智能电网调度发电计划体系架构及关键技术.ppt

1、智能电网调度发电计划体系架构及关键技术,陈俊峰,目录,Part 1 提出智能电网调度发电计划的背景 Part 2 智能电网调度发电计划的内涵 Part 3 智能电网调度发电计划的体系结构 Part 4 智能调度发电计划的关键技术,Part 1 提出 智能电网调度发电计划的背景,我国坚强智能化电网体系架构,坚强智能电网的内涵,六个环节和三大支撑技术,高级调度中心建设,我国坚强智能化电网体系架构,坚强智能电网的内涵,经济 高效,坚强 可靠,清洁 环保,友好 互动,透明 开放,1、坚强可靠的实体电网架构是中国坚强智能电网发展的物理基础,2、经济高效是对中国坚强智能电网发展的基本要求,3、清洁环保是经

2、济社会对中国坚强智能电网的基本诉求,4、透明开放是中国坚强智能电网的发展理念,5、友好互动是中国坚强智能电网的主要运行特征,中国智能电网,坚强智能电网建设的六个环节和三大支撑技术,变电,六大环节,通信技术,信息技术,发展战略,三大支撑技术,输电,用电,配电,发电,调度,高级调度中心建设,Part 2 智能电网调度发电计划的内涵,核心业务,智能电网调度发电计划编制原则,主要内涵,智能电网调度发电计划的核心业务是安排月（周）、日前、日内等不同周期的电力电量平衡，安排机组的电量计划、开停机计划和出力计划。,核心业务,智能电网调度发电计划编制原则：,应以贯彻国家能源战略、实现电力资源优化配置、保护投资

3、者回报、发电节能环保为优化目标，以电网母线负荷预测为依据，并满足电网的静态安全约束和动态安全约束。 能够充分利用信息感知能力，精确把握电网安全边界。 能够根据外界环境的变化对发电计划进行持续滚动动态优化。 能够实现各级调度信息及时共享和一体化协调运作。 能够将计划与实际调度结果的偏差闭环反馈，实现发电计划制定环节的自学习。,智能电网调度发电计划以信息化和智能化为主线，主要有如下内涵：,信息感知的灵敏化、信息采集的自动化。 信息筛选的智能化、信息记忆的科学化。 信息预测的精确化、预测结果的协调化。 决策模型建模的高效化。 优化性能的全局化、优化求解的敏捷化。 统筹兼顾，智能化协调发电计划的多目标

4、。 计划安排的互动化、调度协作的一体化。 协调校正的动态化、反馈修正的闭环化。 计算过程的可视化、结果展示的可知化。 自动、科学的后评估和自学习能力。,Part 3 智能电网调度发电计划的体系结构,智能电网调度发电计划的要求,各周期发电计划持续动态优化,各级调度发电计划一体化协作,一、智能电网调度发电计划的要求,电力系统运行特点决定了发电计划的安排是一个持续滚动修正的过程，为此，智能电网调度发电计划可在时序上分为月(周)、日前、日内等不同周期，进行各周期持续动态优化。 各级电网之间的强电气连接和更大范围的资源优化配置决定了发电计划安排是一个各级调度密切协作的过程，为此，智能电网调度发电计划应实

5、现发电计划的多级协调和优化决策。以上横向和纵向过程相互交织，构成了智能电网调度发电计划的基本架构。,发电计划持续动态优化框图,二、各周期发电计划持续动态优化,月度(周)发电计划 月度发电计划的核心是安排未来月份的电力电量平衡，其结果主要是电量计划和典型出力曲线。 日前发电计划 日前发电计划是在月度发电计划的基础上， 根据负荷预测、设备检修、三公调度执行情况和水情预测等信息，安排机组开停机计划和出力曲线。 日内发电计划 日内发电计划是指根据外部条件的变化，对日前发电计划进行滚动计算，全面提高日前发电计划的精确性。与日前发电计划相比，日内发电计划的优化空间更小，决策时间更短，安全要求更高。,三、各

6、级调度发电计划一体化协作,随着跨区、跨省电网的发展，特别是特高压互联电网的建设，各级电网之间联系日益紧密，跨区、跨省交易增多，在发电计划环节各级调度之间的相互影响、相互制约因素增多，目前的以网省自我平衡为主的计划安排模式将不再适应电网发展要求，为此，智能电网调度发电计划要实现向多级协调、 一体化协作模式转变。,各个时间维度发电计划之间的协调优化关系,日前发电计划的一体化协作框图,Part 4 智能调度发电计划的关键技术,智能化的电网母线负荷预测技术,智能化的可再生能源发电能力预测技术,智能化的发电计划建模技术,智能化发电计划模型求解策略,智能化的电网安全校核技术,发电计划的智能化协调运作机制,

