火電機(jī)組日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合*

謝國(guó)輝,張粒子,舒 雋,王家興

(1.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院,北京 102206;2.福建省福州超高壓輸變電局,福州 350013)

節(jié)能發(fā)電調(diào)度以節(jié)能、環(huán)保為目標(biāo),以全電力系統(tǒng)內(nèi)發(fā)、輸、供電設(shè)備為調(diào)度對(duì)象,優(yōu)先調(diào)度可再生和清潔發(fā)電資源,按能耗和污染物排放水平,由低到高依次調(diào)用化石類(lèi)發(fā)電資源,最大限度地減少能源、資源消耗和污染物排放[1]。研究節(jié)能發(fā)電調(diào)度日前機(jī)組組合優(yōu)化方法,是制定日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度計(jì)劃的關(guān)鍵問(wèn)題。

目前,關(guān)于制定機(jī)組組合方法已有研究成果。針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)組組合模型,國(guó)內(nèi)外眾多專(zhuān)家學(xué)者已試驗(yàn)了大量的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法,如:優(yōu)先次序法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法[2]、拉格朗日松弛法[3]、智能方法[4]和混合整數(shù)規(guī)劃法等。針對(duì)電力市場(chǎng)環(huán)境下機(jī)組組合方法研究,文獻(xiàn)[5]提出了在電力市場(chǎng)機(jī)制下機(jī)組組合問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,并運(yùn)用遺傳算法求解。文獻(xiàn)[6]提出一種組合優(yōu)化方法解決電力市場(chǎng)環(huán)境下機(jī)組組合問(wèn)題;文獻(xiàn)[7]提出一種用于求解中期電力市場(chǎng)機(jī)組組合問(wèn)題啟發(fā)式方法。針對(duì)節(jié)能發(fā)電調(diào)度環(huán)境,文獻(xiàn)[8]提出節(jié)能發(fā)電調(diào)度發(fā)電計(jì)劃的編制算法,首先根據(jù)火電機(jī)組發(fā)電序位表確定機(jī)組開(kāi)機(jī)方法,然后采用等微增率方法進(jìn)行功率分配。

上述研究是針對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度和電力市場(chǎng),目前針對(duì)節(jié)能發(fā)電調(diào)度環(huán)境制定火電機(jī)組組合方法的研究文獻(xiàn)較少。本文針對(duì)節(jié)能發(fā)電調(diào)度模式,提出分步優(yōu)化和聯(lián)合優(yōu)化的兩種制定火電機(jī)組日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合方法。分步優(yōu)化方法基于機(jī)組排序表確定機(jī)組的啟停狀態(tài)再進(jìn)行經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配;聯(lián)合優(yōu)化方法則直接建立以能耗最小為目標(biāo)、考慮多種約束的日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合模型,再基于啟發(fā)式動(dòng)態(tài)規(guī)劃結(jié)合等微增率的混合算法求解。最后通過(guò)實(shí)例對(duì)兩類(lèi)方法進(jìn)行比對(duì)分析。

1 機(jī)組組合的分步優(yōu)化方法

1.1 機(jī)組啟停狀態(tài)確定

根據(jù)機(jī)組的排序表確定每臺(tái)機(jī)組發(fā)電的優(yōu)先順序。機(jī)組排序表根據(jù)火電機(jī)組的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)煤耗水平由低到高排序形成,設(shè)計(jì)煤耗相同時(shí),按機(jī)組污染物排放水平確定優(yōu)先順序。在機(jī)組發(fā)電優(yōu)先順序基礎(chǔ)上確定機(jī)組啟停狀態(tài),具體步驟如下:

1)根據(jù)機(jī)組優(yōu)先順序,滿(mǎn)足t時(shí)段負(fù)荷和備用需求,確定機(jī)組t時(shí)段啟停狀態(tài);

2)進(jìn)行機(jī)組t-1時(shí)段啟停狀態(tài)向t時(shí)段狀態(tài)轉(zhuǎn)移判斷;

3)若滿(mǎn)足機(jī)組啟停約束,轉(zhuǎn)入步驟4);若不滿(mǎn)足,進(jìn)行t時(shí)段啟停狀態(tài)調(diào)整,然后轉(zhuǎn)入步驟4);

4)t=t+1,如果t不大于總時(shí)段數(shù)T,轉(zhuǎn)入步驟1),確定機(jī)組t時(shí)段啟停狀態(tài);反之停止,得到機(jī)組全時(shí)段的啟停狀態(tài)。

1.2 經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配

在上述確定的機(jī)組啟停狀態(tài)基礎(chǔ)上,進(jìn)行每臺(tái)機(jī)組全時(shí)段經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配,優(yōu)化數(shù)學(xué)模型為

約束條件:

