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相较传统SCD,CRD的显著优势是1)由于计及了事故发生概率,CRD可动态跟踪事故风险并对机组有功出力做出调整CRD模型是耦合预想故障集和复杂风险约束式
(8)的大规模优化问题,一般难以直接求解,需采用Benders等分解算法将原问题拆分为多个规模较小的子问题后进行迭代优化2区域分解机制密合式处理单元上下级的协调合作本文所提出的分散协调风险调度方法面向的对象是具有多级电力调度中心的多区互联电力系统图2给出了分散协调风险调度的架构,在该调度架构下,各下级电力调度中心仅负责调控区域电网内的设备,由上级联合调度中心来负责区域电网之间的协调工作各区域调度中心之间无需交互任何信息,然而,为实现多区互联系统的全局经济优化,下级和上级调度中心之间必需建立双向通讯网络,以传递必要的算法协调信息“分散”和“协调”是该调度架构的核心“分散”意味着各区域调度中心都具备自治能力,可对其所管辖区域电网内的所有发电机组进行调度,并负责调控该区域电网的运行风险在其可接受范围内“协调”则要求各区域调度中心应当相互合作安排调度计划以保证整个互联系统的经济运行,可以通过上级联合电力调度中心来完成协调工作实现分散协调优化的关键是找到合适的区域耦合(一致性)约束,本文采用图3所示的区域分解机制,将联络线有功功率作为共享和协调变量相较传统方法式中P3分散风险准备的优化模型和算法
3.1目标级联分析目标级联分析法(analytical targetcascading,ATC)
3.2的数之间的协调在ATC算法框架下,每一个区域电网在求解其自身调度方案时需要考虑与上层调度中心下发的共享参数之间的协调为此,需对第
1.2节所介绍的集中式风险调度模型做适当调整,更改后的下级调度中心s对应的风险调度子问题的优化模型为式中N算法1该问题与CRD模型具有相同的优化结构,可采用Benders分解算法当下级调度中心S求得调度方案时,需上传其求解得到的联络线有功值P
3.3联络线功率相关问题上级电力调度中心为整个互联系统运行调度的协调者,负责对各下级电力调度中心所求得联络线功率的偏差进行最小化优化当上级电力调度中心接收到所有下级电力调度中心上传的联络线功率数据P式20为一致性协调约束,表示两互联系统间的联络线功率绝对值应当相等算法2:该问题是一个仅含等式约束的二次规划问题,可采用Lagrange方法求解构建Lagrange函数如下该Lagrange函数取极值的必要条件为求解式22,即可得到协调变量的值
3.4上级调度中心乘子更新公式分散协调风险调度算法的收敛条件为式23检查在t次迭代中,上级调度中心下发的联络线功率值若在第t次迭代中,以上两类收敛性条件不满足或不完全满足,则上级调度中心应根据式
25、26更新乘子系数的值,并将更新后的乘子系数下发给各下级调度中心进行下一次迭代计算式中H为常数,其值一般取1W uW3;a和B的初值一般取较小的常数
3.5上级电力调度中心优化问题的步骤上下级电力调度中心的优化问题必须交替迭代计算,通过协调联络线潮流,以达到调控各区域电网运行风险且获取系统最优运行成本的目的基于ATC的分散协调风险调度的算法流程如图5所示,其步骤如下所述步骤1:置迭代次数廿1各个下级电力调度中心设定其管辖电网的最大可接受风险值K步骤2:各下级电力调度中心调用算法1求解区域电网的风险调度子问题,得到满足R步骤3:上级调度中心接收到所有下级调度中心上传的联络线功率数据后,调用算法2求解主问题,对联络线功率偏差进行最小化优化步骤4:上级调度中心检查收敛条件式
23、24,若同时满足,则终止迭代过程,所求得结果即为最优解;否则,根据式
25、26更新乘子系数,置t=t+1,并返回步骤2重新求解4计算与分析
4.1紧急限值与内部约束在Mat lab平台上编写了CDRD的优化模型和分散协调算法程序,调用CPLEX求解器求解底层的线性规划和二次规划问题在6节点双区互联系统和RTS96三区互联系统上进行了仿真计算(2个系统线路的长期紧急和短期紧急限值都分别设定为
1.1和
1.2),并与分散协调调度架构下的经济调度(CDED,不考虑安全和风险约束)和分散协调调度架构下的安全约束调度(CDSD,不考虑风险约束)以及集中式的风险调度作了比较分析首先在6节点双区互联系统上进行了测试,互联系统结构如图6所示机组参数如附表B1所示,线路电抗的标幺值均为
0.5pu,线路Lil、L
12、L13和L
21、L
22、L23的潮流最大值分别为
75、
90、
90、
100、
95、95MW,联络线最大传输能力为50MW,负荷Dll、D12和D
21、D22的值分别为
70、
80、
90、90MW设定协调变量ORTS96系统
4.26个节点和双区互联系统的测试结果
4.
2.1cdrd与cded和cdsd的比较将本文所提出的分散协调风险调度所求得的调度方案与分散架构下不考虑运行风险的CDED和CDSD的结果进行了比较,结果如表1所示由于区域1内的发电机组发电成本较低(如附表B1所示),在3种调度方式下,均由区域电网1向区域电网2传输联络功率相较CDED和CDSD,在CDRD调度方式下,区域电网1内的机组1需降低出力而区域电网2内的机组2应当多承担一些出力,以使区域电网1和2均满足其安全(预想故障)约束和运行风险约束因此,在CDRD调度方式下由区域电网1向区域电网2注入的联络功率值最小(
33.3MW)o此外,CDRD的计算时间略有上升表2分析了3种调度方式下整个互联系统和各区域电网的经济性、安全性与风险性N
4.
