一种多区域电力系统完全分散式动态经济调度方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及电力系统动态经济调度技术领域，具体涉及一种多区域电力系统完全 分散式动态经济调度方法。
【背景技术】
[0002] 多区域电网互联对于提高整个电网的经济性和安全性具有重要作用。通过在不同 区域之间交换联络线功率，可以对各区域电力资源进行合理配置，实现全网的经济性最优。 同时当某个区域出现功率缺额或者设备故障时，可由电力富余的其他区域提供备用。传统 的集中优化算法在处理超大规模电网的多区域动态经济调度问题时，调度中心需要获取整 个电网的所有数据，并建立集中优化模型求得全局最优解。然而这在实际电网运行时有时 很难实现，原因有以下几点：
[0003] (1)所传递的信息量非常巨大，不易准确上传各区域电网的数据；
[0004] (2)出于保护数据隐私的需要，各区域不宜将本区域的所有信息都上传到调度中 心；
[0005] (3)在节能调度或电力市场体系下，各区域需要调度独立，本区域的调度决策需要 由本区域的控制中心做出。
[0006] 因此，采用分散式优化方法对多区域动态经济调度问题进行求解就非常必要。
[0007] 求解分散式动态经济调度问题的现有技术方案主要包括有协调器和无协调器两 种。拉格朗日松弛方法是最常见的有协调器优化方法。该方法首先通过构造虚拟节点或者 复制变量的方法，将全网的约束条件分为各区域内部的局部约束和区域之间的耦合约束。 然后通过对耦合约束进行松弛，将耦合约束转移到目标函数中，使得原问题转换为可分离 的对偶问题。最终通过交替求解各区域子问题和更新乘子策略实现问题的收敛。为了改善 收敛性，一些技术方案采用了增广拉格朗日函数方法，在拉格朗日函数中增加了与耦合约 束相关的二次项，并结合辅助问题原理求解机组组合问题或者最优潮流问题。上述技术方 案均需要上层协调器来更新拉格朗日乘子，而全分散式算法则不需要上层协调器，只需要 在不同的区域之间传递信息。最优条件分解法将耦合约束按照区域进行分离，并利用一阶 KKT条件进行分解，拉格朗日乘子值可以直接通过子问题求解获得。该技术方案已被用在直 流最优潮流计算和有功调度中。
[0008] 目前无协调器的分散式优化方法还未在实际大规模电力系统的动态经济调度中 得到应用。以拉格朗日松弛方法为基础的一系列技术方案的算法收敛性对参数的选取非常 敏感，并且不同的系统所需要的参数也不同，当求解大规模电力系统时，参数的选取变得更 加困难，不利于实际应用。此外，现有技术方案需要在相邻区域之间双向传递信息，传递信 息量很大。
【发明内容】
[0009] 本发明的目的在于针对上述现有技术中存在的问题，提出一种多区域电力系统完 全分散式动态经济调度方法，可实现无上层协调器下，传递并处理全网巨量信息，从而获得 发电费用的全局最优解。
[0010] 为达到上述发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：
[0011] -种多区域电力系统完全分散式动态经济调度方法，包括如下步骤：
[0012] 步骤S10,构建全网各个子区域所有机组在调度周期内的总发电费用最小化的多 区域动态经济调度模型，包括：子区域的约束条件、子区域间联络线的耦合约束和表示全网 总发电费用的目标函数，所述联络线是子区域间交换功率的线路；
[0013] 步骤S20,对子区域间联络线的耦合约束运用拉格朗日松弛算法，使得目标函数转 换为双层规划模型，包括：上层的求解拉格朗日乘子、以及下层的求解子区域的拉格朗日函 数之和；
[0014] 步骤S30,对双层规划模型按照区域进行分解，获得子区域的拉格朗日函数模型， 包括有拉格朗日函数和子区域的约束条件；
[0015] 步骤S40,对双层规划模型设定拉格朗日函数最优值、子区域发电费用及子区域之 间联络线的最优解，从而得到多项式逼近约束模型，包括有子区域拉格朗日函数之和、关于 子区域发电费用、联络线及对应拉格朗日乘子的多项式逼近约束条件；
[0016] 步骤S50,利用割平面一致性算法解子区域的多项式逼近模型以及拉格朗日函数 模型：由步骤S40所述多项式逼近约束条件的集合作为割平面集合，并作为约束条件对多 项式逼近模型进行求解，得到拉格朗日乘子最优解；结合拉格朗日乘子最优解对拉格朗日 函数模型的求解得到本子区域的割平面子集，将获取的其他区域割平面子集与本子区域的 割平面子集传递到下一子区域，通过遍历所有子区域进行割平面子集的传递，最终求得全 网总发电费用。
