[发明专利]一种求解电力系统机组组合模型的组合方法

说明书

本发明公开一种求解电力系统机组组合模型的组合方法，涉及电力系统经济调度技术领域，用于提高求解机组组合模型的计算效率。所述组合方法包括：建立机组组合模型，且将机组组合模型简化；利用外层运算模块调整机组组合模型的启停方案，并将调整后的启停方案输入到内层运算模块，利用内层运算模块求解经济调度模型，获得优化目标解；判断优化目标解是否满足优化需求；如果否，则利用外层运算模块再次调整机组组合模型的启停方案，并利用内层运算模块再次求解经济调度模型；如果是，则输出优化目标解和调整后的启停方案，结束机组组合模型的求解。本发明提供的求解电力系统机组组合模型的组合方法用于制定发电机组的启停方案与出力方案。

技术领域

本发明涉及电力系统经济调度技术领域，尤其涉及一种求解电力系统机组组合模型的组合方法。

背景技术

机组组合(Unit Commitment，简称为UC)，又称为短期发电计划制定，是指在一定的调度周期内，在满足各类机组运行条件约束的情况下，合理安排各类机组的启停方案，以及调节各类机组的输出功率，以使各类机组所在电力系统的总运行费用最小。

目前，由于求解机组组合模型的决策变量，通常由各类机组的启停方案以及各类机组的输出功率两部分构成，其中，各类机组的启停方案为离散变量，各类机组的输出功率为连续变量；而且，用于求解机组组合模型的目标函数通常采用二次型的煤耗曲线，使得机组组合模型作为一个高维数的、含连续-离散变量的混合整数非线性规划模型(Mixed-Integer Nonlinear Programming，简称为MINLP)，在机组数量增加、时间断面增加以及约束条件复杂化之后，其求解的难度也越来越大。

然而，现有求解机组组合模型的方法，主要包括动态规划法、启发式方法、混合整数规划法、拉格朗日松弛法或人工智能方法等。其中，动态规划法通过穷举各机组可能的组合状态，对多阶段的决策过程进行优化，理论上可以获得机组组合模型的最优解，但容易陷入维数灾难。启发式方法依赖于机组组合的实际调度经验，能够具有较快的计算速度，但其求解机组组合的效果受限于人工经验。混合整数规划法用于直接求解机组组合的数学模型，理论上可以获得机组组合模型的最优解，但对于大规模的机组组合，其计算量过大，需要在计算之前预先分解待解的复杂优化问题。拉格朗日松弛法适用于大规模的机组组合，但其对偶间隙的收敛缓慢，且难以处理复杂的约束条件。人工智能方法用于求解机组组合模型的目标函数不可导的情况，但其计算效率难以满足实际工程的计算需要。

因此，上述多种方法虽然可以用于求解传统的机组组合模型，但是随着电力系统的发展，当机组组合模型的场景、维数以及规模进一步增加之后，比如在现有机组组合模型基础上考虑通电线路安全的安全约束机组组合(Security Constrained UnitCommitment，简称为SCUC)模型，以及进一步含有可再生能源的SCUC模型，机组组合模型的求解难度一再增加，导致上述多种方法面临严峻挑战，存在难以高效求解的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种求解电力系统机组组合模型的组合方法，用于提高求解机组组合模型的计算效率。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种求解电力系统机组组合模型的组合方法，包括以下步骤：

步骤10，将电力系统的各台发电机组划分为不可控机组和可控机组，对不可控机组采用场景法描述，对可控机组构建目标函数，建立起机组组合模型，且对机组组合模型预设约束方程；

步骤20，确定不可控机组的极限场景，且将可控机组的目标函数线性化，得到机组组合简化模型；机组组合简化模型中各台发电机组的启停状态确定时，机组组合简化模型退化为经济调度模型；

步骤30，根据可控机组中各台发电机组预设的启停初始方案，利用内层运算模块对经济调度模型进行求解，获得基准目标解；