[发明专利]一种适用于大规模系统的两阶段机组组合运行控制方法

说明书

本发明涉及一种适用于大规模系统的两阶段机组组合运行控制方法，该方法包括两阶段控制过程：第一阶段，基于预先设定的发电机组开机优先顺序，同时考虑旋转备用约束和最小启停时间约束控制机组状态；第二阶段，以第一阶段获得的机组状态作为粒子群算法的输入，考虑机组爬坡率的功率平衡，获得粒子群算法的最优输出，根据所述最优输出控制机组组合运行状态。与现有技术相比，本发明具有提高了大规模系统机组组合计算效率与计算精度等优点。

技术领域

本发明涉及电力系统自动控制领域，尤其是涉及一种适用于大规模系统的两阶段机组组合运行控制方法。

背景技术

机组组合问题(UC问题)一般是指在满足系统负荷需求、备用容量和最小启停时间等约束条件下确定研究周期内各时段各机组的启停及出力安排，使总发电费用最小，其数学模型实质是高维、离散、非凸的混合整数非线性规划模型，不易获得理论上的最优解。随着系统规模的扩大，模型解空间复杂程度的增加，模型求解时间与解的最优性随之下降，有些方法甚至因此无法求得可行解。合理优化机组组合能给电力系统带来显著经济效益，对提升大电网经济性可靠性具有重要意义。

国内学者对UC问题进行了广泛研究，提出了诸多求解方法：优先顺序法、动态规划法、拉格朗日松弛法、智能优化算法、混合整数规划法等。黎静华，兰飞在《电力系统保护与控制》(2010,38(02):1-7)上发表的《适合于机组组合问题的扩展优先顺序法》定义了机组的效用系数UUR(Unit Utilization Ratio)优化机组的优先顺序，并引入参数控制机组组合邻域的规模并采取策略对机组组合进行调整使其满足所有约束。翟俊义,任建文,李整等在《华北电力大学学报(自然科学版)》(2016,43(01):32-38)上发表的《一种降维求解机组组合问题的双重粒子群优化算法》将对整个调度周期的优化转化为对每个调度时刻依次、分别优化,即将对矩阵的优化转化为对行向量的优化,降低求解维数。结合离散与连续粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法，分别得到当前调度时刻最优的机组组合状态及对应的最优负荷分配。邓俊,韦化,黎静华等在《中国电机工程学报》(2015,35(11):2770-2778)上发表的《一种含四类0-1变量的机组组合混合整数线性规划模型》通过引入辅助变量表示冷启动状态,提出一种启动费用的线性表达,同时增强了MILP模型的简洁性和紧凑性；利用爬坡速度和最小运行时间限制,提出新的机组出力约束表达,极大地压缩了机组出力的可行域,进一步增强了紧凑性，提高了模型求解效率。张舒,胡泽春,宋永华等在《中国电机工程学报》(2012,32(07):76-82+194)上发表的《基于网损因子迭代的安全约束机组组合算法》在每次迭代先解固定网损因子的SCUC问题,求得机组的运行状态,然后进行交流潮流计算,更新网损因子,进入下一次迭代。针对可能出现的网损因子振荡问题,提出SCUC和经济调度相结合的方法,选择对应发电成本较小的机组启停状态,进行经济调度优化和网损因子迭代计算,直至算法收敛。以上文献中，优先顺序法求解大规模UC问题精度不高，智能算法计算量大、求解速度慢、易限入局部最优解，混合整数规划类方法建模复杂、计算量大、收敛缓慢，还可能导致求解器无法求得可行解。专利中，张景瑞，林爽，邱卫霞等发明人申请的发明专利《考虑爬坡速率约束的电力系统机组组合优化方法》在离散粒子群框架中引入差分加速技术以提高求解速度，对不可行个体进行修复以提高可行性，并采用随机等效λ迭代法进行负荷分配并处理爬坡速率约束。蔡秋娜，刘思捷，杨韵等发明人申请的发明专利《一种基于发电厂排序系数安排机组组合的方法》利用排序系数，并且考虑电力平衡，安全约束，逐天安排机组组合，可以为电力调度机构安排机组组合、进行月度电量调控。刘芳，潘毅，周京阳等发明人申请的发明专利《一种能源协调优化机组组合方法》考虑风电出力置信区间、火电机组的运行参数和耗煤特性以及抽水蓄能机组的运行参数和运行特性建立混合非线性整数规划模型加以求解。李利利，丁恰，耿建等发明人申请的发明专利《中长期机组组合优化方法》考根据实际电网的电网模型建立以机组发电量与期望电量偏差最小为目标的中长期安全约束机组组合模型；采用混合整数规划法计算出机组在调度周期内各天的启停状态、负荷率以及峰荷时段的有功出力，然后通过优化技术与安全校核的迭代，最终获得满足电网安全的中长期机组组合方案。以上专利都仅仅采用单一的优先顺序法或者智能算法，或者直接调用成熟的数学规划求解器求解UC问题，因而不能很好解决上述类型方法应用于大规模UC问题时存在的计算效率低的固有缺陷。因此大规模系统的机组组合问题的高效解法值得深入研究。