一种输电网络冗余约束识别方法、系统、介质及设备

1.本发明属于电力系统中的规划评估技术领域，具体涉及一种输电网络冗余约束识别方法、系统、介质及设备。


背景技术：

2.高比例新能源介入背景下，电力系统运行将面临经济性、安全性方面的多重挑战，具体地：新能源发电具有随机性、波动性的特征，给电力系统维持动态电力平衡带来了困难，当系统调节能力不足时就会出现弃风弃光现象造成清洁发电资源浪费，给运行经济性带来负面影响。同时，系统运行存在电压越限和潮流越限的风险。新能源机组无功支撑能力较差，其出力又具有不确定性，接入系统后将进一步加剧潮流分布的复杂程度，电网中部分薄弱环节面临安全风险。直流潮流模型是一种用于近似估算输电网络有功功率分布的简化模型，其原理为：忽略无功对于有功潮流分布的影响，将非线性的潮流问题简化为线性的电路问题。上述简化中忽略了串联支路电阻的和接地支路的影响，并认为各节点电压幅值近似为1而各支路两端节点电压相角差近似为0，在高压输电系统中具有一定的合理性。但这种简化模型也存在缺陷，主要在于：
3.(1)天然无法提供网络损耗相关的信息，必须通过后计算或修正潮流方程获得，结果与实际运行情况存在一定差距；
4.(2)缺少电压与无功变量，输电网络中无功对潮流分布的影响被忽略，无法完整地、精确地刻画输电线路在p-q复平面上的运行功率，导致应用场景受到一定限制；
5.(3)不能准确地反映输电线路或输电断面中的真实负载情况，极端场景下可能出现直流潮流模型下线路运行功率处于安全范围内但交流潮流模型下出现过载的情况；
6.(4)无法考虑系统对于电压和无功的支撑能力，进而忽略了电压和无功对于机组优化开机方案和发电计划制定的影响。
7.直流潮流模型虽然具有一定的优点和应用价值，但难以满足对输电安全性进一步精准刻画和分析的需求。尤其在高比例新能源接入的背景下，新能源发电的高度不确定性使得输电网潮流更加复杂多变。因此对电力系统规划方案进行评估时，有必要进一步使用交流潮流模型考虑无功成分的影响。
8.电力系统中长期运行模拟是电力系统规划评估的重要手段，其核心技术是安全约束机组组合。安全约束机组组合使用网络传输约束反映输电网络对功率传输的安全限制，但在大规模电力系统中，交流潮流网络传输约束集的规模，尤其是其中的潮流上限约束的规模随元件数目增长和运行模拟时间尺度的增长而成倍扩大，给运行模拟计算带来困难。电力系统的输电网络一般足够坚强，大部分输电通道在大部分时段内不会出现严重过载风险，因此相当多的一部分潮流上限约束并不会实际生效，属于冗余约束。冗余约束的存在提高了运行模拟计算模型冗余部分的比例，扩大了模型的整体规模，导致了计算效率的下降，因此有必要在规划评估计算中有效识别并剔除冗余约束。


技术实现要素：

9.本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种输电网络冗余约束识别方法、系统、介质及设备，用于解决电网规划过程中，大规模电力系统规划方案中长期运行模拟计算效率低的技术问题。
10.本发明采用以下技术方案：
11.一种输电网络冗余约束识别方法，包括以下步骤：
12.s1、获取电力系统中电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息；
13.s2、利用步骤s1得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的冷启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，为该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束；将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的冗余约束识别；
14.s3、构建冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，利用步骤s1得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，利用步骤s2得到的冗余约束识别结果简化冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算，获取各节点电压幅值与相角的结果；
15.s4、利用步骤s1得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息以及步骤s3得到的电压幅值与相角结果作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的热启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，对该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束，使用步骤s3中获取的电压幅值与相角结果更新各节点电压初值，执行热启动模式下的冗余约束识别；
16.s5、根据步骤s2的冷启动模式下的冗余约束识别和步骤s4的热启动模式下的冗余约束识别完成输电网络冗余约束识别。
