[发明专利]一种机组组合凸包求解方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种机组组合凸包求解方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：分别构造单火电机组凸包模型和单抽水蓄能机组凸包模型；基于单火电机组凸包模型及单抽水蓄能机组凸包模型，构造多机机组组合凸包模型；求解多机机组组合凸包模型，得到机组开机状态解；对机组开机状态解通过可行解恢复算法，确定一组可行解。该方案通过构造多机机组组合凸包模型，将混合整数规划模型转化为线性规划模型，可以在保证计算精度的前提下极大的提高了模型求解效率。

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，特别涉及一种机组组合凸包求解方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

机组组合问题旨在为参与电力系统调度的机组提供启停和出力方案，保障电力系统运行的安全性和经济性。机组组合问题的建模和求解算法已有大量研究。机组组合建模需要同时考虑功率平衡、备用需求、线路传输容量限制等系统因素以及煤耗特性、爬坡能力、出力限制、启停费用等机组因素。由于存在机组启停状态等0-1变量，其数学模型表示为混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)，是高维离散非凸优化模型。机组组合问题求解算法主要分为两类：确定性最优算法和松弛近似算法。

确定性最优算法核心思想是枚举法，本质是NP-难问题，虽能保证获得全局最优解，但有很大的计算量，需要权衡最优解质量与计算时间。松弛近似算法将原问题松弛，得到一个相对容易求解的新问题，无法获得原问题最优解。拉格朗日松弛算法是应用最广泛的近似算法，该算法使多机组组合问题对偶分解为单机组问题，同时设置对偶间隙作为收敛判据，再以收敛解为基础构造可行解，但拉格朗日松弛算法的收敛性很难保证，并且收敛性对所设置的参数较为敏感。

目前，机组组合问题仍然没有一种兼顾最优解质量与计算效率的算法。伴随着经济发展，电力需求持续增加，可调度机组数目也急剧增多，现代电力系统对获取机组调度方案的实时性要求越来越高。因此，如何快速、准确求解大规模机组组合是亟待解决的问题。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种机组组合凸包求解方法、装置、电子设备及存储介质，可以在保证计算精度的前提下极大的提高了模型求解效率。

为解决上述技术问题，本申请实施例通过以下方式实现的：

第一方面，本申请提供一种机组组合凸包求解方法，应用于含抽水蓄能机组的水火联合机组组合，该方法包括：

分别构造单火电机组凸包模型和单抽水蓄能机组凸包模型；

基于单火电机组凸包模型及单抽水蓄能机组凸包模型，构造多机机组组合凸包模型；

求解多机机组组合凸包模型，得到机组开机状态解；

对机组开机状态解通过可行解恢复算法，确定一组可行解。

在其中一个实施例中，抽水蓄能机组包括上游水库、下游水库、抽水泵和发电机组；将发电机组和抽水泵分别建模为具有正功率火电机组和负功率火电机组；

构造单抽水蓄能机组凸包模型，包括：

分别确定正功率火电机组的第一可行域及负功率火电机组的第二可行域；

根据第一可行域，确定正功率火电机组的第一凸包模型；

根据第二可行域，确定负功率火电机组的第二凸包模型；

根据第一凸包模型和第二凸包模型，确定单抽水蓄能机组凸包模型。

在其中一个实施例中，确定负功率火电机组的第二可行域，包括：

确定第一约束条件，第一约束条件包括对抽水蓄能机组的抽水能力的限制；

确定第二约束条件，第二约束条件包括恒定水头条件下对耗水量与发电量之间的转换关系的限制；