一种用于电力系统经济调度的分布式拍卖算法的制作方法

本发明属于电力系统优化调度领域，具体是用拍卖算法来解决电力系统经济调度问题。

背景技术：

电力系统经济调度的任务是在满足系统安全和电能质量要求的前提下尽可能提高系统运行的经济性。求解电力系统经济调度的方法可分为集中式方法和分布式方法。传统的集中式方法例如迭代法和内点法，这两种传统方法在成本函数为凸性的情况下才能使用。尽管凸函数适合经济调度的初步分析，但是凸函数求解效果不是很好，因为实际成本函数往往是非凸的。用于处理非凸性的经济调度的方法一般是智能算法，其中包括遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)等。在处理非凸性经济调度问题时，这些算法是有效的，但这些算法都是集中式的；这种集中控制需要高带宽通信基础设施和高水平的连接，往往由于单独节点故障导致整体出现建模误差，导致系统可靠性受到影响。在智能电网环境下，决策过程正由集中式向分布式框架发展。本发明提出的拍卖算法是分布式的，具有即插即用的特点，并且非常适合大量分布式电源接入的情形，不易受网络拓扑结构的影响，它消除了对集中控制的要求，能有效利用有限信息传输的稀缺的通信设施，使得整个系统具有更好的容错性。

技术实现要素：

本发明的目的在于解决电力系统经济调度问题，能够高效率的解决负荷在机组间分配问题，降低系统发电成本，克服集中式算法容错性差等弊端。

实现本发明的技术方案如下：

一种用于电力系统经济调度的分布式拍卖算法，

在开始拍卖算法前，对每个发电机组的有功功率进行初始化，包括：首先根据系统总负荷要求确定各个发电机组的初始有功功率，其中p_i代表发电机组i的有功功率，P_D代表系统总负荷，p_imax和p_imin分别代表发电机组i有功功率最大值及最小值，N为发电机组总数；

拍卖算法过程主要包括：报价评估、协商、决议及交换；在执行过程中包含两个时间层次，在第一时间层次内进行报价评估和协商，在第二时间层次内执行决议及交换；在第一时间层次内进行一次报价评估和协商后进入第二时间层次，在第二时间层次内进行N/2的最大整数次(每个机组都至多参与一次功率交换，所以将第二时间层次的次数设置为N/2最大整数次)决议及交换后再进入第一时间层次内进行报价评估及协商。

进一步地，所述报价评估中需要对每个发电机组进行以下计算：

其中，f_i代表发电机组i的发电成本，f_i＝a_i·p_i²+b_i·p_i+c_i，a_i,b_i,c_i是发电机组i的耗量特性系数，s代表在拍卖过程中交换的有功功率，π_i代表发电机组i的有功功率从p_i增加到p_i+s时所增加的发电成本，μ_i代表发电机组i的有功功率从p_i减少到p_i-s时所减少的发电成本。

进一步地，所述协商中引入评估差异值δ_ij，δ_ij＝μ_j-π_i；当δ_ij>0时，代表当在发电机组i,j之间形成一次拍卖，即发电机组i的有功功率增加s，发电机组j的有功功率减少s时，能够减少的发电成本为δ_ij。

进一步地，所述决议与交换：对每个发电机组进行报价评估以及在每两个发电机组之间计算评估差异，将评估差异值进行降序排列，在形成最大的评估差异值的两个发电机组之间进行有功功率交换，即p_i←p_i+s,p_j←p_j-s，形成新的有功功率。

进一步地，在第二时间层次内，每个发电机组至多参与一次功率交换，将第二时间层次的次数设置为N/2的最大整数次，在每执行过一次交换后，将与已经执行了交换步骤的发电机组有关的评估差异值设置为0，再在剩余的评估差异值中寻找最大值来确定接下来要执行交换的发电机组。

进一步地，所述交换的有功功率s为离散变量，并且s＝r·p_D/100；其中，r是百分比变量，r＝[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,1…]。

进一步地，所述拍卖算法为双边拍卖，每个参与拍卖的发电机组既有可能成为拍卖方也可能成为竞拍方，选择的依据是在决议及交换中决定的，提供交换有功功率s的发电机组作为拍卖方，接受交换有功功率s的发电机组作为竞拍方。

本发明的有益效果：

(1)本算法是分布式的，不易受电力网络拓扑结构变化的影响，而且它具有可拓展性，并能够容纳大量分布式电源的接入，具有即插即用的特点。

(2)它消除了对集中控制的要求，不易受单独节点故障的影响，能有效利用有限信息传输的稀缺的通信设施，使得整个系统具有更高的容错性和可靠性。

(3)在系统中可以对调度任务进行快速有效的分配，实现发电机组间有功功率快速、有效的分配，具有较好的电力系统经济调度优化效果。

附图说明

图1是基于分布式拍卖算法的电力系统经济调度的流程图。

图2是基于分布式拍卖算法的电力系统经济调度时间层次轴，k代表第二时间层次执行的次数，每次k都进行一次决议与交换，一共进行k₀次，其中k₀＝N/2的最大整数，q是第一时间层次执行次数，一般情况下整个拍卖过程中第一时间层次内进行15-20次报价评估及协商即能达到优化结果。