17.具体的，步骤s2中，输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束如下：
[0018][0019]
:m∈{1,...,mf}
[0020]
其中，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第m分段的斜率/截距参数；mf为已识别线路对应的潮流上限约束的线性化分段数，为待识别线路在t时段的有功潮流，为待识别线路在t时段的无功潮流，为已识别线路对应的潮流上限约
束线性化第mf+1-m分段的斜率，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第mf+1-m分段的截距参数。
[0021]
进一步的，对冷启动模式下的冗余约束识别问题集执行并行计算，获得各输电线路在各时段内预估潮流上限的解如下：
[0022][0023]
其中，为待识别线路在t时段预估的潮流上限，l'为输电线路，ω
l
为系统中输电线路的集合，为运行模拟计算包括的时间断面的集合；
[0024]
中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的冷启动模式下的冗余约束识别问题集的目标函数为：
[0025][0026]
约束条件包括：
[0027]
节点有功功率平衡约束：
[0028][0029]
节点无功功率平衡约束：
[0030][0031]
输电线路潮流约束：
[0032][0033][0034]
输电线路潮流上限约束：
[0035][0036]
常规机组出力约束：
[0037][0038][0039]
新能源机组出力约束：
[0040][0041]
节点电压相角约束：
[0042][0043]
θ
s,t
＝0
[0044]
节点电压幅值约束：
[0045]
[0046]
其中，ω
tg(i)
/ω
neg(i)
/ω
d(i)
为第i个节点上所接的常规机组/新能源机组/负荷的集合；为以第i个节点为首端节点/末端节点的输电线路的集合；b
+
(l)/b-(l)为第l条线路的首端节点/末端节点的集合；(i,j)为表示第l条线路以第i个节点为首端节点，以第j个节点为末端节点；ωb/ω
l
为系统中节点/输电线路的集合；ω
tg
/ω
neg
/ωd为系统中常规机组/新能源机组/负荷的集合；为第g个常规机组的最大/最小有功技术出力；为第g个常规机组的最大/最小无功技术出力；为第g个常规机组在t时段的有功出力；为第g个常规机组在t时段的无功出力；为第g个新能源机组在t时段的最大有功技术出力；为第g个新能源机组在t时段的有功出力；为第l条线路在t时段的有功/无功潮流；为第l条线路的功率输送极限；为第i个节点在t时段电压幅值的平方；为第i个节点电压幅值运行的上/下限；θ
i,t
为第i个普通节点在t时段电压的相角；θ
s,t
为相角参考节点在t时段电压的相角；θ
ij,t
为第l条线路i节点与j节点在t时段电压相角差值；θ
ji,t
为第l条线路j节点与i节点在t时段电压相角差值；g
ij
/b
ij
为第l条线路的电导/电纳；为第d个负荷在t时段的有功负荷/无功负荷需求。
[0047]
具体的，步骤s3中，执行冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算，获取各节点电压幅值与相角的结果和θ
i,t
，目标函数如下：
[0048][0049]
其中，为第g个常规机组的单位燃料成本/单位空载成本/单次启动成本/单次关停成本，为第g个新能源机组的单位新能源弃电成本，为第g个常规机组在t时段的有功出力，为第g个常规机组的最大/最小有功技术出力，为第g个常规机组在第t个时段的运行/启动/关停的0-1指示变量，为第i个节点在第t个时段的功率平衡松弛变量，为系统在第t个时段的备用松弛变量，β
dr
为系统的单位备用松弛成本，ω
neg
为系统中新能源机组的集合，ω
tg
为系统中常规机组的集合，为第g个节点的单位功率平衡松弛成本，为运行模拟计算包括的时间断面的集合，ωb为系统中节点的集合。
[0050]
进一步的，冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算模型的约束条件包括：
[0051]
常规机组开停机状态逻辑约束：
[0052][0053][0054]
常规机组最短开停机时间约束：
[0055][0056][0057]
常规机组出力约束：
[0058][0059][0060]
常规机组爬坡约束：
[0061][0062][0063]
新能源机组出力约束：
[0064][0065]
节点功率平衡约束：
[0066][0067][0068][0069][0070][0071]
负荷备用约束：
[0072][0073][0074][0075]
线路潮流约束：
[0076][0077][0078]
节点电压相角约束：
[0079][0080][0081]
节点电压幅值约束：
[0082][0083]
有效的线路潮流上限约束：
