（电力系统及其自动化专业论文）电力系统动态有功功率优化调度的研究.pdf

塑旦盔堂雯主堂垡堡塞 效益上取得的成功。 关键词：动态优化调度、经典法、前赡约柬、网损微增率、潮流计算 a 融8 啦 a b s t r a c t t h i st h e s i sh a sc a r r i e do u tan 洲e x p l o r ea n d 钳i nt h ee l e c t , d e a lp o w e rs y s t e m c a l c u l a t i n ga n dt h ed y n a m i co p t i m a ld i s p a t c h i n gd o m a i nt h ec o n t e n ti n v o l v e st h ea s p e c to f p o w e r - f l o wc a l c u l a t i o a , i n g r e m e r a a lt r a n s m i s s i o nl o s s e s , d y r m m i co p t i m a ld i s p a t c h i n go f a c t i v ep o w e re t c f i r s t l y , a l lk i n d so fp o w e r - f l o wa l g o r i t h m sa r es u m m e du ps y s t e m a t i c a l l yi nt h i st h e s i s , a n do nt h es 鑫强eb a s i s , t h en o d e - d e c o n p ! e dn e w t o n - r a p h s o nm e t h o di sp r o p o s e d t l l e c a l c u l a t i n gr e s u l t so ft h ec a s es t u d yi n d i c a t et h a tt h i sm e t h o di ss u p e r i o rt or i e wa n do l d g a u s s s e i d e lm e t h o da sw e l la st h eo t h e rs i m p l i f i c a t i o n sa n dm o d i f i c a t i o n sm e t h o d s ，j u s to n l y t h e i t e r a t i o u n u m b e r i s g r e a t e r 她t h e o r i g i n a l n e w t o n - r a p h 鲫u m e t h o d ， s e c o n d l y , a l lk i n d so f i n c r e m e n t a lt r a n s m i s s i o nl o s s e sa l g o r i t h m sa r cd e r i v e dc o m p l e t e l y a n dt h em e r i ta n dd e m e r i to f t h e s ea l g o r i t h m sa r ec o m p a r e di nd e t a i lt h r o l 】l 胁t h ea n a l y s i so f t h ec a l c u l a t ee x a m p l es oi tc r e a t e sag o o dc o n d i t i o nf o rb 羽恕 u n d e r s t a n d m gm u dr e s e a r c ho f t h e s ea l g o r i t t u n sa sw e l la sa p p l y i n gt h e mi n t od y n a m i co p t i m a ld i s p a t c h ， s i n c et h ec l a s s i c a ls t a t i co p t i m a lm e t h o di g n o r e s 世* d y n a m i cc o n s t r a i n t so fe a c ht i m e i n t e r v a l 。