2.2cdrd与crd的比较表3对分散协调风险调度与集中式风险调度的结果进行了比较可以看出,在6节点系统上,CDRD的调度方案与CRD是一致的,这意味着采用本文的分散协调机制可以使CDRD获得与CRD相近的经济性和风险性CRD的计算时间为5s,CDRD的计算时间为22s
4.
2.3cdO的收敛曲线图8显示了发电成本的收敛曲线,C
4.
2.4cdrd的不同调度方法为测试故障概率对CDRD调度结果的影响,设置了6组不同的故障概率值(
0.
001、
0.
005、
0.0K
0.
015、
0.02),且在每一种故障概率场景下,区域电网1和2的风险容忍上限均设定为
0.2CDSD是一种确定性的、不具备风险感知和调控能力的调度方式由于CDSD模型中没有计及预想事故的发生概率,无论故障概率如何变化,其得到的调度方案(PCDRD能够跟踪系统运行风险的变化,进而动态调整各区域电网机组的出力方案在6种故障概率场景下分别执行CDRD程序,可得到6组不同的调度方案,如表4所示由表4最后一列可以看出,当故障概率增加时(如设备老化、自然灾害等原因引起),系统总的过载风险也相应增加,为了维持各区域电网的风险仍在最大限值(
0.2)以内,CDRD将调低区域电网1内机组1的出力以及联络线功率,同时提高区域电网2内机组2的出力,其控制效果是使得区域电网1的风险维持在风险限值,同时将一部分可接受风险转移至风险值较低的区域电网2o在高故障率场景时,CDRD为调控运行风险将施加更多的预防控制措施,使得发电成本有所上升
4.3测试结果来自三个互联系统的rts96节点
4.
3.1cdsd的算法收敛由于CDED不能够保证安全和运行风险限制,这里仅讨论CDRD与CDSD调度方式的经济性与风险性由表5可知,CDSD和CDRD分别经过16次和64次迭代而收敛,CDSD的计算时间为40s,CDRD耗时212s CDRD与CDSD都能够保证安全性(预想事故后不出现STE越限),o但CDSD调度方式下系统总的运行风险值(
5.83)为可容忍限值(1+1+1=3)的
1.9倍,而CDRD可将系统运行风险控制在可接受范围内,但其运行成本会有所提高图10比较了2种调度方式下各区域电网的运行风险,在CDSD方式下区域电网1和2的运行风险值均越过了风险警戒线,而CDRD则可将各区域电网运行风险都调控在风险警戒线以下
4.
3.2cdrd与crd的比较表6显示CDRD调度方案发电成本和运行风险的值非常接近但略高于CRD,发电成本的误差为(264775-263878)+263878=
0.3%,运行风险的误差为(
1.74-
1.72)+
1.72=
1.75%CRD的计算时间少于CDRD,这是由于本文是在单台计算机上串行执行CDRD主子问题程序的,若采用多机分布式计算将提高CDRD的执行效率需要指出的是,表6的目的不是说明CRD更优于CDRD,而是在RTS96系统上比较CDRD调度结果的精度在实际中,对于具有多个电力调度中心的大规模分层分区电力系统,采用集中式CRD并不具备可行性
4.
3.3区域电网调度员风险态度以
0.5为风险增量,逐步提高各区域电网运行风险的最大容忍值,分析互联系统整体发电成本与区域电网可容忍风险约束之间的关系如表7所示若各区域电网调度员风险态度较为保守,可将最大可容忍风险值设定在较低的水平,以降低事故后潮流过载程度若适当放宽风险容忍水平,则可提高整个互联系统的经济性当各区域电网最大可容忍风险值设定为
3.5或以上时,CDRD模型中的风险约束不等式
(18)失效,CDRD将退化为CDSD,并获得与CDSD一致的发电成本
5.cdrd的基本原理面向具有多级电力调度中心的多区互联电力系统,本文提出一种分散协调的风险调度CDRD方法,介绍了其分散协调调度架构和区域分解机制,并给出了CDRD的优化模型和算法得出CDRD具有以下优势1)相较传统的分散式CDED与CDSD方法,CDRD既可保障安全性需求,又可将运行风险控制在可容忍范围以内,实现了经济、安全与风险的协调;2)在分散协调调度架构下,一方面,各下级调度中心可相互独立运行,实现了运行风险的自治调控;另一方面,上级调度中心可对联络功率进行协调优化以保证整个互联系统的经济运行相较集中式的风险调度,降低了计算规模和数据通信负担应当指出,本文所提出分散协调风险调度的优化模型和算法尚需进一步在实际大规模分层分区系统(如国调/网调/省调)上开展工程测试和验证,并结合我国电力调度体制的实际情况对优化模型作相应调整除预想故障外,在模型中耦合其他不确定因素(如新能源和负荷波动)也可作为下一步研究考虑的内容基态调度方案的子问题各下级调度中心主问题和子问题的优化模型如下1)主问题(基态OPF)o主问题的优化模型由基态运行约束和子问题返回的Benders cut(A15)、(A19)构成2)子问题1(故障潮流校核)求解主问题得到基态调度方案式中V式中入3)子问题2(风险校核)当所有子问题1均可行(即满足故障潮流校核),需进一步校核调度方案的过载风险是否在容忍上限以内风险校核子问题如下式中。