[0084][0085]
:m∈{1,...,mf}
[0086]
其中，θ
i,t
为第i个普通节点在t时段电压的相角，θ
s,t
为相角参考节点在t时段电压的相角，为第i个节点在t时段电压幅值的平方，为第l条线路在t时段的有功/无功潮流，g
ij
/b
ij
为第l条线路的电导/电纳，为第i个节点在t时段电压幅值的平方，为第j个节点在t时段电压幅值的平方，θ
ij,t
为第l条线路首端与末端的节点在t时段电压相角差值，为系统在第t个时段的备用松弛变量，为第d个负荷在t时段的有功负荷/无功负荷需求，为第g个常规机组在t时段的无功出力，为以第i个节点为首端节点/末端节点的输电线路的集合，为第g个新能源机组在t时段的有功出力，为第g个新能源机组在t时段的最大有功技术出力，为第g个常规机组的最短开机时间，为第g个常规机组的最短关机时间，t为常规机组，为第g个常规机组的上/下爬坡能力；为系统的正/负负荷备用系数，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第m分段的斜率/截距参数；mf为已识别线路对应的潮流上限约束的线性化分段数，为待识别线路在t时段的有功潮流，为待识别线路在t时段的无功潮流，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第mf+1-m分段的斜率，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第mf+1-m分段的截距参数。
[0087]
具体的，步骤s4中，当构建对应风险时段内的潮流上限约束如下：
[0088][0089]
:m∈{1,...,mf}
[0090][0091]
:m∈{1,...,mf}
[0092]
其中，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第m分段的斜率/截距参数；mf为已识别线路对应的潮流上限约束的线性化分段数，为第l条线路在第t个时段的首端有功/无功潮流；为第l条线路在第t个时段的末端有功/无功潮流，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第mf+1-m分段的斜率，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第mf+1-m分段的截距参数。
[0093]
进一步的，对中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的热启动模式下的冗余约束识别问题集执行并行计算，获得各输电线路在各时段内末端预估潮流上限的解如下：
[0094][0095][0096]
首端识别问题的目标函数为：
[0097][0098][0099]
约束条件包括：
[0100]
常规机组出力约束：
[0101][0102][0103]
新能源机组出力约束：
[0104][0105]
节点电压相角约束：
[0106][0107]
θ
s,t
＝0
[0108]
节点电压幅值约束：
[0109][0110]
[0111][0112][0113][0114][0115][0116][0117][0118][0119][0120][0121]
其中，为待识别线路在第t个时段的首端潮流；为待识别线路在t时段预估的首端潮流上限；b
+
(l)/b-(l)为第l条线路的首端节点/末端节点的集合；(i,j)为表示第l条线路以第i个节点为首端节点，以第j个节点为末端节点；b
+
(l')/b-(l')为待识别线路的首端节点/末端节点的集合；(i',j')为表示待识别线路以第i'个节点为首端节点，以第j'个节点为末端节点；为第l条线路在第t个时段的首端有功/无功潮流；为第l条线路在第t个时段的末端有功/无功潮流；为第l条线路在第t个时段的有功/无功损耗；为第i个节点在第t个时段电压的相角初值；为第l条线路在第t个时段首末端的节点电压相角差初值；为第i个节点在第t个时段电压的幅值平方初值；为第l条线路在第t个时段i节点与j节点电压幅值平方差初值；为第l条线路在第t个时段j节点与i节点电压幅值平方差初值，ω
neg
为系统中新能源机组的集合，ω
tg
为系统中常规机组的集合，ωb/ω
l
为系统中节点/输电线路的集合，为第d个负荷在t时
段的有功负荷/无功负荷需求，为第g个常规机组在t时段的无功出力，g
ij
/b
ij
为第l条线路的电导/电纳，为第l条线路的功率输送极限，为第l条线路首末端的节点在t时段电压相角差的初值，为第i个节点在t时段电压幅值的平方，为第j个节点在t时段电压幅值的平方，θ
ij,t
为第l条线路首末端的节点在t时段电压相角差值。
[0122]
第二方面，本发明实施例提供了一种输电网络冗余约束识别系统，包括：
[0123]
数据模块，获取电力系统中电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息；
[0124]
