型发电厂的机组，当电网的结构不合理时， 可能导致需要从较远的区域向停运电厂所在区域供电，引起网损的增加，因此需要在优 化调度中考虑电厂停运对电源分布结构的影响i ”1 。此时需要引入最优潮流理论，考虑节 能调度中低能耗电站的分布与网架结构对潮流的影响【4 1 ，在降低发电厂能耗的同时不能 令网耗过高，如果忽略这一点，优化调度可能得不偿失。另外研究跨省输送电力的最大 容量以及输电损耗，建立了实用的区域电网节能优化调度模型也是热点之一1 6 ，7 1 。 ( 2 ) 水火电节能调度中的减排 2 广西大掌硕士掌位论文水火电力系统调度机制与优化机理研究 在降低发电能耗的同时，节能调度的另一个重要任务是降低火力发电的污染物与温 室气体的排放量。因此，在节能调度中的建模中还需要考虑如何引入排污量及其对调度 过程的影响。在过往的优化调度研究中，很多研究者已经将污染物排放量作为目标函数 之- n 入数学模型中1 1 ，许多研究者们在以污染排放的最小化为目标的时候，通过在 污染排放治理的花费与排放污染物所需支付的罚款之间寻求平衡，得到发电效益、能耗 和排放相对最优的优化调度方案。 考虑污染物排放、网损等因素的水火电调度问题是一个多目标优化问题，利用直接 法求解多目标问题，所得到的是p a r e t o 系列解【l2 1 。而一般情况下，水火电节能调度的决 策者仅仅希望得到一个或几个解，因此，利用间接法将考虑污染物排放的多目标优化问 题转化为单目标问题，是节能调度中较为常见的办法【9 】。其中最简单的是权重法，研究 者可以根据自身需求调整权重系数，计算侧重点不同的情况下节能减排的效果。但是由 于目标函数的量纲和数量级之间的差异，权重系数往往难以选取。 针对权重法存在的缺陷，研究者使用模糊优选法来将目标函数的取值转化为统一数 量级、无量纲的数值。利用模糊优选法求解多目标问题，首先确定目标函数的模糊满意 度( 即对某一确定目标量的隶属度函数) ，然后将目标函数定为多个模糊满意度中最小者 最大化，则多目标问题转化为单目标问题。 有研究者将污染物排放作为约束条件处理，从而将问题简化为单目标问题。研究者 在峰谷分时电价的环境下，将发电机组的排污量以环境价值指标的形式引入模型的约束 条件中，并给出了不同环境价值指标修正参数下调峰电量和机组能耗产生的变化l lo 。 另外，根据目标函数的重要程度对多目标问题分层求解，将其转化为多个单目标问 题【1 1 1 ，也是较为常见的做法。研究者将基于成本分解的两部制上网电价、竞价上网机制 和根据能耗和排放的定序规则相结合建立了新的节能调度模式，通过容量交易保障了低 能耗机组的效益【1 3 】，文献还探讨了该模式对电力系统中各个组成部份的影响。 ( 3 ) 水火电节能调度中的水电厂蓄能 假如系统中多为调节能力较强的水库和径流式的水电站的，短期内水头基本不变， 其耗水率变化也因此较小。因为短期优化调度中一般会给定水电厂在调度周期末的蓄水 量【1 4 2 叭，假如认为自然来水为确定量，则调度周期内的可用水量基本不会变化，所以改 变水力发电在各时段的出力，并不能非常有效的增加水电总体的发电量，此时，火力发 电的降耗主要通过火电厂之间负荷的优化分配实现。如果以火电的能耗最小化为目标 时，不对调度周期内的用水量进行限制，那么水电厂会尽可能的多用水，让火电厂承担 最低水平的负荷。 上述两种方式，前者的调度周期内用水遵守中期调度制定的用水计划，但未能考虑 水电厂现实状况的变化，对水库蓄水的使用不够灵活。后一种方式只考虑到当前火电能 耗的降低，有可能造成水资源的浪费，在较长的周期内反而使得火电能耗增加。 