[发明专利]一种考虑新能源接入的火电机组月度发电计划优化方法

说明书

本发明提出一种考虑新能源接入的火电机组月度发电计划优化方法，涉及电力系统发电调度领域。该方法首先获取省级电力系统中各火电机组信息，建立火电机组月度机组组合优化模型；通过制定火电机组月度开机规则，进行火电机组最大最小总出力校核，得到火电机组月度开机计划；进而对模型求解，得到火电机组月度出力计划；基于火电机组月度停备规则，优化机组停备计划；最终得到由三个计划共同组成的火电机组月度发电计划优化方案。本发明能够高效计算出符合工程实际需求的月度发电计划，有效满足省级电力公司的数万个变量级别下电力调度的实际生产要求，具有重要的现实意义。

技术领域

本发明涉及电力系统发电调度领域，尤其是涉及一种考虑新能源接入的火电机组月度发电计划优化方法。

背景技术

电力系统优化调度是是指在满足各种技术性和安全性约束的条件下，合理安排机组运行方式，满足负荷需求，兼顾新能源消纳要求，并在合理的时间内求得满足工程生产实际、安全可靠的发电计划。在推动能源结构转型升级，促进可再生能源产业发展的过程中，现有的以传统能源为主的电力系统调度模型尚不能完全满足风电、光伏发电等波动性可再生能源的并网运行要求，电力系统的灵活性未能充分发挥，存在弃水、弃风、弃光的新能源消纳难题。可再生能源发展不平衡不充分的矛盾和消纳问题日益凸显，制约了电力行业健康可持续发展。

月度发电计划作为优化调度的核心工作之一，即为电力系统的运行方式制定预案，也为电力市场成员安排其自身的生产、检修提供了依据。而大型火电机组最小连续启停时间长，且启停成本昂贵。因此，制定合理的月度发电计划对于大规模新能源接入下的电力系统的稳定、安全运行具有重要意义。

制定月度发电计划的核心工作是安排月度的机组组合，而月度机组组合本质上是一个高维、非凸、非线性、强约束的混合整数规划问题，目前虽有很多优化方法包括混合整数规划法、动态规划法、拉格朗日松弛法等解析类方法以及蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等智能优化类算法，均已应用到这一问题的求解，但其实际应用中的效果却差强人意，随着系统规模的增大，在有限的时间内难以得到精确的可行解。混合整数规划直接用于实际问题中时效率低，必须把问题进行有效分解；动态规划是一种被广泛使用的机组组合算法，但难以考虑与时间有关的约束，且随着调度周期以及火电机组数量的增加，其容易引起“维数灾”；拉格朗日松弛法在求解过程中对迭代中的振荡、可行解的获取、收敛条件等问题不能做到鲁棒处理。智能优化方法本质上都属于无约束优化算法，难以处理机组组合中离散的启停约束，且其在面对强约束的月度机组组合问题时，搜索可行解的效率较低。因此，常规机组组合求解方法随着机组数量和调度时间的增加，容易引起维数灾，求解过程效率低，且所得结果无法满足生产实际的要求。

发明内容

本发明的目的是为了克服已有技术的不足之处，提出一种考虑新能源接入的火电机组月度发电计划优化方法。本发明能够高效计算出符合工程实际需求的月度发电计划，有效满足省级电力公司的数万个变量级别下电力调度的实际生产要求，具有重要的现实意义。

本发明提出一种考虑新能源接入的火电机组月度发电计划优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取省级电力系统中各火电机组信息，包括：火电机组总台数N,火电机组编号i，每台火电机组的最大有功出力P_i,max和最小有功出力P_i,min，每台火电机组的最大向上爬坡速率和最大向下爬坡速率每台火电机组启动一次的成本每台火电机组停机一次的成本火电机组i耗量函数常系数c_i、一次项系数b_i、二次项系数a_i；获取t时段除新能源以及联络线购售电计划之外的负荷需求E_t以及热负荷需求Q_load,t；获取电网支路最大潮流极限L；

2)建立火电机组月度机组组合优化模型；该模型由目标函数和约束条件构成；具体如下：