冷启动模块，利用数据模块得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的冷启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，为该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束；将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的冗余约束识别；
[0125]
计算模块，构建冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，利用数据模块得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，利用冷启动模块得到的冗余约束识别结果简化冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算，获取各节点电压幅值与相角的结果；
[0126]
热启动模块，利用数据模块得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息以及计算模块得到的电压幅值与相角结果作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的热启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，对该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束，使用计算模块中获取的电压幅值与相角结果更新各节点电压初值，执行热启动模式下的冗余约束识别；
[0127]
识别模块，根据冷启动模块的冷启动模式下的冗余约束识别和热启动模块的热启动模式下的冗余约束识别完成输电网络冗余约束识别。
[0128]
第三方面，一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述输电网络冗余约束识别方法的步骤。
[0129]
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述输电网络冗余约束识别方法的步骤。
[0130]
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
[0131]
一种输电网络冗余约束识别方法，基于线性化的交流潮流模型构建的网络传输约束集全面考虑了有功与无功成分对系统发电计划安排和输电安全的影响。通过求解多个较为简单的优化子问题，对给定负荷水平、新能源预测结果和不确定性误差下输电线路实际运行中的潮流极限进行保守估计，从而剔除不需要添加潮流上限约束也不会过载的线路以
有效削减约束规模，达到提高求解效率的目的。除此之外，由于各线路、各时段的潮流上限估计问题相互解耦，求解时可以做到独立、并行。该方法具有很好的并行计算潜力，能够充分利用硬件设备的计算资源。
[0132]
进一步的，判断输电线路是否存在潮流越限风险并进行冗余约束的剔除，是本发明筛选有效约束的关键步骤。对于实际运行中能够达到的潮流极限小于功率传输极限参数的输电线路，潮流上限约束属于冗余约束，不影响运行模拟的计算结果，但显著影响运行模拟的计算效率。因此，基于识别结果判断输电线路是否存在潮流越限风险，将不存在越限风险的输电线路对应的潮流上限约束予以剔除，有助于构建有效且规模有限的交流潮流网络传输约束集，进而有助于提升冷启动模式下的运行模拟的计算效率。
[0133]
进一步的，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的冷启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，是本发明的核心算法。冷启动模式下的冗余约束识别问题对输电线路实际运行中能达到的潮流极限进行保守估计，计算后结果可作为冷启动模式下冗余约束剔除的依据。由于采用了交流潮流模型，因此相较于传统直流潮流模型对系统中无功因素的影响考虑地较为充分，能够较为精准地刻画输电网潮流分布的物理规律，使冗余约束识别结果符合电力系统实际情况。由于各线路、各时段的识别问题解耦，冗余约束识别计算时可以做到独立、并行，能够充分利用计算资源，具有较高的计算效率。
[0134]
进一步的，执行冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算，是执行后续计算流程的必要步骤，为本发明执行后续步骤提供必要的边界条件数据。冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算可以获取各节点电压幅值与相角的结果，为热启动模式下的冗余约束识别提供节点电压幅值与相角的初值。
[0135]