3 广西大学硕士掌位论文水火电力系统调度机制与优化机理研究 针对上述问题，可以考虑在优化调度中加入周期末蓄水量最大的目标函数【2 ，在尽 可能降低火电能耗的同时兼顾水能的节约。研究者建立了同时考虑火电能耗最小和水电 站用水最少的多目标优化调度模型，并利用模糊满意度法对其求解【1 5 , 1 6 】。 ( 4 ) 水火电节能调度中的联合调峰 水火电联合调峰时，电厂在时间轴上参与调峰的位置与调峰幅度将影响火力发电能 耗量的变化，同时，合理的安排水电厂的调峰计划有益减少调峰弃水。因此，研究水火 电调峰是有重要意义的工作。水电厂参与调峰时，如果拥有足够的调峰容量，则应用较 多的目标函数有，在耗水量一定的前提下，使得水电发电量最大或者调峰电量最大【2 0 j ， 其目的在于尽量让火电少发电，同时火电的剩余负荷曲线更加平稳。在汛期水电站调峰 容量不足时，则需要考虑火电厂参与调峰，如何保证火电负荷曲线尽量平稳1 2 引，同时尽 可能减少弃水是研究者非常关注的问题。 1 2 2 水火电节能调度中的不确定规划应用 当最优化问题的中的某些变量为不确定性量时，通常会导致约束条件的满足以及目 标函数值的最优化无法确定性达成，必须应用新的数学方法描述问题并寻求适当的算法 对问题求解，不确定规划就是其中受到广泛关注，具有良好发展前景的数学方法。 ( 1 ) 水火电节能调度中的不确定量 包扩电力生产在内，社会生产生活的各个领域内，都存在着客观的或者主观的不确 定性。水火电联合调度中，作为优化问题的输入资料，水电厂的自然来水量、系统的负 荷需求、运行成本和电价等不确定量是研究者较为关心的。可以由试验和数据统计得到 其规律的不确定量称为随机量，可以用“大约”、“大概”等主观的、含糊的词来修饰 的不确定量为模糊量。 水电厂的自然来水量本身是一个随机量，但是随机分布规律依赖于历史统计数据， 而历史数据有可能由于数据量不足，导致通过统计得到的规律产生偏差，因此随机量的 分布规律本身又具有模糊性。自然来水量以及系统的负荷需求可以采用三角模糊变型乃j 和正态分布的随机变量【2 4 】进行描述，也可以描述为在取得一定预测值的情况下，服从条 件分布的随机变量【2 5 】。 在电力市场环境下，发电企业的竞争对手的报价策略是一个随机行为，在这种情况 下，发电企业需要分析对手报价行为的随机性对自身的影响，计算随机环境下的报价策 略的风斟2 6 j 。 由于负荷预测的偏差的随机性，发电厂的备用的容量调用也可视作一个随机变量 【2 7 ，2 引，而随着备用容量调用的随机变化，系统用于功率调整的费用亦应当视作一个随机 变量【2 9 】。 另外还有电价、机组状况等都是优化调度中需要考虑的随机量，有研究者在所建立 的不确定模型中综合考虑了上述不确定量，以随机变量描述这些变量，用机会约束表示 4 广西大学硕士掌位论文 水火电力系统调度机制与优化机理研究 在这些随机因素的影响下，线路输送能力、系统稳定性和功率平衡等约束条件的越限风 险【2 9 川。 ( 2 ) 水火电节能调度的不确定模型 按照优化问题中不确定量性质的不同，不确定规划分为随机规划、模糊规划、模糊 随机规划和随机模糊规划等分支。按照对目标函数和约束条件处理方式的不同，又可分 为期望值模型、机会约束规划和相关机会约束规划三个分支。目前，水火电优化调度研 究中应用较多的是期望值模型和机会约束规划。 在不确定环境下，以目标函数的期望值最优为目标所建立的模型即为期望值模型。 水火电力系统优化调度中，较为常见的期望值目标包括效益【2 5 】、运行成本【3 2 】等。求解期 望值模型所获得的调度方案，最终能够以较大机会获得较为优良的结果，可以保证决策 者以最平稳的方式获得较好的收益。 对于不确定性优化调度，更多时候研究者关心的不是包含不确定量的约束条件和目 标函数的期望值水平，而是约束违约和达成最优目标所面对的风险。