[发明专利]一种含风电电力系统经济调度方法

说明书

本发明涉及电力系统随机优化调度技术，具体涉及一种含风电电力系统经济调度算法，算法基于该类问题目标函数具有的典型的二次函数特征展开。在初始点的基础上，首先证明了迭代过程中间解的误差与展开区间长度的等式关系，以此为基础，利用该等式关系限定中间解误差改变迭代区间长度，获得一个误差较小、近似程度较高的二次规划近似问题，得到一个相对合理的中间解，将迭代搜索过程转化为矩阵计算，大大提高了求解该类问题的效率。最后改进了求解该类问题的收敛判据，将与原模型等价的线性规划问题作为收敛条件，形成了基于模型自身二次特征的误差自适应改进序列二次规划算法。不仅有效提升了初始值的筛选速度，还保证了求解精度。

技术领域

本发明属于电力系统随机优化调度技术领域，尤其涉及一种含风电电力系统经济调度方法。

背景技术

目前，对含风电电力系统经济调度模型求解的理论研究，主要分为智能算法与解析算法两大类。

智能算法不强烈依赖于函数的自身数学特征，利用对某些自然过程的模拟，实现适应度函数的最优化。目前研究较多的有遗传算法、粒子群算法等。智能算法可以有效解决非凸、非连续等模型，且其搜索策略直观便于实现，有较好获得全局最优解的能力，但在实际中其算法的效率强烈依赖于初始值的设置和相关参数的选择，具有非常强的经验因素。而解析算法目前采用得较多的有拉格朗日乘子法、信赖域法、内点法等。这些方法考察函数本身的数学特征，利用模型的雅各比矩阵及海森矩阵进行计算，不仅可以获得直接的数学证明，还有明确的优化方向，被广泛使用。但解析方法又强烈依赖于函数自身的特征，且容易陷入局部最优解，具体使用存在诸多限制。

发明内容

本发明的目的是提供一类随机经济调度模型的自适应快速序列二次规划算法，在保证求解精度的同时提高了模型的求解效率。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种含风电电力系统经济调度方法，包括以下步骤：

步骤1、模型抽象步骤：将一类把风电的不确定性转化为弥补其调度误差产生的经济成本，与常规机组发电成本共同进行优化，实现整体经济性最优的调度问题，且抽象成一个非线性优化问题；得到非线性目标函数，线性约束条件；

步骤2、目标函数分析步骤：分析步骤1所述目标函数在参数变化过程中目标函数中风电成本项的变化趋势，检验利用二次函数逼近目标函数的可行性；得到在给定区间内的最佳二次函数逼近系数，进而利用步骤1得到给定区间内中间解的求解误差；

步骤3、综合计算步骤：利用步骤3建立区间长度与求解误差之间的关系，得到限定求解误差下最大区间展开长度，再根据最大区间展开长度在中间解附近进行函数展开得到二次规划近似问题，采用起作用集SQP算法求二次规划近似问题，得到中间最优解；

步骤4、迭代中止步骤：根据步骤3中的得到的中间最优解，判断目标函数的等价线性规划问题的最优值是否为零，若为零说明目标函数已达到局部最优解，迭代停止，进行输出；若目标函数的等价线性规划问题的最优值不为零，则返回步骤2。

在上述的含风电电力系统经济调度方法中，步骤1的实现包括以下步骤：

1)建立模型；设目标函数为最小化发电成本，以二次函数描述常规机组燃料成本；引入风电等随机变量后，高低估代价模型被广泛采用以度量风电不确定性带来的额外成本；约束条件为安全稳定运行约束，引入风电后系统中的备用容量满足能平抑风电功率在实际中的调度值与实际值之间的差距；建立待优化模型如下：

其中，

2)由模型式(2)得到非线性规划问题M1：

3)利用二次规划问题对问题M1进行逼近，得到一个二次规划问题M2：