分层分区互联电力系统分散协调风险调度

分层分区互联电力系统分散协调风险调度

0基于目标级联分析的分散协调风险调度cdrd

分层互联运营是现代能源系统的显著特点。对于如此复杂的大规模系统，难以采用唯一的

电力调度中心进行集中式优化调度与控制

风险调度（risk-baseddispatch,RD）是对传统经济调度和安全约束调度的进一步发展，

其所制定的调度方案不仅要求满足系统安全约束还需将运行风险控制在可接受范围内

木文的主要贡献是:面向具有多级电力调度中心的分层分区互联电力系统，提出一种基于

目标级联分析的分散协调风险调度（coordinateddecentralizedrisk-baseddispatch,

CDRD）方法。各下级调度中心可并行自主地调度管辖电网内的发电机组，实现对各区域电

网运行风险的分散自治调控;通过上级联合调度中心对联络线功率进行协调优化可保证整

个互联系统的经济运行。

1基本总结

1.1运行风险的指标式

在电力系统运行风险评估I',针对预想事故后系统在静态与动态下不同侧面的安全水平，

可以定义多种类的运行风险指标

式中:N

图中1表示正常状态下的潮流上限;s

1.2基于crd的机组运行安全约束

在集中式调度体系下，调度中心通过SCADA等系统采集所管辖电网的运行信息，并可通过

风险评估等软件模块评估系统的运行风险水平。本文探讨的风险调度为计及预想故障的预

防型风险调度，可根据文献［6-7,9］建立集中式预防型风险调度（centralizedrisk­

baseddispatch,CRD）的优化模型：

式中：0、k分别代表基态和第k个故障状态;N

等式约束式（4）代表系统有功平衡;式（5）为正常状态卜的安全（线路潮流）约束;式

（6）为预想故障状态下的安全约束（预防调度发电机使得故障后潮流不越过线路紧急限

值）；式（7）为机组出力的上下限约束;通过约束式（8）保障系统过载风险在可接受范围

内。

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，卜级和上

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:P

3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（analyticaltargetcascading,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卜.

发的共享参数之间的协调,为此，需对第L2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：U为常数，其值一般取1W口W3;a和8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t=lo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;否贝J,根据式(25)、(26)更新乘子系数，置t=t+l,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

CDSD是一种确定性的、不具备风险感知和调控能力的诫度方式。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（P

CDRD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C［冽）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，当故隙概率增加时（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2。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），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（264775263878）：263878=0.3%,运行风险的误差为（1.741.72）：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G联系统整体发电

成木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CDSI）一致的发电成本。

5cdrd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