使得优化调度问题 中的约束条件( 目标函数) 以一定置信水平成立( 最优) 的数学模型，被称为机会约束规划 模型【2 0 , 2 4 , 2 9 。用不确定规划模型描述水火电优化问题，能够准确描述自然来水和负荷 等不确定因素，使得数学模型更接近现实，充分体现不确定因素带来的各种风险对优化 问题的影响。 上述两种模型是单独的以期望值或约束条件的置信水平描述问题的不确定特征。期 望值模型的求解简单，但是很多时候不能满足研究者的需求，而机会约束规划模型较为 复杂但是更为实用。有研究者将两种模型综合起来，建立期望值目标函数，而约束条件 则用机会约束进行处理【3 0 】。根据实际需求应用不同的方法描述不确定因素的综合模型， 能够充分利用两种模型的优点，具有较强的实用价值。 相关机会约束规划模型，是在不确定环境下，以某一随机事件成立的概率最大化为 目标函数的数学的数学模型，是一种较为特殊的机会约束规划模型。相关机会约束规划 是在机会约束规划的基础上进行逆向思维，如果说求解机会约束规划是为了实现某一风 险下的最优目标，那么求解相关机会约束规划就是为了控制实现某一目标时的风险最小 化。目前，相关机会约束规划已经在物流中心选址【3 3 1 、产品创新方法【3 4 1 等工商业领域得 到了应用，目前在电力系统领域的相关研究很少见到相关机会约束模型。 在研究不确定环境下的电力系统运行问题时，同时考虑问题中的多重不确定量，建 立所谓模糊随机规划模型或者随机模糊规划模型是目前的研究热点。已有研究者在电网 规划【3 5 1 、输电网可靠性计算【3 6 1 和发电公司最优报价策略【3 7 】等问题中使用多重不确定模 型，而水火电联合调度问题上的相关研究目前很少见，本文针对这个问题进行研究，具 有较强理论意义和实用价值。 夔 广西大掌硕士掌位论文 水火电力系统调度机制与优化机理研究 1 3 课题主要研究内容 目前，随机规划、模糊规划等考虑单一不确定因素的不确定模型已经在水火电力系 统优化调度中得到广泛应用，然而却很少有学者在这个领域中应用包含多重不确定性的 模糊随机规划和随机模糊规划模型。为了研究考虑多重不确定性的水火电联合调度问 题，本文将完成以下工作： ( 1 ) 推导模糊随机机会约束的确定性等价形式； ( 2 ) 研究水火电运行特性，包括水力发电中梯级电站的蓄水特征、水力联系、补偿作用 和弃水策略，研究如何充分发挥梯级水电站联合调度优势。分析水火电运行中的不确定 因素，建立相关数学模型； ( 3 ) 建立考虑蓄水量与自然来水不确定性的模糊随机规划模型。以火电能耗最小为目标， 兼顾水电蓄能建立数学模型。考虑调度周期初始蓄水量模糊性、以及调度周期内自然来 水随机性，研究两种不确定因素所带来的蓄水量约束的违约风险，以及不同程度的风险 对水火电能耗产生的影响； ( 4 ) 建立考虑负荷不确定性的模糊随机规划模型。目标函数与水量不确定模型相同，研 究不确定环境下系统失负荷风险、电源出力下调或者上调的风险，以及控制风险对目标 优化结果产生的影响。 6 广西大掌硕士掌位论文 水火电力系统调度机制与优化机理研究 第2 章模糊随机规划与多目标问题求解方法 2 1 引言 对于包括水火电厂运行在内任意事件来说，其全部属性的确定性是相对的，而不确 定性是绝对的。很多情况下，对事件进行确定性描述并在此基础上研究，已经不能满足 人们的要求，因此需要一种对事物不确定性的描述方法，概率论和可信性理论等数学分 支应运而生。 随机性与模糊性是事物最主要的不确定性，其中随机性表示事件的结果有多个，但 是出现哪一个结果尚未确定，模糊性则表示事件的结果不能进行非此即彼的判断。随机 性由客观试验决定，而模糊性由人的主观意识决定。