电力系统论文网范文：基于GAMS之电力系统运行优化,电力系统论文

第一章 绪论

1.1 选题背景和意义
对现代电力系统的运行有四个基本要求：①供电的安全性和可靠性；②负荷要求的电能质量；③电力系统运行的经济性；④电力系统的环保性。长期以来，科研工作者和生产运行公司对电力系统运行的安全可靠性和电能质量展开广泛和深入的研究，而对电力系统运行的经济和环保性没有引起足够的重视。然而随着电力工业的快速发展，人们能够利用更多的一次能源来发电，例如：火电、水电、核电、风电、太阳能发电、抽水蓄能发电等等。能源结构越来越多样化电网的规模也越来越大，不同一次能源机组的发电成本相差比较大，即使同一种一次能源由于机组的容量大小不同和机组运行时间不同导致的能源转换效率不同，使的每一台能够用于发电出力的发电机组发电成本往往不同，不同的发电方案会产生完全不同的经济效益，这一经济效益在大规模电网中被放得更大，因此电网运行的经济性得到越来越多的重视。在负荷相同的情况下怎么样安排发电计划更经济、更环保？选择开启哪些机组来发电？每台机组的有功功率输出是多少呢？在如今大规模区域电网已经建成的情况下，合理的优化电网运行方案能够带来非常大的经济效益，依据国外相关资料和南方电网、国家电网的实际测算数据，合理的电网运行优化方案能够节省的能源消耗能够达到系统总耗量的 0.5%~1.5%。根据实际电力系统设置问题的角度不同，运行优化模型也不同。从考虑的约束条件和目标函数的数学性质，电力系统运行优化模型可分为：线性规划模型、非线性规划模型以及混合整数规划模型。虽然含大规模风电接入的电力系统优化运行的研究已经达到了很高的水平，同时对风电功率预测的随机性处理方法也已被证明可以满足实际应用。但是，目前对电力系统经济性运行优化问题的研究，针对的大多是某一类模型，而且考虑发电机组的形式也相对较少，这都不能完全适应目前多类型能源发电对技术的要求。
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1.2 国内外研究现状
电力系统优化是电力系统分析的一个分支，它是一个非常大的研究方向，从电力系统本身来分析它包含：电力系统有功功率优化、电力系统无功功率优化、网损优化、机组燃料消耗优化、对环境污染优化等等；从建立问题的模型数学特点角度考虑，它包括：电力系统线性规划问题(LP)、电力系统非线性规划问题(NLP)、动态规划问题(DP)以及混合整数规划问题(MIP)[1]。电力系统有功功率优化主要是通过调度部门制定合理的电力系统运行计划手段来实现的，，电力系统运行计划从时间上来分包括中长期计划和短期计划。长期计划一般时长为一个季度或者一年、中期计划是指月计划或者季度计划的制定与修正、短期计划一般为一日或者一周。本文建立的三个优化模型考虑的都是提前一天的短期计划，通过优化机组的启停和有功功率输出的大小，实现全网机组燃料消耗最低或者全网发电成本最低。电力系统优化方法经过一段时间的发展研究方法很多种，取得了丰硕的成果。文献[2]将人工智能领域的群集智能计算、多智能体技术应用到电力系统优化分析当中，并且把这两种技术结合起来解决电力系统优化运行的问题，解决了电力系统有功功率优化、无功功率优化、考虑电压稳定的多目标电力系统无功功率优化以及交流直流混联的电力系统无功优化问题；文献[3]应用系统协调粒子群算法解决水资源的最优开发问题，由于梯级开发模式能够使水电转换率较高，提出含水电、火电机组的电力系统多目标联合调度模型，充分发挥不同地区的能源优势，在能源结构上形成互补关系，创造最大的经济和社会价值。
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第二章 电力系统运行优化的数学理论基础和 GAMS 简介

