[发明专利]基于Benders分解的安全约束机组组合双层优化方法

摘要

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。

主权项

1.一种基于Benders分解的安全约束机组组合双层优化方法，其特征在于，该方法由以下步骤构成：步骤1，输入数据，建立机组组合模型：接收电网调度中心得出的未来24小时的负荷数据；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，包括常规机组i的STi,SDi分别表示常规机组i的启动成本和停机成本；αit,βit为表示常规机组i的启、停状态变量，当机组i在t时刻启动，αit为1，否则为0；当机组i在t时刻停机，βit为1，反之为0；Pit表示机组i在t时刻的出力；Iit表示机组i在t时刻的启停机状态，Iit＝1表示机组i运行，Iit＝0表示机组i停机；依据数据建立机组组合模型，该机组组合模型的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和线路潮流安全约束，构成机组组合初始主问题(MP1)，该初始主问题(MP1)的决策变量为机组启停机状态αit、βit，目标函数为启停成本最小，表述为：Min ZLower不考虑机组的阀点效应，常规机组的成本是机组出力Pit的二次函数：其中，Ai、Bi、Ci为燃料成本函数的系数；约束条件包括：1)Iit与αit、βit存在如下关联关系：αit‑βit＝Iit‑Ii(t‑1)2)系统功率平衡约束(不计网损)：式中：PWt表示第t时段风电场输出的有功功率预测值；PDt表示第t时段的负荷预测值；3)系统旋转备用容量约束，包括：正旋转备用约束：Ru,it＝min(Pi,max‑Pit,URiΔT)负旋转备用约束：Rd,it＝min(Pit‑Pi,min,DRiΔT)式中：Ru,it，Rd,it分别表示机组i在t时段的正旋转备用容量和负旋转备用容量；ΔPD,t表示t时段为应对负荷预测误差所需的旋转备用容量；Pi,max，Pi,min分别表示机组i的最大和最小出力；μ％，d％分别表示高估和低估风电出力时对备用容量的需求系数；URi，DRi分别表示机组n的上升爬坡速率、下降爬坡速率，单位MW/h；ΔT表示调度计划的时间间隔，通常取1h或者30min；4)常规机组启停时间约束：式中，分别表示机组i的最小连续运行时段数和最小连续停运时段数，NT表示调度周期；步骤2，建立机组组合的优化问题(MP2)，所述的优化问题(MP2)与初始主问题(MP1)目标函数相同，但包含了子问题所有约束条件的优化问题；步骤3，调用CPLEX求解器求解初始主问题MP1，若无解，表示原始问题无解，结束；否则进入步骤4；步骤4，给t赋值，t＝t+1步骤5，求解t时刻的安全校核子问题，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和线路潮流安全约束；步骤6，判断是否可行，如果即子问题无解，增加t时刻不可行Benders割到所述的优化问题(MP2)：并转入步骤11；否则，则当前时刻机组启停计划可行，则进入步骤7；步骤7，求解最优经济调度子问题：目标函数为运行成本最小：约束条件如下：(1)基尔霍夫第一定律：SPlt+PGt＝PDt(2)基尔霍夫第二定律：Plt＝Akm·(θk‑θm)(3)常规机组出力上限约束：(4)常规机组出力下限约束：Pit≤Pi,minπ(5)还包括线路潮流安全约束：第n次迭代对应的可行Benders割为：步骤8，增加t时刻可行Benders割到所述的优化问题(MP2)；步骤9，判断t是否达到调度周期NT，,若没有达到，令t＝t+1，返回步骤5，否则进入步骤10；步骤10，判断是否收敛，若收敛，进入步骤12，否则进入步骤11；步骤11，求解加入可行或不可行约束条件的主问题(MP2)，进入步骤5；步骤12，停止计算，输出最优解，结束。