诬i sd i f f i c u l tt oc o n s i d e rt h ee u r r e r do p t i m i z a f i o ad i s p a t c hn e e d e db yt h cc h a n g eo f t o a di nt h ef u t u r e ，t h u s ，t h eo p t i m i z a t i o np r o c e s sh a st h el i m i t a t i o no b v i o u s l y , w h e nf a c i n g t h ed y n a m i cc h a n g i n gl o a d b u tt h em e r i to ff a s tc a l c u l a t i o ns p e e da n dt h ee a s ya l g o r i t h mi s s t i l las t r o n ga t t r a c t i o nt ot h ed y n a m i co p t m i z a t i o nd i s p a t c h b a s e do l lt h ec o m p r e h e n s i v e a n a l y s i sa n dr e s e a r c ho f t h ee x i s t i n gd y n a m i co p t i m i z a t i o nd i s p a t c ht h e o r ya n da l g o r i t h m ，t h e t h e s i sp r o p o s e st h es t r a t e g yo f d y n a m i c , a as t a t i co p t i m i z a t i o n ，o f f e r st h ep r e - a n a l y s i sp r o c e s s o f1 0 8 de 骥、7 最d e a l sw i t h 蹬b a c k - n a v i g a t i o n * c o h o s , t i n t sp r o p e r l y , a n dt h e np r e s e n t st h e l o o k - a h e a d - c o n s t r a i n t si nc l a s s i c a lm e t h o df o r m w h i c hh a st h eo b v i o u sr e g u l a t i v ef u n c t i o nt o t h eu n i to u t p u t o nt h es a ：n l eb a s i s ，t h ec o m p l e t em o d e la n da l g o r i 妇 no fd y n a m i ca c t i v e p o w e ro p t i m i z a t i o nd i s p e t c hi nc l a s s i c a lm e t h o da r ee s t a b l i s h e da n dt h ed e t a i l e dc a l c u l a t i o n s t e p sa n df l o w c h a r ta r ep r o d u c e d ，t h ep r o p o s e dm e t h o dh a sr e a l i z e dt h e o n n e c t i o nw i t ht h e i 。 = 南昌大学硕士学位论文 c l a s s i c a ls t a t i co p 6 m i z a f i o nm e t h o ds u c c e s s f u l l y , a n da c h i e v e dt h ed i r e c tt r a n s f e rt ot h es t a t i c o p t i m i z a t i o np r o g r a ms oi ti n h e r i t st h ea d v a n t a g eo ft h ec l a s s i c a ls t a t i cm e t h o dw h i c hh a st h e f a s ts p e e di nc a l c u l a t i o n t h ee x i s t i n gd y n a m i co p t i m i z a t i o nd i s p a t c hm e t h o dn e e d sac o n s t a n tt r e a t m e n to ft h e i n c r e m e n t a lt r a n s m i s s i o nl o s s e s ，w h e nd e a l i n gw i t ht h ei n f l u e n c eo ft h en e t w o r ks t r u c t u r e ， p o w e rl o s s e s a n di n c r e m e n t a lt r a n s m i s s i o nl o s s e s f o rt h i sr e a s o n ，t h ea l g o r i t h m so f i n c r e m e n t a lt r a n s m i s s i o nl o s s e sa r ea p p l i e di n t ot h e 曲n a m i co p t i m i z a t i o nd i s p a t c h 缸t h e f i r s tt i m ei nt h i st h e s i st