2.1 概述
电力系统运行优化问题是以微观经济学的基本概念和基本方法为出发点，其核心是发电成本最优化问题，并且需要应用电力生产成本的相关概念[28]。对于系统发电成本最小化问题，从研究的周期和问题所考虑的范围来分，可分为：电力系统的优化规划问题、发电计划问题、有功经济调度问题以及最优潮流问题等。电力系统的优化规划问题属于电力系统长期规划的范畴，研究周期通常为数年到数十年不等。本文主要研究的是有功经济调度问题、直流最优潮流问题以及机组组合问题。机组组合问题优化模型具有非凸、离散、高维、非线性的特点，要用到整数规划理论。电力系统经济的调度问题和直流最优潮流问题的数学优化模型是连续的，可以利用线性规划或者非线性规划来解决[26]。因为电力系统是一个非常庞大的系统，因此以上几类问题都具有变量多、高维数的特点。在考虑发电机发电总费用这一经济性的目标时，我们必须结合经济学和最优化的数学理论。线性规划、非线性规划以及混合整数规划在经济学中都有广泛的应用。其中有一个特别需要重视的方面是对偶性原理与经济学中有限资源影子价格两者之间的关系。在本文研究电力系统运行优化中，需要采用的最优化数学方法有：线性规划方法、非线性规划方法以及混合整数规划方法。
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2.2 线性规划和对偶性原理
我们来分析生产管理、经营中经常遇到的两种决策：①如何合理的使用有限的资源来得到最大的效益？②为达到获益的目标，如何合理组织生产以使所消耗的资源最少？首先用一个示例引出线性规划的模型。某生产厂商需要决定在m 种稀有资源的投入限制下生产n 种不同产品。性质①和性质②说明，转嫁到投入上面的总价值应不少于投入所产生的总收益，这是对于可行解方面而言的，对于原问题和对偶问题，一个问题的任意一个可行解对应的目标函数值都给出了另一个问题目标函数值的界，最大化问题给出最小化问题目标函数值的下界，最小化问题给出最大化问题目标函数值的上界。而性质④和性质⑤说明，存在最优解的情况下，转嫁到投入的总的帐面上的价值不超过由出售产品而获得的总收益，在最优的情况它们是相等的。投入的总的帐面上的价值可以看成是机会成本，性质5 说明在最优情况下，销售收入等于投入的机会成本。定理 2.1 说明，在最优情况下，第i种资源的单位帐面价值等于该资源对总收益的边际贡献。
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第三章 基于 LP 的电力系统经济调度.........17
3.1 经济调度概述.... 17
3.2 经济调度优化模型.... 18
3.3 经济调度算例.... 24
3.4 GAMS 求解器算法分析 ........... 27
第四章 基于 NLP 的直流最优潮流 ......29
4.1 节电功率方程式........ 29
4.2 直流最优潮流数学模型.... 30
4.2.1 交流最优潮流转换成直流最优潮流..... 30
4.2.2 标幺制下的直流最优潮流模型.... 33
4.3 直流最优潮流求解.... 37
4.3.1 目标函数的矩阵表述..... 38
4.3.2 约束条件的矩阵表述..... 40
4.3.3 矩阵形式的模型..... 42
4.4 算例.... 44
第五章 基于 MIP 的机组组合问题.......55
5.1 机组组合问题优化模型........... 55
5.3 求解 MIP 的算法....... 62
5.4 算例分析.... 66

第五章 基于 MIP 的机组组合问题

5.1 机组组合问题优化模型
本章建立了基于 MIP(Mixed -Integer Programming)混合整数规划的机组组合最优经济模型，模型中考虑了包括传统火力发电机在内的多种发电机组，具体有：火电机组、水电机组、核电机组、风电机组、天然气发电机组以及抽水储能电站，并且考虑了风电场出力预测的不确定性。约束条件有：发电机组出力约束、爬坡速率约束、备用容量约束、最小开停机时间约束、节点功率平衡约束、输电线路潮流约束。对于大型的火电厂、核电厂或者水电厂，我们认为煤燃料、核燃料以及水库的储水量在一个调度周期内是足够大的，因此在一个调度周期内出力也可以看做是无限大的；对于风电场，它机组的出力是按预测功率出力的，因此不用考虑一整个调度周期总有功功率输出的问题。然而，对于天然气机组，由于存储容量相对较小，有可能出现在一个调度周期内某一个天然气站所有的天然气都耗净的情况，因此对于天然气站在一个周期内所有的发电都必须保证该站的天然气没有被完全消耗的基础之上，因此不能超过这个容量限制。

总 结

本文对电力系统运行优化的三个方面的工作，主要是针对电力系统经济性指标中的全网发电机发电费用这一点的。电力系统经济调度、直流最有潮流、机组组合问题，这三个方面看似不相关，实际上是数学优化理论在电力系统运行优化分析应用中的层层深化、环环相扣。本文的研究工作得出了以下结论：对于本文所建立的电力系统经济凋度模型，把目标函数线性化以后转化成了一个线性规划问题，最优化理论中对于线性规划有成熟的算法，单纯形法和对偶单纯形法的运用，使得本文求解经济调度模型的速度和精度都非常的高；根据线性规划中对偶理论的经济意义，使系统所有发电机的发电成本最小化问题的对偶问题的目标是负荷一定的情况下所有发电机发出的有功功率能够有最高的利用价值。在问题达到最优的时候这两者实际是相等的，即此时的对偶间隙是零；互补松弛定理给我们求解线性最优化问题提供了一条新的思路，我们往往可以通过求解某一个问题的对偶问题的最优解，再根据互补松弛定理得到原问题的最优解。
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参考文献（略）