[发明专利]一种大规模区域电网日前安全约束机组组合快速求解方法有效

专利信息
申请号: 202011151599.0 申请日: 2020-10-23
公开(公告)号: CN112491091B 公开(公告)日: 2022-11-15
发明(设计)人: 刘春晓;张蔷;王巍;王子强;周鑫;高琴 申请(专利权)人: 中国南方电网有限责任公司
主分类号: H02J3/46 分类号: H02J3/46
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 母秋松
地址: 510700 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 大规模 区域 电网 日前 安全 约束 机组 组合 快速 求解 方法
【权利要求书】:

1.一种大规模区域电网日前安全约束机组组合快速求解方法,其特征在于:包括如下步骤:

步骤1:将大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型中的0/1整数变量yi,t、zi,t及ui,t,松弛为[0,1]之间的连续变量,得到松弛后的大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型,采用线性规划方法对松弛后的大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型进行求解,得到全部机组各计划时段最优计划出力Pi,t

步骤2:基于松弛后的大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型的求解结果Pi,t,将各机组对应运行状态的0/1整数变量ui,t分为取1整数变量集合R、取0整数变量集合D、待组合有效优化空间集合S三类;

步骤3:基于松弛后大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型的求解结果Pi,t,计算大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型的所有稳定断面nfg各时段潮流Pnfg,t,再根据判断准则,将稳定断面nfg分为两类,一类是考虑的稳定断面nfg,另一类是不考虑的稳定断面nfg;

步骤4:将大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型中0/1整数变量ui,t属于取1整数变量集合R的变量修改为参数,参数值设置为1;0/1整数变量ui,t属于取0整数变量集合D的变量修改为参数,参数值设置为0;将模型中的属于不考虑的稳定断面nfg及其稳定断面潮流安全约束从模型中删除;得到修改后的大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型;

步骤5:对修改后的大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型,采用混合整数线性规范算法求解,得到各发电机组各时段的组合状态ui,t及最优计划出力P′i,t

2.根据权利要求1所述的一种大规模区域电网日前安全约束机组组合快速求解方法,其特征在于:所述大规模区域电网日前安全约束机组组合优化模型,包括目标函数、约束条件;

所述目标函数为以总购电成本最小为优化目标,公式如下:

其中:N表示发电机组的总台数;T表示所考虑的计划时段总数,i表示发电机组,t为一个计划时段;Pi,t表示发电机组i在t时段的计划出力;Ci,t(Pi,t)、分别为机组i在时段t的运行费用、启动费用;将发电机组i划分为以下整数变量,0/1整数变量yi,t表示发电机组i在t时段由停机状态变为开机状态,其中0代表没有由停机状态变为开机状态,1代表由停机状态变为开机状态;0/1整数变量zi,t表示发电机组i在t时段由开机状态变为停机状态,其中0代表没有由开机状态变为停机状态,1代表由开机状态变为停机状态;0/1整数变量ui,t表示发电机组i在t时段是否运行,0表示发电机组i在t时段停机,1表示发电机组i在t时段运行;

所述约束条件包括:

1)机组出力上下限约束:

Pi,minui,t≤Pi,t≤Pi,maxui,t (1)

式中,Pi,min与Pi,max分别为发电机组i的出力下限与出力上限,ui,t为0/1整数变量;

2)机组开停机时间约束:

yi,t-zi,t=ui,t-ui,t-1 (4)

式中:τ为时段,MUi与MDi分别为机组i最小开机运行时段数、最小停机时段数;ui,0表示机组i的初始状态;TUi,0与TDi,0分别为机组i在初始时刻已经开机和停机时段数,UTi与DTi分别为机组i为满足最小运行时间或停运时间而必须继续运行或停运的时段数;

3)机组爬坡约束:

Pi,t-Pi,t-1≤RUi(1-yi,t)+Pi,maxyi,t (7)

Pi,t-1-Pi,t≤RDi(1-zi,t)+Pi,maxzi,t (8)

式中:Pi,t-1是发电机组i在t-1时段计划出力,RUi与RDi分别为发电机组i的爬坡率和滑坡率;

4)负荷平衡约束

式中:Nd系统外部联络线总个数;Pd,t为联络线d在时段t的有功出力,Lt为电网在时段t的系统负荷;

5)稳定断面潮流安全约束:

机组出力需要满足电网输电断面功率要求:

式中:Lnfg,t表示稳定断面nfg在t时段潮流上限;j为负荷节点;lj,t为节点负荷功率;Si,nfg,t为机组i的注入功率对稳定断面nfg的灵敏度;Sj,nfg,t为负荷节点j功率对稳定断面nfg的灵敏度。

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