h u s ，i ne q u a ls t a g eo fd y n a m i cd i s p a t c h ，w ec a nc a l c u l a t et h e i n c r e m e n t a lt r a n s m i s s i o nl o s s e sv a l u e s ，s oi tm a k e st h er e s u l to fo p t i m i z a t i o nm o r ea c c u r a t e ， t h ev a l u eo fo b j e c t i v ef u n c t i o ns m a l l e r , t h ee c o n o m yb e n e f i tm a x i m u m t h i si st h eg r e a t e s t c h a r a c t e r i s t i co ft h ep r o p o s e da l g o r i t h m 。a n dm a k e sac o n t r i b u t i o nf o rt h er i c ha n d d e v e l o p m e n to f t h ed y n a m i co p t i m i z a t i o nt h e o r y a tt h ee n do ft h et h e s i s ，1 e e e3 0 - b u s6 - u n i ts y s t e mi su s e dt ov a l i d a t et h ep r o p o s e d a l g o r i t h m a n ds o m eo ft h eo p t i m i z a t i o nr e s u l t sa n di t so u t p u tc ! a r v e sa i ep r e s e u t e d ，w h i c h r e f l e c tt h ev a r i a t i o nt e n d e n c yo fe a c hu n i ti n t u i t i v e l y , t h ee f f e c to fd i f f e r e n ti n c r e m e n t a l t r a n s m i s s i o nl o s s e sa l g o n t l u n so hd y n a m i co p t i m i z a t i o nr e s u l t si sa n a l y z e dr e s p e c t i v e l yi n d e t a i l t h er e s u l tb a s e do nt h ep r o p o s e dm e t h o di sc o m p a r e dw i t ht h a tb o s s e do nt h es t a t i c o p t i m i z a t i o nm e t h o do nt h es a m es y s t e m a n dt h i sc o m p a r i s o nh a ss h o w n t h ec o r r e c l l l e s sa n d e f f i c a c yo ft h ep r o p o s e dm e t h o d , a n dt h es u c c e s si nc a l c u l a t i n gi n c r e m e n t a lt r a n s m i s s i o n l o s s e sa n di n c r e a s i n gt h ec o m p u t a t i o na c c u r a c ya n dt h ee c o n o m yb e n e f i t w r i t t e nb y l iq i n g p e n g f p o w e rs y s t e ma n d a u t o m a t i o n ) d i r e c t e db y ：p r o c h e nk e n k e yw o r d s ：d y n a m i co p t i m i z a t i o nd i s p a t c h ，c l a s s i c a lm e t h o d ，l o o k - a h e a d - c o n s t r a i n t s ， i n c r e m e n t a 【t r a n s m i s s i o nl o s s e s 、p o w e r - f 1 0 w l v 。 独创性声明 y - 9 2 8 6 6 3 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得南昌太学或其他教育机构的学位或证书而使 用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示谢意。 