段内调度机构对火电机组的i的调度功率为此时段内该火电机组对应的煤 耗率为简记;该时段机组i对应的调度电量W 则Wj的煤耗量为 < ;忽略网损，调度机构获得的电量为Wb=W^，而在期望实现的节能调度节 能考核指标对应煤耗率Pb条件下其煤耗量为根据单位电量节能指标的定义， 第t个时段节能调度火电机组i的单位调度电量节能调度节能风险评估指标A(，可表示如 下：
式中，Pb为政府给定的节能指标或者由调度机构在政府给定的节能指标内自主确定 的指标； 由式（1)可知，风电机组不消耗功率，则其单位调度电量节能调度节能风险评估指标Rw 可表示为：Rw=pb(2) 1-3)节能调度节能风险评估指标的建立：离差风险的风险向下思想能体现市场交易 风险的本质，将其应用于电力市场购电组合的经济风险进行评估时可表示如下：
式⑶⑷中，E[?]表示期望算子，pk表示第k个售电单位的收益率，uk表示第k个售 电单位的收益率期望，wk表示购电单位在售电单位k的购电量，K表示售电单位个数； 采用半绝对离差风险评估指标来度量购电组合经济风险，在节能调度环境下某时段内 度量节能调度节能风险评估指标可表示如下：
式中，Nw、凡分别表示风电机组、火电机组的台数。
3.如权利要求2所述的节能调度节能风险评估指标，其特征在于，将所建的节能调度 节能风险评估指标应用于月调度模型中，形成计及节能风险评估的月度随机规划调度模 型，具体过程为： 2-1)建模思路及假设条件的设立：在随机规划理论框架内构建月调度模型，考虑到火 电机组启停受到其固有运行特性的时间限制，将机组启停和出力变量的优化粒度设为日 峰、日腰、日谷典型负荷状态； 设立的假设条件有：忽略网损对调度计划的影响；各节点、各时段负荷功率和风电场 出力均服从正态分布；月负荷功率曲线、月风电场出力曲线已知；各典型负荷状态为所在 地区的实际取值时间段； 2-2)模型的建立： 2-2-1)设立目标函数为：根据节能调度节能风险的定义，所建模型的目标函数为月系 统节能量期望为最大以及对应的节能风险为最小； 2-2-1-1)使得月节能期望达到最大：
式中，D表示月峰、月腰和月谷总的负荷状态数，表示风电场j在第d个典型负荷 状态第t个时段的出力，Pue表示第i台火电机组在第d个典型负荷状态出力，Uu表示火 电机组i在第d个典型负荷状态的启停状态，Ad表示典型负荷状态持续时间长度； 2-2_1_2)使得月节能风险达到最小：
2-3)设立约束条件： 2-3-1)设置系统平衡约束条件： 2-3-1-1)系统月节能指标机会约束条件为：在风电出力及负荷功率不确定性环境下， 节能考核约束条件采用机会约束形式表示如下：
式中，PJ?}表示{?}中事件成立的概率，0i表示节能考核指标机会约束置信水平，N表示给定的月节能效益考核指标； 2-3-1-2)各时段功率平衡约束条件为：
式中，Pd，tD表示第d个典型负荷状态节点k的负荷功率，K表示负荷节点数； 2-3-1-3)假设所有旋转备用均由火电机组提供，各时段系统上下旋转备用机会约束条 件为：
式中，Pu_、Pumin分别表示火电机组i在第d个典型负荷状态可发出的最大和最小 出力，仏^、〇(^分别表示系统在第(1个典型负荷状态的向上、向下旋转备用，02、0 3分别 表示上下旋转备用机会约束置信水平； 2-3-2)设置机组运行约束条件： 2-3-2-1)火电机组出力上下限约束条件为： Ud，jPi，G，min<Pd，i，G<Ud，iPi，G，maxdGD，iGNg (12) 式中，Pi,Pi,分别表示火电机组i的出力上下限，若机组停机则机组出力为〇， 若机组开机，式（12)为火电机组出力上下限约束条件； 2-3-2-2)火电厂月供电量合同机会约束条件为：
式中，Ac;eA表不火电机组i属于火电厂m，Wm，e，max、Wm，e，min分别表不第m个火电厂最 大、最小月供合同电量电厂长期合同电量月分解值基础上得到，0 4表示各 火电厂月供电量合同机会约束置信水平； 2-3-2-3)火电机组最小持续开机、停机时间约束条件为： (Ti,on_Ti,min,on) (Ud, i_Ud+l, i)^ 〇dGD,iGNG (14) (Ti；0ff_Ti；min；off) (ud+1；j-ud；j) ^0dGD,iGNg (15) 式中，T^、分别表示火电机组i运行持续时间及其约束值，T 分别 表示火电机组i停机持续时间及其约束值； 2-3-3)设置断面潮流安全机会约束条件：
式中，Pu-、表示断面L的潮流传输上下限，1表示属于关键断面L的线路，％表 示关键断面的集合，表示在机组i所在节点对支路1的发电机输出功率的转移分布因 子，Gh表示节点k对支路1的发电机输出功率转移分布因子，N表示发电机总节点数，05 表示断面潮流安全机会约束置信水平。
4.如权利要求3所述建立的计及节能风险评估的月度随机规划调度模型，其特征在 于，对于所建模型为典型的含机会约束的随机规划模型以及多目标模型的特点，采用内嵌 目标相对占优与Monte-Carlo随机模拟技术的遗传算法来进行求解，结合两种遗传算法的 求解结果，得出所建模型的最优解，具体求解方式如下： 3-1)目标相对占优遗传算法的思路为：将种群中的各染色体分别根据每个子目标函 数值排序，选取每次迭代过程中使得各子目标函数值最小且不为〇的染色体作为各子目标 函数的基点，然后再计算各染色体相对各基点的目标值之和，目标值之和最优的染色体即 为每次迭代过程中的最优染色体，在满足终止条件时最优染色体就为所求多目标模型的综 合最优解； 3-2)内嵌Monte-Carlo随机模拟技术的遗传算法的思路为： 3-2-1)在所建模型中随机选择一个系统状态； 3-2-2)分析系统状态，判断该状态是否为失效状态； 3-2_3)若所选状态为失效状态，则计算该失效状态的风险指标；若不是失效状态，则 返回步骤3-2-1)继续进行状态选择； 3-2-4)得到失效状态风险指标的计算结果后，修改累计的风险指标。
【专利摘要】本发明公开了一种计及节能风险评估的月调度方法，首先借鉴经济学中半绝对离差风险的概念，建立节能调度节能风险评估指标；然后将所建指标应用于构建的月调度模型中，形成计及节能风险评估的随机规划月调度模型；再采用目标相对占优与内嵌Monte-Carlo随机模拟技术的遗传算法进行求解，得到最优解。本发明通过节能调度节能风险评估指标实现节能风险的有效评估，反应节能风险的本质，以及采用计及节能风险评估月调度模型，为调度结构提供节能风险信息，实现节能风险的有效管理。
【IPC分类】G06Q50-06, G06Q10-04
【公开号】CN104778512
【申请号】CN201510168761
【发明人】文旭, 郭琳, 朱小军, 朱晟毅, 刘国平, 赵科, 王勇, 李登峰, 陈涛
【申请人】国网重庆市电力公司电力科学研究院, 国家电网公司, 国网重庆市电力公司
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年4月10日