[发明专利]一种基于两阶段的月度机组组合方法及系统在审

专利信息
申请号: 201611240028.8 申请日: 2016-12-28
公开(公告)号: CN106845797A 公开(公告)日: 2017-06-13
发明(设计)人: 蔡秋娜;刘思捷;李颖 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 广州三环专利代理有限公司44202 代理人: 郝传鑫
地址: 510000 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 阶段 月度 机组 组合 方法 系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种月度机组组合方法及系统,特别是涉及一种基于两阶段的月度机组组合方法及系统。

背景技术

机组组合是以电网的网络拓扑结构和未来负荷预测信息为基础,在满足电网安全运行的前提下,对机组的开停机计划与出力大小进行优化决策。机组组合是电网调度的核心业务之一,直接影响到电网运行的安全性与经济性。

传统的机组组合考虑短期优化为主,多以日为周期,但是近年来,在我国推行“三公”调度和节能发电调度的模式下,短期机组组合难以满足要求。一方面,为了在保障电网安全运行的前提下进一步提升发电计划的经济性与节能性,另一方面,考虑到我国以燃煤火电机组为主的能源结构,燃煤火电机组通常开停机时间较长,因此,在较长的计划周期内进行发电计划的优化将是一个必然的选择。考虑到电网拓扑结构及负荷波动性等不确定因素,将计划周期选择为月将是比较合适的。

月度机组组合通常以电网运行成本最小为目标函数,在满足负荷平衡约束、系统备用约束、合同电量约束、电网网络安全约束等约束条件的前提下,优化未来月内每天的机组开停机状态和机组出力。在中国实行的“三公”(公开、公平、公正)调度模式下,机组合同电量完成进度是非常关键的指标,要求机组在月内的计划电量应尽可能与其合同电量基本相等,允许在很小的范围内有偏差。

现有的月度机组组合优化方法在计算精度和效率上都难以适应调度运行实际工作的需要。公开号为CN102097866A中国发明专利提出了一种中长期机组组合优化方法,该方法包括: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,将模型中的非线性因素线性化表达,采用混合整数规划法计算出机组在控制周期内各天的启停状态、负荷率以及峰荷时段的有功出力,然后根据优化求解获得的机组启停状态和峰荷时段机组出力,考虑全部网络监视元件,采用日最大负荷点进行安全校核,若有不通过安全校核的元件,则考虑该元件的安全约束条件,重新优化机组组合,直到所有元件通过安全校核。公开号CN103324848A的中国发明专利提出了一种基于诱导目标函数的含电量约束月度机组组合优化方法,其包括:根据机组组合基础数据构建月度机组组合计划的数学模型;再构建松弛月度机组组合计划的数学模型并求解,得到松弛月度机组组合计划;统计松弛月度机组组合计划中取值为整数的启停变量个数,构建松弛月度机组组合计划数学模型的诱导目标函数,并进行迭代优化,直到取值为整数的启停变量个数不再增加;采用诱导目标函数得到月度机组组合计划;根据月度机组组合计划的偏差因子是否小于偏差阈值进行进一步优化;月度机组组合计划优化完成。

然而以上方法仍然采用传统方法每天取最大或最小负荷点来衡量月度合约电量,导致电量完成率有一定偏差,仅仅能保证机组电量完成率总体上较为接近,无法保证优化结果严格满足各机组电量约束;若每天考虑24或96个时间段,又会导致模型规模过大而无法求解。因此,电网公司迫切需要一种高效精确的月度机组组合的优化方法,在满足电网安全运行的前提下尽可能完成机组合同电量的实际需求,达到三公调度的目标。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足,本发明之目的在于提供一种基于两阶段的月度机组组合方法及系统,以实现一种高效精确的月度机组组合的优化方法,在满足电网安全运行的前提下尽可能完成机组合同电量的实际需求,达到三公调度的目标。

为达上述及其它目的,本发明提出一种基于两阶段的月度机组组合方法,包括如下步骤:

步骤一,获取机组组合基础数据;

步骤二,根据获得的机组组合基础数据构建月度机组组合模型;

步骤三,基于该月度机组组合模型构建并求解无网络安全约束的月度机组组合模型,确定最佳的机组启停计划;

步骤四,进行机组组合闭环安全校核;

步骤五,根据步骤三确定的机组开停机计划,构建并求解基于约束偏差均衡的经济调度模型M4_QP,所得优化结果作为月度每日的发电出力计划。

进一步地,该机组组合基础数据包括电网及计划基本信息、节点基本信息、机组基本信息、电厂基本信息、机组群基本信息、线路基本信息、联络线基本信息、断面基本信息该些构建月度机组组合计划数学模型所需的数据中的部分或全部。

进一步地,于步骤二中,构建月度机组组合模型的目标函数如下:

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