学位论文作者签名新哆 签字日期：彰缉g 月，目 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解南昌大学 有关保留、使用学位论文的规定，有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授 权南昌大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影 印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名钿参 签字日期：反缉月f 日 导师签名：矿苣易 签字日期：护莎年侈月f7 日 学位论文作者毕业后去向： 。i 作单位：潲恸。司毡秀丽名公司 通讯地址：南局午知砼b 叩记确 电话： 邮编：? ? 妙以 t 心、 一 第一章绪论 第一章绪论 1 1 本课题研究的目的和意义 随着国民经济的快速发展，我国电力工业在近二十年来取得了长足的进步，也必将 以更快的速度向前发展，而随之带来的电力系统规模的日益扩大、各大电网互联程度的 提高、负荷类型的明显变化、负荷峰谷差的进一步拉大以及负荷率的逐步走低等等问题， 都对电力系统调度提出了更高的要求。且随着一些高新技术产业的出现和迅猛发展，其 对电能质量的要求也日益提高。在当今社会，实现电力系统在安全可靠条件下的经济运 行不仅对国民经济具有重大意义，对国家政治也有重要影响。因此如何在日趋复杂的电 力系统中合理地进行调度，以保证系统“安全、优质、经济”地运行就成了十分重要的 课题。 电力系统优化调度，从上世纪三十年开始就一直广受关注【l 儿2 1 ，先后出现了传统的 静态经济调度( e c o n o m i cd i s p a t c h ，e d ) ，安全经济调度( s e c u r i t ye c o n o m i cd i s p a t c h ，s e d ) 和最优潮流( o p t i m a lp o w e rf l o w ，o p f ) 等一系列优秀的算法【3 】【4 】，但这些方法大多属于 静态优化调度的范畴，在面对一个复杂的负荷动态变化的系统时，具有明显的局限性。 这种局限性表现在静态优化调度只对负荷曲线的某一时间断面求取目标最优，也即只是 对各个时段进行孤立的优化，而没有考虑各时段之间内在的约束关系，因此难以适应负 荷急剧变化的挑战。这些约束关系具体表现在发电机组的备用容量和调节速度限制、火 电厂的燃料限制、水电厂的水量限制、核电站带来的特殊要求等等，而静态优化调度恰 恰忽略了这些约束，故当负荷急剧变化时，系统供求将出现不平衡，致使系统爬峰时功 率升不上去，降谷时功率压不下来，系统频率偏差较大，引起电能质量下降，从而破坏 了系统的稳定性和可靠性。 而动态优化调度能够考虑各负荷时段之间的耦合关系，考虑负荷变化的趋势，在优 化一个时段时，以上一时段的优化结果为起点，兼顾到各发电机组功率变化的约束，并 为未来各时段的功率增量需求做好相应的准备，因此只要负荷曲线各段落为可行段落， 。则未来各时段的功率平衡将得以满足。可以说动态优化调度能够很好的协调系统的安全 性、可靠性和经济性，即在保证各时段系统顺利渡越的前提下，使经济性达到最优。 多年来，动态优化调度的研究主要集中在两个方面：调度周期优化法【5 删和解耦逐 南昌大学硕士学位论文 时段优化法【7 】【引。前一类方法比较繁琐，计算量大，且当时段数和发电机组数较多时， 问题规模急剧变大，可能出现维数灾，因此适应性不强。后一类方法每次只对一个时段 进行优化，用前瞻后顾约束来诠释各时段之间的约束关系，较好的解决了动态优化调度 问题，可以处理绝大多数负荷段落，但现有的这些方法在考虑网架结构和网损修正时， 通常需要做一定的假设处理( 如将网损微增率常数化) ，这样就带来了一定的误差。 因此，本课题尝试着将网损微增率算法引入到动态优化调度中，使得在优化过程中 可以通过迭代计算给出网损微增率的准确值，从而进一步提高经济效益。由于以等微增 率为基础的经典经济调度方法，算法简单，计算速度快，所以目前我国各个系统使用的 调度软件基本上都建立在经典静态优化调度的基础上，因此本课题着眼于动态优化调度 与经典法静态优化调度的接轨问题，只要该问题得到了很好地解决，则可以将经典法这 一优化调度领域经久不衰的算法发展到一个新的水平，从而为动态优化调度走向实用化 打下坚实的基础。另外，从优化潮流与经典静态优化调度相通性的角度看【4 l ，也应该促 进经典静态的协调方程式法在动态优化调度问题上的应用，使其得到新的进展，再次焕 发出朝气。 随着我国电力市场的逐步建立和完善，对电力系统运行的各个环节都提出了很多需 要解决的技术问题【9 】，其中节点实时电价问题、输电费用与电力转运费计算问题、电力 市场中的网络阻塞问题等都与优化调度有着密切的联系，因此在电力市场环境下，动态 有功优化这一课题的研究和应用有着更加重要的意义。 总之，对动态优化调度的研究有助于发展和丰富电力系统分析和优化调度理论，有 益于提高电力系统经济效益，促进电力市场的健康发展，同时也是提高电力系统自动化 水平的迫切要求，因此本课题的研究不仅具有深远的理论意义，也具有重大的实际价值。 