进一步的，设置冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算的约束条件，是后续计算流程的必要步骤，为本发明后续步骤提供模型基础。本发明设置的冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算的约束条件，能够比较真实的模拟电力系统的运行情况，模拟系统实际运行过程中的火电机组开停机状态，以及各时刻功率平衡下的各类电源出力水平，从而较为准确的计算节点电压幅值与相角的初值。
[0136]
进一步的，判断输电线路是否存在潮流越限风险并进行冗余约束的剔除，是本发明筛选有效约束的关键步骤；增益与冷启动模式下的增益类似：基于识别结果判断输电线路是否存在潮流越限风险，将不存在越限风险的输电线路对应的潮流上限约束予以剔除，有助于构建有效且规模有限的交流潮流网络传输约束集，进而有助于提升热启动模式下的运行模拟的计算效率。
[0137]
进一步的，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的热启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，是本发明的核心算法。热启动模式下的冗余约束识别问题与冷启动模式下计算原理与流程类似，但识别结果考虑了输电网络损耗的影响因而更为精确。由于各线路、各时段的识别问题解耦，热启动模式下的冗余约束识别计算时也可以做到独立、并行，能够充分利用计算资源，具有较高的计算效率。
[0138]
可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
[0139]
综上所述，本发明全面考虑了有功与无功成分对系统发电计划安排和输电安全的影响，识别结果更准确，更符合电力系统中输电网的实际情况，并且通过并行计算获得了较
高的计算效率；能够正确识别并剔除不起作用的网络传输约束，在保证正确性的前提下减小问题的规模以改善问题的计算效率，适用于提升大规模电力系统规划方案中长期运行模拟的计算效率。
[0140]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0141]
图1为本发明流程图；
[0142]
图2为本发明实施例118节点系统网架图。
具体实施方式
[0143]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0144]
本发明提供了一种输电网络冗余约束识别方法，用于在电力系统规划评估中长期运行模拟计算时剔除冗余约束，在不影响结果正确性的前提下缩减问题规模以提高运行模拟的计算效率。基于线性化的交流潮流模型构建的网络传输约束集全面考虑了有功与无功成分对系统发电计划安排和输电安全的影响。通过求解多个较为简单的优化子问题，对给定负荷水平、新能源预测结果和不确定性误差下输电线路实际运行中的潮流极限进行保守估计，从而剔除不需要添加潮流上限约束也不会过载的线路以有效削减约束规模，达到提高求解效率的目的。除此之外，由于各线路、各时段的潮流上限估计问题相互解耦，求解时可以做到独立、并行。该方法具有很好的并行计算潜力，能够充分利用硬件设备的计算资源。本发明所提方法能够正确识别并剔除不起作用的网络传输约束，尤其是大规模电力系统中输电网络对应的冗余潮流上限约束，在保证正确性的前提下减小问题的规模以改善问题的计算效率，因此本发明所提方法非常适合用于提升大规模电力系统规划方案中长期运行模拟的计算效率。
[0145]
请参阅图1，本发明一种输电网络冗余约束识别方法，用于在电力系统规划评估中长期运行模拟计算时剔除冗余约束，在不影响结果正确性的前提下缩减问题规模以提高运行模拟的计算效率；包括以下步骤：
[0146]
s1、从电力系统规划部门获取系统基本技术数据；
[0147]
系统基本技术数据包括：电力系统中各类型电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息。
[0148]
s2、将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行“冷启动”模式下的冗余约束识别；包括以下步骤：
[0149]
s201、针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的“冷启动”模式下的冗余约束识别问题集，然后对所构建的“冷启动”模式下的冗余约束识别问题集执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限。
[0150]
(1)构建“冷启动”模式下的冗余约束识别问题集
[0151]“冷启动”模式下的冗余约束识别问题的原理在于通过求解多个较为简单的优化子问题，对给定负荷水平、新能源预测结果下输电线路实际运行中的潮流极限进行保守估计，从而剔除不需要添加潮流上限约束也不会过载的线路以有效削减约束规模。
[0152]
单条输电线路在单一时段内的“冷启动”模式下的冗余约束识别问题，其目标函数为式(1)，约束条件包括节点有功功率平衡约束(2)、节点无功功率平衡约束(3)、输电线路潮流约束(4)-(5)、输电线路潮流上限约束(6)、常规机组出力约束(7)-(8)、新能源机组出力约束(9)、节点电压相角约束(10)-(11)、节点电压幅值约束(12)。
