計及靈活性的檢修—運行協(xié)同優(yōu)化模型及算法

許奕斌, 章 禹, 何宇斌, 郭創(chuàng)新, 朱炳銓, 項中明

(1. 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院, 浙江省杭州市 310027; 2. 國網(wǎng)浙江省電力公司, 浙江省杭州市 310027)

0 引言

發(fā)輸電檢修計劃、機組組合與安全約束經(jīng)濟調(diào)度,是大電網(wǎng)運行方式?jīng)Q策的核心任務(wù)。傳統(tǒng)電網(wǎng)的運行決策通常以經(jīng)濟性和供電可靠性作為優(yōu)化目標(biāo)。由于風(fēng)電的大規(guī)模接入,其隨機性和波動性對電網(wǎng)運行產(chǎn)生顯著影響,靈活性成為新一代電網(wǎng)運行方式?jīng)Q策的重要考量指標(biāo)。

當(dāng)前,計及靈活性的電網(wǎng)不確定性優(yōu)化方法主要分為兩種:魯棒優(yōu)化和隨機優(yōu)化。前者通常研究波動量邊界對優(yōu)化問題的影響,能給出最劣情況下的最優(yōu)決策,但保守性較高[1-2];后者通常結(jié)合波動量的概率分布給出統(tǒng)計性最優(yōu)的決策結(jié)果,保守性有所改善。隨著風(fēng)電預(yù)測和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,隨機優(yōu)化方法具有廣闊的應(yīng)用前景。

隨機優(yōu)化的典型建模方法包括機會約束規(guī)劃[3]和場景分析[4-5]。前者的局限在于難以給出隨機變量的聯(lián)合概率約束,而后者只需在目標(biāo)函數(shù)中引入隨機因素,降低了約束條件的建模難度。實現(xiàn)場景分析的基礎(chǔ)是有效的場景生成技術(shù)。文獻[6]采用蒙特卡洛抽樣方法評估含風(fēng)電場電網(wǎng)的靈活性,但缺少場景削減,解算時間長,不適用于決策型問題;文獻[7-8]分別采用后向場景削減技術(shù)和K-medoids聚類方法進行場景縮減,篩選出典型場景集。但現(xiàn)有研究在目標(biāo)場景集合理規(guī)模的確定上尚未給出有效的方法。

隨著狀態(tài)檢修技術(shù)的日益成熟,設(shè)備檢修決策和電網(wǎng)運行方式?jīng)Q策之間的關(guān)聯(lián)越來越密切,對其進行協(xié)同決策將帶來更大的經(jīng)濟及社會效益[9]。……