1 2 本课题的国内外研究现状与存在的问题 电力系统稳态运行的一个重要特点是有功功率和无功功率的弱耦合性，且系统有功 功率主要与线路两端节点的电压相位有关，无功功率主要与线路两端节点的电压幅值有 关。因此，可以将最优潮流问题分解为有功优化和无功优化两个子问题，对这两个子问 题既可以采用不同的方法分别进行优化，也可以将两者进行交叉迭代。这样分解优化后 就使得系统的求解规模得到了相应的减少，进而提高了计算速度。在本文中只论及电力 系统有功功率优化，不涉及无功优化问题。 ， 油 f 第一章绪论 1 2 1 经典经济调度的研究 由于电力系统的庞大和重要，将最优化原理引入到电力系统调度运行中，以谋求最 大的经济效益，是人们一直关一t l , 的重要课题之一。经典的经济调度始于上世纪2 0 年代， 当时的电力工作者就已经开始致力于发电单元的经济分配问题，到了3 0 年代初，电力 系统经典的经济调度方法开始形成，m j s t e i n b e r g 和t h s m i t h 提出了等耗量微增率原 则，从此围绕着经典法协调方程式的形式、网损微增率的计算进行了大量的研究工作。 但这时候的经济调度有一个缺点，就是不重视线路的安全性约束，而线路安全性问题恰 恰是系统发生事故的主要原因。因此8 0 年代以来，许多学者就如何在经济调度中考虑 线路安全约束问题进行了广泛的研究，提出了一些解决方法，这些方法在根据系统负荷 需求对发电机输出功率进行经济调度的同时，能够考虑正常运行状态下线路安全约束， 避免了线路潮流越限情况的出现，使得在进行经济调度的同时兼顾了系统的安全性。而 文献【l o 】更是对系统的经济性与安全性做出了全面协调，提出了考虑安全目标的多目标 经济调度问题，使得系统有功的安全经济调度更加合理。 但在7 0 年代末期国内外发生了几次大的电力事故，这使人们意识到在经济调度中 只考虑正常运行状态的安全约束是远远不够的，因此考虑n 1 线路安全约束的经济调度 问题得到了大量的研究，其中比较成功和具有代表性的是m o t a p a l o m i n o 等人提出的针 对某种特定偶然事故的经济调度方法【1 ，该方法采用线性规划法进行解算，利用罚函数 的伪梯度作为寻优方向，优化过程对初值的选取没有要求且寻优速度较快，但其缺点是 只针对特定的断线事故，不具有普遍性。而我国学者李文沅在文 1 2 1 0 0 提出了一种多发 电计划有功经济调度模型，该模型将正常状态下的经济调度与发生单线断线故障时的经 济调度进行了统一协调，能够一次性计算出各种状态下的发电计划，因此模型和算法更 具有普遍性和实用性，且该方法在静态优化调度中考虑了一种动态约束条件，即发电机 组调整速率约束。 以上综述的经济调度方法都是针对单区域系统而言的，而对于多区域互联电力系统 的经济调度，则又增加了区域间联络线的功率约束，因此调度过程更为复杂。5 0 年代初 k r o n 和k i r c h m a y e r 等人提出以单个发电公司的b 系数矩阵来确定整个内联系统的网损 微增率的方法【l3 1 ，成功地解决了多区域互联系统的网损计算问题。在此基础上，文【1 4 】 将协调方程式扩展到多区域互联系统的经济调度算法中，开启了互联电力系统经济调度 算法的研究。在此之后又相继出现了基于分解协调原理的各种互联电力系统的经济调度 气 南昌大学硕士学位论文 算法，并且一些算法成功地协调了系统的经济性和安全性。 r 考虑网损修正的经典经济调度精度较高，但其计算网损微增率的工作量也很大；另 一方面，如果它只考虑发电机有功功率的优化调度，没有对有功、无功进行交叉迭代， 则优化后系统可能仍然存在电压偏离等安全问题。尽管如此，经典的经济调度与最优潮 流相比，其主要的优点是计算速度快，这对于实时在线应用是最重要的。虽然在安全性 约束的问题上，经典经济调度与最优潮流相比没有优势，但经典经济调度的速度优势是 后者无法相比的，因此尽管最优潮流发展了近四十年，仍无法取代经典经济调度在电力 调度中心的位置。 1 2 2 最优潮流的研究 最优潮流( o p t i m a lp o w e rf l o w ，o p f ) 作为经济调度理论的发展与延伸，将经济性 和安全性近乎完美的结合在一起，它在电力系统的安全运行、经济调度、电网规划、复 杂电力系统的可靠性分析、传输阻塞的经济控制、能量管理系统等方面得到了广泛的应 用，发展至今o p f 已成为一种不可缺少的网络分析和优化工具。 所谓最优潮流，就是当系统的结构参数及负荷情况给定时，通过控制变量的优选， 找到能满足所有指定的约束条件，并使系统的一个或多个性能指标达到最优时的潮流分 布【15 1 。最优潮流问题本身是一个非线性规划问题。六十年代初，法国电力公司的 j c a r p e n t i e r 首先提出了最优潮流的数学模型。 目前研究得比较成熟的有功优化算法有线性规划法、非线性规划法、二次规划法等 算法。 线性规划法：线性规划法是研究在一组线性约束条件下，寻找目标函数的最大值或 最小值的问题。线性规划法对严格的凸函数优化很有效，对有功、无功耦合的目标函数 优化效果不好。但由于有功潮流可以很好的精度线性化，而电力系统经济调度主要对发 电厂有功进行调配，因此线性规划法能够在安全约束经济调度 是计算速度快，收敛可靠，便于处理各种约束；缺点是优化目 非线性规划法：非线性规划法是在等式约束和不等式约束 。