[0017] 上述的多区域电力系统分散动态经济调度方法，不需要上层协调器，每个子区域 根据本区域拉格朗日函数模型下的动态经济调度结果，产生割平面子集，不同的子区域之 间传递包含在割平面子集中的固定数目信息，从而每个子区域都构建多项式逼近约束模型 的多项式外逼近，最终每个子区域的多项式逼近约束模型都能解出全局的最优拉格朗日乘 子和目标函数值。不同子区域之间传递割平面子集的方式非常灵活，任意两子区域之间只 需要有一条有向的路径即可，即使两子区域存在联络线连接，也不一定需要直接传递信息。 当出现割平面子集丢失时，仍然可以得到非常准确的解。此外，不论求解任何系统都不需要 调节参数，并且能够确保收敛性。在迭代过程中，不起作用的割平面子集被不断从多项式逼 近约束模型中删去，从而确保了多项式逼近约束模型的规模不会太大，提高了计算速度。
[0018] 所述子区域的约束条件包括机组有功出力上下限约束、子区域内部节点功率平衡 约束、常规机组爬坡约束、常规机组滑坡约束和传输功率约束。所述子区域间联络线的耦合 约束包括有：子区域间的联络线中点作为虚拟节点，该虚拟节点与子区域内部节点的传输 功率约束。在约束条件下保证了电力系统的安全运行，在耦合约束下保证了子区域间信息 传输的有效性。
[0019] 进一步，所述步骤SlO的多区域动态经济调度模型为：
[0020] CU) CN 105119289 A 说明书 3/15 页
(12) (13) (14) (15) (16) (17) (18)
[0022] 其中，目标函数〔为子区域a的发电费用，A为全网子区域的集合，T为调度周期 总的时段数，t = 1、2、3…T ;13为子区域a内的发电机组集合，i = 1、2、3……I ^P1,t为机 组i在时段t的有功出力；α η β η γ i为机组i的发电费用参数；式（12)为子区域a的内 部节点功率平衡约束，Pta为子区域a在时段t的机组有功出力向量，#为子区域a在时段 t的负荷节点功率向量，BaS子区域a节点导纳矩阵向量；式（13)为子区域a的机组有功 出力的上下限约束，多"和￡ 3为子区域a的机组的有功出力上下限向量；式（14)为常规机 组滑坡约束和常规机组爬坡约束；式（15)为子区域a内部线路的传输功率表达式；式（16) 为子区域a的节点m与虚拟节点z之间联络线的传输功率表达式；式（17)为虚拟节点z的 功率平衡方程；式（18)为虚拟节点z的相角相等约束；所述虚拟节点z为子区域a与另一 子区域之间联络线中点作为虚拟的节点；Γ代表所有子区域间的联络线集合。
[0023] 所述步骤S20中双层规划模型为：
[0024]
(21)
[0025] (12)
[0026] 所述上层的求解拉格朗日乘子具体为：^!^^与λ 作为拉格朗日乘子，可通过约束条件中式（12)至式（16)求解，所述下层的求解子区域的拉格朗日函数之和，即拉格朗 (13) (14) (1:5) Cl a) 日函数的求和，且相应约束条件为式（12)至 式（16)。
[0027] 所述步骤S30的按区域分解的拉格朗日函数模型为：
[0028]
(31)
[0029]
(12) (13) (M) (15) _
[0030] 式（31)中丫3为子区域a的拉格朗日函数的极值表示，且相应约束条件为式（12) 至式（16)。
[0031] 所述步骤S40的多项式逼近约束模型为：
[0032]
(41)
[0033]
[0034] 式（41)中γ 3为拉格朗日函数
I ;式 (42)为多项式逼近约束条件，其中与;、为按区域分解的拉格朗日函数模型的最 优解。
[0035] 所述步骤S50的割平面一致性算法求解子区域的多项式逼近约束模型和拉格朗 日函数模型的具体步骤为：
[0036] 步骤S501，初始化参数，即设置迭代次数为k = 1，子区域a在第k次迭代产生的 割平面子集记为Caik，子区域a的割平面集合为Ω a，割平面子集不起作用统计参数为daik = 0,割平面删除参数为D。每个子区域都对多项式逼近约束模型的变量设定上下限：
[0037]
(51)
[0038] 其中，M为大于零的变量上下限参数，以避免迭代初期模型无边界；
[0039] 步骤S502,接受从上一个子区域传递来的割平面子集，结合已保存的割平面子集 得到Q a;
[0040] 步骤S503,求解子区域a的多项式逼近约束模型，并得到最优解巧""、I,,,和Sii及 Ω a中各个割平面子集的边际值m aik;<