功率平衡約束

機(jī)組功率約束

機(jī)組爬坡速度約束

直流潮流約束

式(1)～(6)中:i為機(jī)組號(hào)(i=1,2,…,It),It為每個(gè)時(shí)段入圍機(jī)組數(shù);t為時(shí)段號(hào)(t=1,2,…,T),T為時(shí)段數(shù)為機(jī)組i在t時(shí)段的有功出力,單位MW為機(jī)組i的煤耗特性曲線,可以通過(guò)參數(shù)實(shí)測(cè)或配套的煤耗在線監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)獲得。PD,t為第t時(shí)段的負(fù)荷分別為機(jī)組i的最小和最大出力;Pupi、Pdowni分別為機(jī)組i的升降出力速率;Sj,k為第j節(jié)點(diǎn)注入功率對(duì)第k條線路潮流的靈敏度為第j節(jié)點(diǎn)的凈注入功率;為第k條線路的穩(wěn)定極限。

1.3 求解算法

直流潮流約束下,模型(1)中所有約束條件都為線性約束,目標(biāo)函數(shù)中的機(jī)組耗量特性曲線函數(shù)可以近似用二次函數(shù)進(jìn)行擬合,故本文采用二次規(guī)劃算法求解模型(1)。

2 機(jī)組組合的聯(lián)合優(yōu)化方法

分步優(yōu)化方法簡(jiǎn)易快速,不過(guò),由于機(jī)組啟停狀態(tài)和經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配二者相互依存,分步優(yōu)化方法對(duì)二者進(jìn)行了簡(jiǎn)單解耦優(yōu)化,可能不能獲得最佳的優(yōu)化效果。為了精細(xì)化制定日前發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合,本文提出聯(lián)合優(yōu)化方法。

2.1 目標(biāo)函數(shù)

以降低系統(tǒng)煤耗為目標(biāo),并考慮啟動(dòng)煤耗,建立日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度的機(jī)組組合模型,通過(guò)求解較完備的機(jī)組組合模型實(shí)現(xiàn)確定機(jī)組啟停狀態(tài)和經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配的聯(lián)合優(yōu)化。

2.2 約束條件

啟停變量約束

功率平衡約束

機(jī)組功率約束

最小啟停時(shí)間約束

負(fù)荷備用約束

直流潮流約束

式(7)～(16)中:i為機(jī)組號(hào)(i=1,2,…,I),I為所有機(jī)組總數(shù);U i,t為機(jī)組i在t時(shí)段運(yùn)行狀態(tài),Ui,t=1運(yùn)行,U i,t=0停機(jī);SCi為機(jī)組i的啟動(dòng)煤耗,為停機(jī)時(shí)間的函數(shù)分別為機(jī)組i允許最小連續(xù)停機(jī)時(shí)間和允許最小連續(xù)開(kāi)機(jī)時(shí)間;Rt為t時(shí)段系統(tǒng)備用需求。

2.3 求解算法

上述建立的聯(lián)合優(yōu)化模型是復(fù)雜多約束的機(jī)組組合模型。本文采用啟發(fā)式動(dòng)態(tài)規(guī)劃結(jié)合等微增率法的混合優(yōu)化算法求解模型(7),整個(gè)算法流程如圖1所示。

圖1 聯(lián)合優(yōu)化算法流程Fig.1 Algorithm o f joint optim ization

1)確定各時(shí)段可能的啟停狀態(tài)組合

首先,根據(jù)每個(gè)時(shí)段的負(fù)荷需求,按上述確定的機(jī)組發(fā)電優(yōu)先順序排序確定每個(gè)時(shí)段的邊際機(jī)組。然后,在邊際機(jī)組上下范圍內(nèi)適當(dāng)增加或減少機(jī)組數(shù)目,同時(shí)滿(mǎn)足系統(tǒng)的備用需求,形成每個(gè)時(shí)段可能的機(jī)組組合狀態(tài)空間集。

2)最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)移策略

最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)移策略流程如圖2。

綜上所述：腦卒中篩查中采納頸動(dòng)脈超聲，可有效診斷出頸動(dòng)脈狹窄程度及其血流參數(shù)，并分析其超聲特征，值得臨床信賴(lài)并進(jìn)一步推廣。

圖2 最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)移策略Fig.2 Strategy of optimal shift path

3 算例分析

采用某電網(wǎng)中10臺(tái)火電機(jī)組數(shù)據(jù),分別采用分步優(yōu)化和聯(lián)合優(yōu)化兩種方法進(jìn)行日前24時(shí)段節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合模擬分析。為簡(jiǎn)化分析,暫不考慮電網(wǎng)安全約束。日前24時(shí)段負(fù)荷預(yù)測(cè)見(jiàn)圖3。

圖3 日前24時(shí)段負(fù)荷預(yù)測(cè)Fig.3 Load forecast of day-ahead 24 periods

每個(gè)時(shí)段系統(tǒng)的備用需求取為該時(shí)段負(fù)荷的10%。本文算例根據(jù)機(jī)組出力點(diǎn)對(duì)應(yīng)的煤耗值(已折算為標(biāo)準(zhǔn)煤),采用二次曲線擬合機(jī)組煤耗特性曲線,具體參數(shù)見(jiàn)表1,表中a、b、c分別為擬合二次曲線的二次項(xiàng)、一次項(xiàng)和常數(shù)項(xiàng)系數(shù)。