中等式约束、不等式约束或目标函数中至少有一个为非线性函 一步分为一阶梯度法和二阶梯度法。一阶梯度法有简化梯度法 分注入法；二阶梯度法有海森矩阵法、牛顿法、内点法等。 、 4 + 一 第一章绪论 简化梯度法是求解较大规模最优潮流问题的第一个较为成功的算法。它以极坐标 形式的n e w t o n r a p h s o n 潮流计算为基础，对等式约束用l a g r a n g e 乘子法处理，对不等 式约束用k u h n t u c k e r 罚函数处理，沿着控制变量的负梯度方向进行寻优，具有一阶收 敛性。简化梯度法的关键在于修正步长的选取，步长过小，迭代的收敛速度太慢，而步 长过大，则会使迭代在优解附近振荡。所以虽然这种算法原理简单、程序设计比较简便， 但其计算过程中会出线锯齿现象，收敛性差，计算量大，耗时较多，现在对这种方法用 于有功优化的研究已经很少了。 牛顿法较简化梯度法的优势之处在于它是一种具有二阶敛速的算法，这种算法不区 分状态变量和控制变量，充分利用了电力网络的物理特征，运用稀疏解算技术，同时直 接对拉格朗日函数的k u h n t u c k e r 条件进行牛顿法迭代求解，收敛速度快。估计起作用 的不等式约束是实施牛顿法的关键，文献【1 7 】提出了用线性规划技术来取代牛顿法中的 试验迭代，开辟了识别起作用不等式约束集的另一条途径。文献【1 8 调一种改进的软惩 罚策略来处理牛顿法中基本迭代矩阵的“病态”问题，提出了考虑电网拓扑结构的启发式 预估策略来处理起作用的电压不等式约束，该措施提高了牛顿法的数值稳定性、收敛性 和计算速度。 内点法是解决最优潮流问题的新一代算法。它本质上是拉格朗日函数、牛顿法和对 数障碍函数法三者的结合，从初始内点出发，沿着最速下降方向，从可行域内部直接走 向最优解。它的显著特征是其迭代次数与系统规模关系不大。内点法已被应用于求解二 次规划和非线性规划模型，使得其计算速度和处理不等式约束的能力均超过了求解二次 规划模型的经典算法和求解非线性规划的牛顿法【悖】。文献【2 0 】提出了改进的预测校正内 点法，通过动态调节步长及公差加快了计算收敛并减少了迭代计算的工作量。文献 2 1 】 提出了改进的二次内点法用于解决带有各种目标函数的综合最优潮流问题，取得了较好 的收敛速度。文献【2 2 】提出了用模糊二次校正方法来改善预测一校正内点法的执行条件， 节省了计算时间。 非线性规划法是进行优化潮流计算的直接方法，其特点是精度比较高，但各种非线 性方法都有计算量大、内存占用量大、稳定性差、收敛性差的缺点。这些都限制了非线 性规划法的应用。 二次规划法：二次规划法所优化的目标函数多为二次实函数，其约束为线性的等式、 不等式。由于二次规划可以由泰勒展开后转化为线性规划，因此求解起来比较简单，得 到了人们的青睐。而且二次规划法和牛顿法一样都是二阶的方法，用这两种方法解决最 s 南昌大学硕士学位论文 优潮流问题收敛精度较好。 此外，近年来一些现代的优秀算法也在最优潮流中得到了应用，如：模拟退火、遗 传算法、人工神经网络、随机优化、模糊规划、拉格朗日松弛算法等。本文在此不再一 一叙述。 1 2 3 动态优化调度的研究 传统的经济调度和优化潮流都是截取系统的某一时间断面来进行研究分析的，然而 电力系统实际是一个动态变化的系统，由于发电机组容量和调节速率的限制，系统在跟 踪陡峭的负荷段落时会形成瓶颈制约，而影响优化调度的顺利实施。早在上世纪六十年 代，电力工作者就意识到了静态优化调度的局限性，从而开始了动态优化调度的研究。 1 9 7 1 年，wo s t a d l i n 首次提出了优化调度要考虑未来负荷的变化、发电机输出功率变 化速率及其调节容量的有限性，他在建立经济负荷分配的模型时，通过给发电机组预留 一定比例的调整裕度来保证未来的负荷变化需求2 3 1 ，这种做法虽然在一定程度上满足了 负荷变化的需求，但各机组预留的比例尽皆相同，故没有正确的反映出动态优化调度的 基本矛盾，也不z 日* 匕g , 1 4 k e i 好的协调经济性和调节余量的关系，因此这种方法仍然属于静态范 畴，还不能称为动态优化调度。在此之后，一些学者将发电机输出功率变化速度限制作 为优化调度的约束来处理，用动态规划法对所建立的自动发电控制模型进行求解，取得 了一定的进展，但其模型的求解规模与发电机组数成指数关系，所以无法应用到实际系 统中。 1 9 8 0 年，d wr o s s 和s k i m 首次明确提出了动态优化调度的思想，在文 2 4 1 0 建 立了动态经济负荷分配模型，将系统的发电计划和负荷变化协调起来进行整体优化，模 型目标函数为一定时间范围内的各时段目标函数和，约束条件包含了发电机组输出功率 变化速率限值这一动态约束。该思想的提出开辟了动态优化调度研究的先河，为今后的 研究工作做了开拓性的工作，但文中采用序列近似动态规划法来求解，每次只对一个发 电机组和另外引入的一个人工发电机组以耗量最小为目标进行优化( 其余机组功率固定 不变) ，得到局部最优解后换另一机组反复进行，直至满足所有约束条件为止，因此问 题的规模会随着调度周期的时段数和机组数量的增加而呈指数增长，对大系统不具有吸 引力。 