[发明专利]一种考虑电网约束的购电计划决策方法在审
申请号: | 201611123799.9 | 申请日: | 2016-12-08 |
公开(公告)号: | CN106780123A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 龚建荣;高国宁;吴臻;黄锦华;吴俊利;罗欣;赵博 | 申请(专利权)人: | 国网浙江省电力公司;国网浙江省电力公司经济技术研究院;北京清软创新科技股份有限公司 |
主分类号: | G06Q50/06 | 分类号: | G06Q50/06;G06Q10/04;G06Q10/06 |
代理公司: | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙)33206 | 代理人: | 王晓燕 |
地址: | 310007 *** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 考虑 电网 约束 计划 决策 方法 | ||
技术领域
本发明涉及购电计划决策方法,尤其涉及一种考虑电网约束的购电计划决策方法。
背景技术
购电计划的编制是电力市场运转的中心环节之一,是电网公司的重要基础工作,制定合理、公平的交易计划是确保电力系统安全、稳定、经济、优质运行的重要保障,关系到电力市场的健康发展。
目前,我国各区域电网公司普遍采用传统的交易计划决策模式。在年初,由电网公司发展策划部门根据国家发展改革委员会的相关文件精神,确定当年管辖区域内各类发电企业(机组)年度发电计划以及各机组的上网电价;在年中与年末的时候,发展策划部门会协同其他相关部门对之前制定的年发电计划进行调整。电网企业交易部门根据制定的年发电计划,逐月预测区域内供电量,制定区域间联络线购售电计划,在考虑地方电厂发电等情况后,将电厂年发电计划合理分配至每个月。
浙江电网公司交易中心围绕购电计划编制已经开展了一系列信息化工作,使得购电计划编制的工作管理水平在一定程度上得到了提升;但是随着业务需求的逐步扩大,浙江电网公司交易中心现有的工作方式已经很难适应新形势下的需要,具体分析如下:
1)购电计划编制方式信息化程度低、工作效率低。
2)计划决策依赖经验方法,实际约束情况考虑不充分。
3)没有引入风险管理与控制机制。
4)未能实现发电计划的时序协调。
基于以上分析,本发明建立了考虑电网复杂约束的购电计划决策方法。该模型以浙江购电市场为例,考虑每个电厂每月的月度发电量计划为决策变量,考虑电网的约束,可实现全年与多月滚动的交易计划优化决策,可以实现多目标的协调优化与分层优化,可以精细化地考虑电力交易与电力系统运行中的各类约束条件,考虑发电计划与网络受限、一次能源供应能力等外部条件的关联关系。通过标准的建模方法,实现了购电计划决策方法的全面性、通用性与可扩展性。
发明内容
本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进,提供一种考虑电网约束的购电计划决策方法,以提高购电计划编制的效率,实现了购电计划决策方法的全面性、通用性与可扩展性的目的。为此,本发明采取以下技术方案。
一种考虑电网约束的购电计划决策方法,其特征在于包括以下
步骤:
1)确定购电计划的决策变量,其中决策变量为每月各电厂的发电计划以及各月联络线外购电计划;
2)确定优化目标,电网公司在制定购电计划的过程中,优化目标包括经济性、节能性、均衡性、年计划完成率中的一种或多种;
3)确定电网的约束条件,包括系统平衡约束、网络约束、存煤约束、电量范围约束和发电计划约束;
4)分解多目标的优化问题,采用相应的优化方案得到优化后的交易计划,交易计划的经济性、节能性、均衡性目标在不同阶段解耦优化;在制定、调整电厂年发电计划、联络线交易计划时以经济性、节能性作为优化目标,在编制电厂月度发电计划时以均衡性作为优化目标。
本技术方案考虑每个电厂每月的月度发电量计划为决策变量,考虑电网的复杂约束,可实现全年与多月滚动的交易计划优化决策,可以实现多目标的协调优化与分层优化,可以精细化地考虑电力交易与电力系统运行中的各类约束条件,考虑发电计划与网络受限、一次能源供应能力等外部条件的关联关系。通过标准的建模方法,实现了购电计划决策方法的全面性、通用性与可扩展性。
作为对上述技术方案的进一步完善和补充,本发明还包括以下附加技术特征。
在步骤2)中,
经济性目标为:
其中,Tm为优化起始月份;TM为优化终止月份,缺省值TM=12;NP为控制区内电厂的总数量;为m月电厂i的平均上网电价;为m月电厂i的平均厂用电率,一般根据历史统计数据估算;NX为对外联络线总数;为联络线购售电电价;为联络线网损系数,由统计数据估算获得;经济性目标函数追求交易计划的总成本最小,中括号中前一项代表每月购买控制区内电厂上网电量总费用,后一项代表通过联络线向区外购售电的总费用(总收入);
节能性目标为:
上式中,为m月电厂i的平均煤耗。该目标函数追求区内电厂总体煤耗水平最小;
均衡性目标为:
年计划完成率目标为:
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