[发明专利]两阶段分布式电力系统机组投入配置方法及系统

权利要求书

1.一种两阶段分布式电力系统机组投入配置方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，收集电力系统机组组合基础数据并设置算法参数，并根据收集的数据构建基于二类状态变量的电力系统机组组合模型；

所述机组组合基础数据包括：发电机组的运行特性数据、负荷预测数据以及各时段的旋转备用数据；所述发电机组的运行特性数据包括：发电机组的燃料费用、启动费用、冷启动时间、最小启停时间、机组爬坡速率上限/下限、机组出力上限/下限、机组初始启动状态和出力数据；负荷预测数据为：根据负荷预测软件得到的未来若干个时段的电力负荷需求情况，包括未来各时段电网的总负荷数据；

所述二类状态变量的电力系统机组组合模型的目标函数及约束条件的表达式如下：

目标函数：

其中，

机组启动费用约束：

机组出力约束：

旋转备用约束：

功率平衡约束：

爬坡速率约束：包括向上爬坡约束和向下爬坡约束；其中，

向上爬坡约束：

向下爬坡约束：

其中，

机组最小启停时间约束：包括开机时间约束和关机时间约束；其中，

开机时间约束：

关机时间约束：

其中：U_i＝{min[T，u_i，0(T_on，i-T_i，0)]}⁺，L_i＝{min[T，(1-u_i，0)(T_off，i+T_i，0)]}⁺；

机组初始状态约束：

u_i，t＝u_i，0，t∈[1，...，U_i+L_i] (11)；

机组状态约束：

u_i，t-u_i，t-1≤s_i，t (12)；

上式中，F_C是优化目标，表示机组i的出力成本，即机组燃料费用，i表示机组下标，t表示时段下标，N表示机组数量，T表示调度总时段数，α_i，β_i，γ_i表示机组i的二次燃料费用函数系数，表示机组i进行投影变换的二次燃料费用函数系数，C_hot，i表示机组i的热启动费用，C_cold，i表示机组i的冷启动费用，T_on，i表示机组i的最小开机时间，T_off，i表示机组i的最小停机时间，T_cold，i表示计算机组i冷启动时间，f′_init，i，t表示机组i在t时刻计及热启动费用超出的部分，{·}⁺表示max(0，·)，U_i表示机组i在初始时刻仍需开机时间，L_i表示机组i在初始时刻仍需关机时间，表示机组i的出力上界，P_i表示机组i的出力下界，表示二类状态变量机组模型的机组i在t时刻的出力大小，P_D，t表示t时段时电力系统所需负荷，R_t表示t时段电力系统所需旋转备用值，P_up，i表示机组i的向上爬坡速率，表示机组i进行投影变换后的向上爬坡速率，P_down，i表示机组i的向下爬坡速率，表示机组i进行投影变换后的向下爬坡速率，P_start，i表示机组i开机时的最小出力值，表示机组i进行投影变换后的在开机时的最小出力值，P_shut，i表示机组i关机时的最大出力值，表示机组i进行投影变换后的在关机时的最大出力值，u_i，0表示机组i的初始状态，T_i，0表示机组i初始时已经运行或停机的时间，u_i，t表示机组i在t时刻的运行状态，s_i，t表示机组i在t时刻开机，表示机组i在t时刻热启动费用超出的部分，表示机组i在时刻开机，

所述二类状态变量的电力系统机组组合模型的表达式如下：

步骤二，根据步骤一构建的二类状态变量电力系统机组组合模型，并基于机组组合问题物理特性，对机组组合的约束条件进行分类，获得第一类约束集、第二类约束集和第三类约束集，并对机组组合模型进行重构；

所述第一类约束集包括状态与启动变量0-1约束、启动费用非负约束、机组启动费用、出力上/下限，爬坡速率上/下限、最小启停时间、机组状态约束和初始状态约束，所述第二类约束集包括机组组合系统的旋转备用约束，所述第三类约束集包括机组组合系统的功率平衡约束；

所述机组组合模型进行重构的方法如下：

所有变量按照机组编号分组顺序排列，三类约束集中的约束按照机组编号分组顺序排列；

设s_i·＝[s_i，1；s_i，2；...；s_i，T]^T，x＝[x₁；x₂；…；x_N·]；z_i＝[u_i·]，z＝[z₁；z₂；…；z_N]，y＝[y₁；y₂；…；y_N·]；