但自从文 2 4 1 1 蓼 确了动态优化调度的思想以来，动态优化调度问题就一直受到大批 第一章绪论 学者的重视。在上世纪8 0 年代初期，研究工作大都以等微增率原理为出发点，试图将 动态优化调度问题转化静态优化调度问题来加以求解【2 5 】【2 6 1 。学者们分析了发电机组输出 功率的变化规律，考虑了发电机组功率变化速率和调节容量的有限性与动态负荷变化相 制约的矛盾，并按一定的序列将动态优化调度问题解耦，但这些方法需要不断地正推、 反推来回求解，因此当约束违反较多时，结果令人不是很满意。 8 0 年代后期，由于稀疏技术的应用和计算机技术的发展，一些学者将非线性规划的 方法引入动态优化调度，从而使动态优化调度模型更全面。文 2 7 】提出以p o w l l 法和投 影梯度法为基础结合稀疏技术进行动态优化调度计算，最大能够处理包含2 0 0 0 个变量 4 0 0 0 个约束的系统进行日调度时间级的动态优化调度。文【2 8 】提出以二次规划法将一段 时间的优化分解成各小时间段的静态优化调度，在静态优化调度的基础上考虑相邻时段 的耦合约束，采用两级算法，在进行分段线性化后用有界变量单纯形法进行求解。但由 于此方法在计算时间上仍难以满足动态优化调度的要求，因此离实用化尚有差距。 进入9 0 年代，对动态优化调度的研究又有了新的进展，文【2 9 】提出的动态负荷瓶颈 分析理论，可以定量的给出不同阶梯数临界紧段落功率增量的瓶颈序列，对动态优化的 关键矛盾有了定量的分析标准。随后文 3 0 】进一步将临界紧段落的概念推广，给出了紧 段落及准备段落的概念，并做出相应的机理分析。这两篇文献的发表，为更深一步的研 究动态优化调度打下了坚实的基础。因此9 0 年代后期相继出现了积累量法【7 】、两级协调 方程式法【8 1 、段落全局优化法【3 1 】等算法。其中文 7 】在对动态优化调度作了较全面的研究 后，建立了以积累量为主要控制变量，由基本约束、后顾约束和前瞻约束构成的动态优 化调度逐时段解耦数学模型，该模型在处理一般的负荷陡峭段落时效果较好，但对于高 负荷水平或低负荷水平的段落处理时则不尽如人意。文【8 】基于动态负荷瓶颈的分析方 法，给出了响应能力的概念，分析了响应能力约束在动态优化调度中的作用和机理，完 善了前瞻约束策略，提出了两级协调方程式法。该方法将动态优化问题分为两级来优化， 并通过机组集合的划分和处理，使得两级优化均能应用协调方程式法进行解算，取得了 较好的效果。但对于考虑了网络结构和网损修正系数的动态优化问题，其处理方法是将 网损微增率常数化，因此带来了一定的误差。文【3 l 】基于动态优化调度实际应用的经验， 提出了动态优化调度走向实用的策略及段落全局优化法，该方法以某一段落为优化对象 进行整体优化，并将目标函数线性化后应用线性规划法来求解，可以处理各种负荷紧段 落，包括些陡升连陡降的特殊段落。但由于模型本身的缺陷，该方法在处理动态优化 潮流问题时，仍然会出现难以处理的维数灾。 7 南昌大学硕士学位论文 到本世纪，随着我国电力市场的逐步建立和完善，对动态优化调度又提出了新的更 高的要求，它不仅要满足电力系统运行的电气规律，同时还要体现市场经济性能的机理， 如购电费用、网损费用、旋转备用费用以及它们之间的折中处理等，因此近年来，对动 态优化调度研究的热度有增无减，如文【3 2 的模糊最优化算法，文 3 3 1 的遗传算法。此 外，研究的比较多的还有网络流和内点法【3 4 】【3 5j ，文 3 6 】提出了一种最小费用网络流模型， 该模型把机组的功率平衡约束和爬坡约束进行了统一，并采用广义的o u to fk i l t e r 算法 求解，对于规模不大的动态优化问题，计算速度较快，但遇到大规模系统时，计算就显 得比较复杂。而文 3 7 】在此基础上提出了一种适用于网络流模型的解耦算法，对大系统 的动态优化调度取得了一定的效果。文【3 8 】和 3 9 】还对动态优化调度解耦求解的最小前 瞻窗口问题进行了研究和探讨，为电力市场下刚性优化和柔性决策的相结合，以及在线 动态经济调度问题的进一步研究打下了基础。 1 3 本文的主要研究工作 本文在电力系统计算和动态优化调度领域进行了新的探索和尝试。内容涉及电力系 统潮流计算、网损微增率算法、动态优化优化调度等方面。概括来讲，本文的主要研究 工作有： 1 ) 潮流计算作为电力系统中最基本的计算，先后出现了高斯一塞德尔法、牛顿一 拉夫逊法、p q 分解法及一些简化算法，本文第二章在系统归纳和推导这些算法的基 础上，提出了一种新的牛顿一拉夫逊简化算法节点解耦牛顿一拉夫逊法，并通过算 例对各种潮流计算方法进行了对比计算，结果表明节点解耦牛顿一拉夫逊法是正确的、 有效的，并且具有一定优越性。 2 ) 本文研究的经典法动态有功优化要引入网损微增率的计算，因此对网损微增率 算法的研究也是本文的一个重点，本文第三章系统介绍了各类网损微增率算法，对阻抗 矩阵法的简化算法提出了新的快速推导方法，对导纳矩阵法、雅可比矩阵法和转置雅可 比矩阵法及其几种简化算法进行了更为严谨的详细推导，并在实际计算中作了全面的比 较分析，这为理解和进一步研究这些算法以及将其引入动态优化调度中，创造了良好的 条件。 