[发明专利]基于Benders分解的安全约束机组组合双层优化方法

说明书

一种基于Benders分解的安全约束机组组合双层优化方法，包括：(1)确定以机组启停机状态为决策变量的机组组合状态主问题；(2)对任一时刻进行网路安全约束校核；(3)求解以机组出力为决策变量的最优经济调度子问题。本发明通过所提出的基于Benders分解的双层优化模型，不仅求解满足出网络安全约束条件的最优机组组合，而且通过迭代计算得出最优经济调度的问题。由于本发明将机组组合U₀和机组出力P₀分开进行优化，增大了寻优的空间和能力，最终的解要好于传统的优化算法。

技术领域

本发明涉及电力系统日前调度计划，特别是一种优化机组组合出力的方法。

背景技术

日前调度计划是编制发电计划的核心环节，传统的机组组合没有考虑网络安全约束，无法为调度预留充足的优化空间，不能满足调峰和备用需求。安全约束机组组合SCUC问题难点在于如何处理网络安全约束，通过拉格朗日函数项的方法直接嵌入目标函数中，虽然收敛比较快，但是不能很好地处理带有机组启停机状态变量的非线性约束条件，优化效率较低。现阶段，众多学者提出了考虑N-1安全校核安全发电计划模式，并建立了SCUC模型，采用主、子问题一体控制的分解协调方法，识别作用整数变量的方法来求解安全约束机组组合模型。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于Benders分解的安全约束机组组合双层优化方法，考虑到网络中的众多约束，通过所提出的Benders分解的双层优化模型，不仅求解出满足网络安全约束条件的最优机组组合，而且通过迭代计算得出最优经济调度。

本发明的具体步骤如下：

一种基于Benders分解的安全约束机组组合双层优化方法，包括下列步骤：

步骤1，接收电网调度中心得出的接下来24小时的负荷需求数据；根据各个发电厂上报的机组特性数据得出各个机组的特性约束数据；依据数据建立机组组合模型；

建立的机组组合模型目标函数为启停费用和发电费用总成本最小，约束条件包括：系统功率平衡约束、正负旋转备用约束、常规机组出力上下限约束、常规机组出力爬坡约束、常规机组启停时间约束、线路潮流安全约束；

步骤2，首先对机组组合主问题进行求解，得到初始的机组组合状态；再将初始化得到的机组组合状态传递给各个时刻可解性校核子问题。通过对子问题校核的结果判断是否可解而产生可解或非可解约束条件并反馈到主问题中；

3、通过迭代计算直到系统满足网络安全约束条件，迭代收敛的条件是主问题没有加入可解约束条件得到的目标函数(下界)和加入可解约束条件得到的目标函数(上界)相等，由于将机组组合U₀和机组出力P₀分开进行优化，增大的寻有的空间和能力，最终的解要好于传统的优化算法。

机组组合主问题目标函数为启停成本最小；目标函数包括：机组启停变量关系约束，系统功率平衡约束，正负旋转备用约束和机组启停时间约束；

机组组合子问题包括各时刻的可行性校核子问题与最优经济分配子问题

所述的可行性校核子问题，包括可行性校核目标，约束条件为基尔霍夫第一定律，基尔霍夫第二定律，常规机组出力上下限约束，线路潮流安全约束，若目标结果大于0，则子问题无解，加入不可行割；若目标等于0，则当前时刻机组启停计划可行，转入求解最优经济分配问题；

所述的最优经济分配子问题的目标函数为运行成本最小，约束条件包括：基尔霍夫第一定率，基尔霍夫第二定律，常规机组出力上下限约束，线路潮流安全约束。并计算当前benders割。

步骤2具体包括如下步骤：

(1)求解初始主问题MP1，若无解，表示原始问题无解；否则继续下一步；

(2)给t赋值，令t＝t+1；