设且

定义集合：

χ₂＝{x|(5)} (15)；

χ₃＝{x|(6)} (16)；

χ₁按机组解耦后整理如下：

χ₁＝{x|χ_1，1，…，χ_1，i，…，χ_1，N，} (17)；

整理出第一类约束集只与各发电机组相关的子约束集合χ_1，i

χ₂按周期整理如下：

χ₂＝{z|Bz-c≤0} (18)；

整理出第二约束集的系数矩阵B，以及第二类约束集的不等式约束常数矩阵c；

χ₃按周期整理如下：

整理出第三类约束集的系数矩阵以及第三类约束集的等式约束常数矩阵

为使用协同交替方向乘子法，将机组组合模型整理如下：

上式中，{x}_u表示原始变量x中u变量，{x}_u，p表示原始变量x中u，变量；

步骤三，按照步骤二整理后的机组组合模型，基于协同交替方向乘子法，获得方法算法迭代式，迭代式包括：x-更新步迭代式、z-更新步迭代式，y-更新步迭代式和v_z-更新步迭代式与v_y-更新步迭代式，迭代变量包括：原始变量x、原始变量z，原始变量y和对偶变量v_z与v_y；

协同交替方向乘子法迭代式为：

上式中，k+1为本次迭代的次数，ρ为迭代的罚参数，x^k+1为本次迭代下的原始变量x，z^k+1为本次迭代下的原始变量z，y^k+1为本次迭代下的原始变量y，为本次迭代下的对偶变量v_z，为本次迭代下的对偶变量v_y；

步骤四，基于0-1整数变量特性，重构简化z-更新步迭代式子问题，求解出本次迭代下电力系统机组组合模型中原始变量z^k+1，更新本次迭代的原始变量z；

所述更新本次迭代的原始变量z包括如下步骤：

1)结合步骤二中整理后的第二类约束集构建0-1二次整数规划问题：

s.t.Bz≤c

2)利用0-1二次规划问题模型特点，将z-更新步迭代式子问题中二次项转化为一次项，降低问题求解难度，z-更新步迭代式子问题简化为0-1线性规划：

s.t.Bz≤c

其中，

根据求解获得的z^k+1对本次迭代的原始变量z进行更新；

步骤五，松弛原始变量y中0-1整数变量，对y-更新步迭代式子问题利用拉格朗日对偶理论显示表达出本次迭代下所述机组组合模型中原始变量y^k+1；

所述更新本次迭代的原始变量y包括如下步骤：

1)结合步骤二中整理后的第三类约束集与松弛原始变量y中0-1整数变量组成二次规划问题：

其中，

2)考虑到原始变量y更新时函数的强对偶性，根据上述二次规划问题的拉格朗日对偶函数得到满足最优性条件时原始变量y的函数：

上式中，λ是第三类约束集等式约束的拉格朗日乘子向量、分别为第三类约束集中功率平衡约束等式的系数矩阵的转置矩阵；

3)将上述二次规划问题转化为与原始变量y无关的对偶问题：

4)基于对偶问题的最优性条件，显示求解上述对偶问题，得解：

5)基于强对偶性与步骤2)函数更新本次迭代的原始变量y

步骤六，基于各发电机组解耦原始变量x更新步，分布式求解出本次迭代下所述电力系统机组组合中原始变量x^k+1，包括：结合第一类约束集按照机组解耦，对解耦后的混合整数二次规划问题按照各机组分布式计算；

所述更新本次迭代的原始变量x_i为：

s.t.x_1，i∈χ_1，i

根据求解获得的对本次迭代的原始变量x进行更新；

步骤七，根据步骤四、五、六中更新的本次迭代的原始变量x^k+1、原始变量z^k+1和原始变量y^k+1，并结合公式：更新本次迭代的对偶变量v_z与v_y；

步骤八，根据当前机组组合的原始变量x^k+1，原始变量z^k+1和原始变量y^k+1，计算本次迭代下机组组合模型当前的耦合变量约束违反度均值，计算表达如下：

上式中，N为机组数量，ε为耦合变量约束违反度均值，表示原始变量x^k+1中的u的值，表示原始变量x^k+1中的u与的值；

步骤九，判断机组组合模型当前耦合变量约束违反度均值是否满足如下条件1：

ε＜ε^feasible；

其中，ε^feasible为可行参数；

若满足，则基于原始变量x^k+1中整数变量值固定所述机组组合问题模型中0-1整数变量，若不满足，则返回执行步骤四；

步骤十，基于CPLEX求解器求解固定0-1变量后所述机组组合问题模型，并判断CPLEX求解器是否有解，若CPLEX解存在，则记录CPLEX解与所述机组组合问题模型的目标函数值，若CPLEX解不存在，则返回执行步骤四；

步骤十一，判断耦合变量约束违反度均值是否满足如下条件2：

ε＜ηε^feasible

上式中，η为范围在0～1之间的收敛系数；

若满足，配置各机组，若不满足，则判断迭代次数是否超过最大值，若超过，配置各机组，否则返回执行步骤四。