3 ) 经典法静态有功优化是动态优化的基础，也是其优化计算的执行模块，本文第 四章首先给出了经典法静态有功优化的算法模型和流程框图，并阐述了优化调度由静态 第一章绪论 走向动态的过渡策略：随后给出了动态负荷曲线的预分析过程，介绍了现有的动态优化 模型，为经典法动态有功优化的顺利进行做好了相应的准备工作。 4 ) 为了与经典法静态有功优化相接轨，本文第五章对响应能力约束法进行了修改 和完善，给出了前瞻约束功率限值的概念，提出了经典法的前瞻约束，该约束以特定机 组集合功率和的形式给出，使得对各参调机组的调控作用更加明显：在分析了其调控作 用和机理后，给出了经典法前瞻约束与响应能力约束的相通性证明。本文在此基础上， 完整的建立了经典法动态有功优化模型，并分析了算法的基本原理和分步优化的实现过 程，给出了详细的计算步骤和程序框图：该方法达到了直接调用经典法静态优化模块的 目的，因而也继承了其算法简单、计算速度快的优点。 5 ) 本文的最后将各种网损微增率算法引入到经典法动态优化调度中进行解算，使 得网损微增率在优化过程中，无需常数化，可通过迭代计算给出准确值，因而系统的经 济性得到了进一步加强。算例结果表明，经典法动态有功优化调度较好的完成了与静态 优化调度的接轨问题，拓宽了网损微增率算法的应用范围，丰富了动态优化调度理论， 为今后经典法动态优化走向实用化奠定了基础。 。9 南昌大学硕士学位论文 2 1 引言 第二章电力系统潮流计算 潮流计算是电力系统中最基本的计算，它在给定电网结构、参数及决定电力系统运 行状态的边界条件的情况下，通过计算来确定电力系统的运行状态：如各母线上的电压 ( 幅值和相角) 、网络中的功率分布及功率损耗等。潮流计算是电力系统运行、规划、 以及安全性、可靠性分析和优化的基础，是各种电磁瞬时过程和机电瞬时过程分析的基 础和出发点，也是本课题研究中最基本的计算。 常用的潮流计算方法有高斯一塞德尔法( g a u s s s e i d e l ，g s ) 、牛顿一拉夫逊法 ( n e w t o n r a p h s o n ，n - r ) 和快速分解法( p q 分解法) 以及他们的一些简化算法【4 0 】【4 l 】 等。早期人们所采用的是高斯一塞德尔迭代算法，这种方法原理简单，但算法收敛性较 差；而随着计算机的应用发展，采用稀疏矩阵技术和节点优化编号技术的牛顿一拉夫逊 法得到了非常广泛的应用，成为了潮流计算中的优秀算法，至今仍被广泛采用。1 9 7 4 年，s t o t t 在大量实践的基础上提出了快速分解潮流计算方法( 尸q 分解法) ，使潮流计 算在内存容量和计算速度上得到了大大的提高，可用于在线计算。在此之后，又陆续对 这些算法提出了一些改进和简化算法。 本章在系统的介绍各类算法之后，根据电力系统运行的特点，提出了种新的牛顿 一拉夫逊法的简化算法节点解耦牛顿一拉夫逊法，并给出了详细的算例分析和结果 比较。 2 2 系统网络参数计算 作为潮流计算的基础，需要对电力系统的网络拓扑结构和网络参数做相应的归算， 下面以节点导纳矩阵的形成为例，分别对励磁支路、线路支路、变压器支路进行逐条追 加计算。 y = l 。匕2 y l 。 y 2 。 ( 2 1 ) 第二章电力系统潮流计算 2 2 1 励磁支路 如图2 1 所示，励磁支路的另一节点是接地点0 ，因此当追加励磁支路时，只需要 修正节点f 的自导纳。 y ： 。+ 1 ) = 匕p ) + ( ，一豇) ( 2 2 ) 图2 - 1 励磁支路 f i g 2 1e x c i t a t i o nb r a n c h 2 2 2 线路支路 1 y j _ 。r + i x 图2 - 2 线路支路 f i g 2 - 2l i n eb r a n c h 如图2 - 2 所示，当追加线路支路时，节点f 、节点的自导纳以及它们之间的互导纳 都需要修改。 巧= 匕= 一y 妒 ( 2 - 3 ) 硝m ) = y ：i ) + y v - j b ( 2 - 4 ) = 蹬协一焉( 2 - 5 ) 2 2 3 变压器支路 变压器一共有四种电路模型，在这里采用如图2 - 3 所示的模型，而其它的三种情况 ( 如图2 - 4 所示) 均可以通过程序设计技巧化作此模型。 】，；，= 匕= 一i y t ( 2 - 6 ) 咿= + 乒y t ( 2 - 7 ) 南昌大学硕士学位论文 蹬+ 1 = 哆+ ” 七：1y ? 2o - 夏卜 了 ( 2 - 8 ) 图2 - 3 变压器支路 f i g 2 - 3t r a n s f o r m e rb r a n c h y f 1 ：k 1 ：k y t y l 七：j l 。_ 4 二 _ 勺陟司j2 0 _ 弋夏h 二) _ o 歹o 一- 烈变 _ o 歹 图2 - 4 其它三类变压器支路 f i g - 2 4o t h e rt h r e ec a t e g o r i e st r a n s f o r m e rb r a n c h 2 3 潮流计算的数学模型及算法 对于一个具有以个节点的电力网络，其潮流方程的一般形式为： i = y 木u ( 2 - 9 ) 式中l ，为n x t 阶节点导纳矩阵，u 为r 1 维节点电压列矢量，j 为以l 维节点注入