7、智能化的发电计划后评估机制,智能化的电网母线负荷预测技术,电网母线负荷预测是电网发电计划和安全校核的基础。,传统的电网母线负荷预测方法大都是在母线负荷历史数据的基础上，采用各类时间序列类算法直接预测，缺乏对原始数据可靠性的检验以及相关因素对母线负荷影响特性的研究。 深入研究母线负荷预测中坏数据的智能辨识与修正技术，辨识和修正历史数据中的坏数据，为母线负荷预测奠定数据基础。研究建立母线负荷预测的模型库，研究灵活多样、适应性强的预测模型。,智能化的可再生能源发电能力预测技术,利用大电网服务于大可再生能源是建设坚强智能电网的重要内容。,建立全面的历史信息库，并基于智能化的模式识别技术，精确把握在不同

8、外部环境下可再生能源的发电能力。,深入研究可再生能源概率模型，利用先进序列运算理论，结合可再生能源的运行模型以及现场工作人员的实际运行经验，全面把握可再生能源发电概率性型。,深入研究可再生能源的随机性对系统潮流、系统备用以及发电计划安全性和经济性的影响，结合最优化技术以及概率性模型分析，实现综合考虑可再生能源发电概率性行为的最佳决策。,智能化的发电计划建模技术,深入研究复杂约束条件对优化模型的求解精度和计算效率的影响，提出约束条件最少、计算精度和效益高的最佳建模方法。,研究包括部分模糊约束以及非解析约束的科学表示方法和解析化建模方法。针对矛盾约束以及不同重要度的约束，应结合智能化偏好决策方法，

9、实现约束的重要性分级以及约束的柔性协调控制，从而确保发电计划更为适应实际调度运行的需求。,智能化发电计划模型求解策略,计划制定模块是整个智能化发电计划的决策核心，其本质是一个大规模复杂约束的混合整数规问题。,研究如何结合经济学以及智能优化算法中的分解协调和最优性原理，实现总体决策和分散决策相互配合、总分协调决策的智能化分解协调方法，并提出相应的最优性判断准则。,研究机组组合算法的寻优路径、初始可行解、分支策略以及组合方法，将电力系统的物理本质、数学优化算法以及现场人员的运行经验相结合，根据外界条件的变化以及历史记忆路径，灵活地选择最佳寻优路径和策略，从而实现整个发电计划的自适应寻优策略。,智能

10、化的电网安全校核技术,深入研究特高压大电网和交直流混合系统的静态安全校核模型及建模方法。,建立基于直流潮流和交流潮流的大规模多时段安全校核数学模型。分析时段耦合对阻塞管理调整策略的影响机制，建立全时段协调优化的阻塞管理调整策略。,通过结合现场运行经验以及智能决策分析的模拟计算结果，研究复杂的动态安全约束静态化表示方法，并实现安全约束与经济优化目标的最优协调，在保证电网安全的前提下实现电网发电计划的经济最优。,发电计划的智能化协调运作机制,发电计划本质上是一个多维度的复杂优化问题。分为时间维度和空间维度。,必须深入研究智能化的协调优化方法，研究多维度发电计划协调运作的准则，判断是否由于各级计划之

11、间缺乏协调运作给电网安全带来隐患，以及发电计划是否实现了全局节能、经济的协调最优，是否存在进一步改进的空间。,智能化的发电计划后评估机制,发电计划后评估是通过自动记录电网运行的关键历史数据，设定灵活的分析计算目标，以安全约束机组组合为计算核心，客观地评价、分析电网的调度运行状况。,通过建立电网运行评价分析的常态机制，实现对电网调度运行和模拟分析的闭环动态调整，有效提高整个智能化发电计划的自组织性和自我校正能力。,结合实际调度运行需求的偏好，模拟人脑的模糊决策过程，对电网调度运行水平进行评估，并通过智能化辅助决策，提出不断向最优调度目标贴近的解决方案。,智能电网的定义,美国电科院（EPRI）推动

12、了“复杂交互式网络/系统”(CIN/SI）,8.14之后,布什总统要求美国能源部（DOE）致力 于电网现代化，DOE发布“Grid 2030”,DOE启动电网智能化(GirdWise）项目,之后，研究机构、信息服务商和设备制造商与电力企业合作，纷纷推出自己的智能电网方案和工程实践,美国智能电网发展里程碑,奥巴马将智能电网提升为美国国家战略,1998,2001,2003,2004,2005,2009,成立“智能电网(SmartGrids)欧洲技术论坛”,提出智能电网愿景，制定（1）欧洲未来电网的远景和策略（2）战略性研究议程战略部署文件报告,2006,各国开展自己的智能电网建设探索,应对21世纪的各种挑战和机遇,智能电网,（3）The SDD Strategic Deployment Document,（1）European Smartagrids Technology Platform ：Vision and Stra