1 9 3 3 年，k o l m o g o r o f f 提出了概率 论三大公理体系，三大公理体系作为概率论的理论基础，是描述随机现象的重要工具。 2 0 0 3 年，刘宝碇等完善了可信性理论的公理体系，为模糊现象的理论研究和描述提供了 重要工具。 模糊随机性则是由模糊性和随机性两种不确定性共同作用而产生的多重不确定属 性，研究者们用模糊随机变量来描述事物中的这种属性。k w a k en a a k 、p u r i 和r a l e s c u ， k r u s e 和m e y e r 、刘彦奎和刘宝碇等研究者从自身理论需要出发，给出了关于模糊随机 变量的不同数学定义，本文将采用刘彦奎和刘宝碇提出的机会测度理论描述模糊随机事 件。 研究工程问题中的不确定因素包括许多种方法，其中不确定规划是求解包含不确定 要素的最优化问题的重要数学方法，下面将简单介绍本文中将要应用到的一些不确定规 划的相关知识。 2 2 模糊理论和多重不确定性理论概述 在各种工程领域内，存在着各种客观或者人为的不确定性，这些不确定的表现形式 十分丰富，包括随机性、模糊性、模糊随机性以及其他的多重不确定性【3 。为了能够 更方便的描述各种随机现象，研究者们在概率论中引入了随机变量和概率测度的概念。 正如概率论作为一个数学分支是研究随机性的理论基础，可能性理论、必要性理论和可 信性理论则是研究模糊性的数学分支。上述模糊理论中包括模糊变量以及可能性测度、 必要性测度和可信性测度等概念。 2 2 1 模糊变量和可信性测度 ( 1 ) 模糊子集 在介绍可能性、必要性和可信性三种测度之前，首先引入模糊子集的概念。 定义1 设。为非空集合，彳为。的一个子集，对。中任意元素秒，存在函数： 7 广西大掌硕士掌位论文 水火电力系统调度机制与优化机理研究 j ： 专【o ，1 】 ( 2 - 1 ) 将论域中的元素映射到【0 ，l 】区间，则函数j ( 口) 【0 ，l 】为论域中的元素对子集j 的隶 属程度，即所谓隶属度函数，子集彳被称为模糊子集。 对于非数量形式的元素秒，如果要得到其隶属度函数的数学形式，首先需要将非空 集合中的模糊元素与实数对应，使研究者对模糊元素的主观印象数量化，因此引入模糊 变量的概念。 定义2 设模糊集的论域为o = p ， 孝=孝(9)(22) 是定义在论域o 上的实值单值函数，可以称孝= f ( 伊) 为模糊变量。 图2 1 模糊变量的图示表达 f i g 2 - 1g r a p h i ce x p r e s s i o no ff u z z yv a r i a b l e s 例如，判断一群人是否足够强壮，首先需要将强壮这一概念的数量化，基本的手段 包括提取人的力量、耐力或速度等等数据。然后确定“是强壮的”这一模糊子集的隶属 度函数形状。 对于一些模糊集论域来说，非空集合中的元素护本身即为一个数，研究中所关心的 也是该数值，那么模糊变量孝= f ( 乡) = p 。 如果模糊变量可测，那么隶属度函数可以通过可能性测度来确定。z a d e h 在模糊性 研究中首先提出了可能性理论，而n a h m i a s 通过下面三条公理定义可能性测度。 ( 2 ) 可能性测度 定义3 1 3 8 】如果p o s ，满足下面三条定理，则可称之为可能性测度。 公理lp o s o ) = l 公理2p o s a ) = 0 公理3 对于x ( o ) 中任意集合 4 ，p o s u ，4 ) = s u p ， 4 ) 其中，o 为非空集合，a 为空集，( o ) 为o 的幂集。 定义4 【3 8 1 如果。为非空集合，x ( o ) 表示0 的幂集，p o s 为可