电力系统动态有功功率优化调度的研究

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1、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tl,的重要课题之一。经典的经济调度始于上世纪20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30年代初,电力系统经典的经济调度方法开始形成,M.J.Steinberg和T.H.Smith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

2、性问题恰恰是系统发生事故的主要原因。因此80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【lO】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70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

3、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Mota.Palomino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[12100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

4、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。50年代初~Kron和Kirchmayer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【l31,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【14】将协调方程式扩展到多区域互联系统的经济调度算法中

5、,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

6、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(OptimalPowerFlow,OPF)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OPF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

7、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【151。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.Carpentier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

8、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㈣是求解较大规模最优潮流问题的第一个较为

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