具体实施方式

电力系统经济调度问题是在满足电网负荷要求和发电机组有功功率限制的条件下，使系统的发电成本最小。目标函数可以表示为：

其中，f(p)为系统的发电成本；f_i(p_i)为发电机组i的发电成本函数，p_i为发电机组i的有功功率；N为发电机组的总数。

一般情况下，发电机组i的发电成本f_i(p_i)表示为有功功率的二次函数形式：

f_i(p_i)＝a_i(p_i)²+b_ip_i+c_i

式中，a_i，b_i，c_i为发电机组i的耗量特性系数。

约束条件

(1)系统的有功功率平衡约束：

式中，p_D为系统总负荷。

(2)发电机组有功功率上下限的约束

p_imin≤p_i≤p_imax

式中，p_imax和p_imin分别代表发电机组i有功功率最大值及最小值。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。

如图1和图2所示，本发明将分布式拍卖算法应用于电力系统经济调度的实现包括：拍卖算法过程主要包括三大步骤：报价评估、协商、决议及交换；在执行过程中包含两个时间层次，在第一时间层次内主要进行报价评估和协商，在第二时间层次内执行决议及交换；在第一时间层次内进行一次报价评估和协商后进入第二时间层次，在第二时间层次内进行N/2(N为发电机组总数)次决议及交换后再进入第一时间层次内进行报价评估及协商；一般情况下整个拍卖过程中第一时间层次内进行15-20次报价评估及协商即能达到优化结果。

在开始拍卖算法前，对每个发电机组的有功功率进行初始化，具体地：首先根据确定各个发电机组的初始有功功率，其中p_i代表发电机组i的有功功率，P_D代表系统总负荷，p_imax和p_imin分别代表发电机组i有功功率最大值及最小值。

所述算法中的报价评估中需要对每个发电机组进行以下计算：

其中，f_i代表发电机组i的发电成本，f_i＝a_i·p_i²+b_i·p_i+c_i，a_i,b_i,c_i是发电机组的耗量特性系数，s代表在拍卖过程中的交换功率，π_i代表发电机组i的有功功率从p_i增加到p_i+s时所增加的发电成本，μ_i代表发电机组i的有功功率从p_i减少到p_i-s时所减少的发电成本。

所述协商中引入评估差异值δ_ij，δ_ij＝μ_j-π_i；当δ_ij>0时，代表当在发电机组i,j之间形成一次拍卖时，即发电机组i的有功功率增加s，发电机组j的有功功率减少s时，能够使发电成本减少δ_ij。

所述决议与交换：对每个发电机组进行报价评估以及在每两个发电机组之间计算评估差异，由于评估差异值越大，能够减少的发电成本越多，因此将评估差异值进行降序排列，在形成最大的评估差异值的两个发电机组之间进行有功功率交换，即p_i←p_i+s,p_j←p_j-s，形成新的有功功率。在第二时间层次内，每个发电机组都只能至多参与一次功率交换，所以将第二时间层次的次数设置为N/2，在每执行过一次交换后，将与已经执行了交换步骤的发电机组有关的评估差异值设置为0，再在剩余的评估差异值中寻找最大值来确定接下来要执行交换的发电机组。

进一步，所述的交换的有功功率s：s是一个离散变量，并且s＝r·p_D/100，其中，r是百分比变量，r＝[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,1…]，不同的r对应不同的s，形成的优化结果也不同；最终在求得的几组优化结果中选择使系统发电成本最低的情况作为最优结果。

进一步，所述的分布式拍卖算法：本发明拍卖算法为双边拍卖，也就是每个参与拍卖的发电机组既有可能成为拍卖方也可能成为竞拍方，具体选择哪个发电机组作为拍卖方或竞拍方是在决议及交换中决定的，提供交换功率s的发电机组作为拍卖方，接受交换功率s的发电机组作为竞拍方。

实施例：

本发明提出的分布式拍卖算法应用于电力系统经济调度可通过Matlab编程实现。下面为一组实例，运用本发明中的算法取得的结果。表1是发电机组的参数，表2是运用本发明中的算法调度后所得结果，表3为不同算法的调度结果比较，在此算例中，当r＝0.3时成本最低。

表1发电机组特性参数表 p_D＝2630MW

表2调度结果

表3不同算法优化15机系统结果比较

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。