表1 二次曲線擬合的煤耗參數(shù)Tab.1 Coal consump tion parameters using conicfitting

3.1 分步優(yōu)化模擬分析

(1)機(jī)組優(yōu)先發(fā)電順序

根據(jù)機(jī)組的設(shè)計(jì)煤耗水平進(jìn)行排序,4號(hào)機(jī)組和6號(hào)機(jī)組的設(shè)計(jì)煤耗水平相同,由于4號(hào)機(jī)組尚沒(méi)有裝脫硫設(shè)備,故考慮環(huán)保因素6號(hào)機(jī)組優(yōu)先順序高于4號(hào)機(jī)組,那么最終確定的機(jī)組優(yōu)先發(fā)電順序?yàn)?1、2、3、6、4、5、7、8、9和10。

(2)優(yōu)化結(jié)果分析

分步優(yōu)化的機(jī)組組合情況見(jiàn)表2。

表2 分步優(yōu)化機(jī)組組合Tab.2 Unit comm itmentby step optim ization

3.2 聯(lián)合優(yōu)化模擬分析

(1)聯(lián)合優(yōu)化結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 聯(lián)合優(yōu)化機(jī)組組合Tab.3 Unit comm itment by joint op tim ization

(2)與分布優(yōu)化對(duì)比分析

分步優(yōu)化與聯(lián)合優(yōu)化二者最明顯差異是3、6號(hào)和5號(hào)機(jī)組,9號(hào)和10號(hào)機(jī)組的啟停狀態(tài)上。3、6號(hào)發(fā)電優(yōu)先順序都高于5號(hào)機(jī)組,故分步優(yōu)化方法下3、6號(hào)機(jī)組全時(shí)段基本不停機(jī);而聯(lián)合優(yōu)化方式下5號(hào)機(jī)組全時(shí)段啟機(jī)運(yùn)行,相反3、6號(hào)機(jī)組停機(jī)的時(shí)段則較多。雖然5號(hào)機(jī)組發(fā)電優(yōu)先順序較低,但5號(hào)機(jī)組煤耗曲線的c值相比3、6號(hào)機(jī)組要小得多,由于聯(lián)合優(yōu)化方法擴(kuò)展了機(jī)組啟停狀態(tài)的尋優(yōu)空間,故權(quán)衡多方面因素后選擇5號(hào)機(jī)組是更優(yōu)結(jié)果。9號(hào)和10號(hào)機(jī)組情況與此類(lèi)似。可見(jiàn),分步優(yōu)化方法能夠嚴(yán)格體現(xiàn)機(jī)組的發(fā)電優(yōu)先順序,而聯(lián)合優(yōu)化方法則更體現(xiàn)了算法的尋優(yōu)能力。

進(jìn)一步對(duì)比兩種方法下每個(gè)時(shí)段的運(yùn)行煤耗。根據(jù)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配優(yōu)化得到的每臺(tái)機(jī)組在各個(gè)時(shí)段的出力,計(jì)算各時(shí)段兩種方法運(yùn)行煤耗的差值,正值表明分步優(yōu)化方法運(yùn)行煤耗高于聯(lián)合優(yōu)化方法,如圖4所示。

圖4 兩種優(yōu)化方法各時(shí)段運(yùn)行煤耗差值Fig.4 Period coal-consump tion dif ferences by two op timalmethods

由于每個(gè)時(shí)段機(jī)組的啟停狀態(tài)不同,故兩種優(yōu)化方法下每個(gè)時(shí)段的運(yùn)行煤耗存在明顯差異。除7、13和24三個(gè)時(shí)段外,聯(lián)合優(yōu)化方法每個(gè)時(shí)段的運(yùn)行煤耗都低于分步優(yōu)化方法,從全時(shí)段運(yùn)行煤耗來(lái)看,聯(lián)合優(yōu)化方法相比分步優(yōu)化方法減少標(biāo)準(zhǔn)煤108540 kg。計(jì)及啟動(dòng)煤耗后,聯(lián)合優(yōu)化總標(biāo)準(zhǔn)煤耗量為13428750 kg,而分步優(yōu)化為13530450 kg,減小了101700 kg。可見(jiàn),聯(lián)合優(yōu)化方法要優(yōu)于分步優(yōu)化方法。

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了制定火電機(jī)組日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合的兩種優(yōu)化方法。同一算例對(duì)比分析表明,分步優(yōu)化方法嚴(yán)格遵循機(jī)組排序表,而聯(lián)合優(yōu)化方法則更體現(xiàn)了算法的尋優(yōu)能力,故聯(lián)合優(yōu)化方法的優(yōu)化效果更佳。其機(jī)組組合制定方案計(jì)及啟動(dòng)煤耗后全天共節(jié)省標(biāo)準(zhǔn)煤101700 kg,節(jié)省近0.8個(gè)百分點(diǎn)。不過(guò),聯(lián)合優(yōu)化需要獲得較精確的煤耗曲線,并且需要提高算法執(zhí)行效率從而提高計(jì)算速度,這將做進(jìn)一步深入研究。

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