[0153][0154][0155][0156][0157][0158][0159][0160][0161][0162][0163]
θ
s,t
＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0164][0165]
其中，为待识别线路在t时段(线性化的)的有功/无功潮流；为待识别线路在t时段预估的潮流上限；ω
tg(i)
/ω
neg(i)
/ω
d(i)
为第i个节点上所接的常规机组/新能源机组/负荷的集合；为以第i个节点为首端节点/末端节点的输电线路的集合；b
+
(l)/b-(l)为第l条线路的首端节点/末端节点的集合；(i,j)＝(b
+
(l),b-(l))为表示第l条线路以第i个节点为首端节点，以第j个节点为末端节点；ωb/ω
l
为系统中节点/输电线路的集合；ω
tg
/ω
neg
/ωd为系统中常规机组/新能源机组/负荷的集合；为第g个常规机组的最大/最小有功技术出力；为第g个常规机组的最大/最小无功技术出力；为第g个常规机组在t时段的有功出力；为第g个常规机组在t时段的无功出力；为第g个新能源机组在t时段的最大有功技术出力(即新能源预测功率)；为第g个新能
源机组在t时段的有功出力；为第l条线路在t时段(线性化的)的有功/无功潮流；为第l条线路的功率输送极限；为第i个节点在t时段电压幅值的平方；为第i个节点电压幅值运行的上/下限；θ
i,t
为第i个普通节点在t时段电压的相角；θ
s,t
为相角参考节点在t时段电压的相角；θ
ij,t
/θ
ji,t
为第l条线路首末端的节点在t时段电压相角差值；g
ij
/b
ij
为第l条线路的电导/电纳；为第d个负荷在t时段的有功负荷/无功负荷需求。
[0166]
(2)对“冷启动”模式下的冗余约束识别问题集执行并行计算
[0167]
由于各输电线路各时段对应的“冷启动”模式下的冗余约束识别问题相互独立，满足并行计算的应用条件，因此可以使用并行计算提升“冷启动”模式下冗余约束识别的计算速度。并行地求解问题(13)，获得各输电线路在各时段内预估潮流上限的解：
[0168][0169]
s202、基于步骤s201中获取的各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限结果，结合输电线路自身技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险。若存在潮流越限风险，则为该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束；若不存在潮流越限风险，则视输电线路对应的潮流上限约束为冗余约束，予以剔除。
[0170][0171]
对于每一个若满足式(14)成立，则表明输电线路在t时段内实际能达到的潮流上限不超过线路的热稳极限，即满足输电线路功率传输限制，因此该时段对应的潮流上限约束可视为冗余约束，应从网络传输约束集中剔除；若不满足式(14)成立，则表明输电线路可能存在潮流越限风险，应构建对应的潮流上限约束(15)保证输电线路运行满足功率传输限制。需要指出的是，潮流上限约束为二次约束，实质上刻画的是一条交流输电线路在p-q复平面上的安全运行区域，因此通过构造圆周的割线实现约束的线性化，得到线性约束式(15)。
[0172][0173]
:m∈{1,...,mf}
[0174]
其中，为已识别线路对应的潮流上限约束线性化第m分段的斜率/截距参数；mf为已识别线路对应的潮流上限约束的线性化分段数。
[0175]
s3、将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行“冷启动”模式下的电力系统中长期运行模拟计算，获取各节点电压幅值与相角的结果；
[0176]
(1)构建“冷启动”模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型
[0177]“冷启动”模式下的电力系统中长期运行模拟的目标函数为式(16)，目的在于最小
化系统的综合运行成本，即常规机组开停机成本、常规机组燃料成本与空载成本、新能源机组弃电成本、功率平衡松弛成本与备用松弛成本之和。约束条件包括：常规机组开停机状态逻辑约束(17)-(18)、常规机组最短开停机时间约束(19)-(20)、常规机组出力约束(21)-(22)、常规机组爬坡约束(23)、新能源机组出力约束(24)、节点功率平衡约束(25)-(27)、负荷备用约束(28)-(30)、线路潮流约束(31)-(32)、节点电压相角约束(33)-(34)和节点电压幅值约束(35)。此外，约束条件还包括步骤s202中所筛选出的有效的线路潮流上限约束(15)。
[0178][0179][0180][0181][0182][0183][0184][0185][0186][0187][0188][0189][0190]
[0191][0192][0193][0194][0195][0196][0197][0198]
其中，为运行模拟计算包括的时间断面的集合(运行模拟计算的时间尺度)；为第g个常规机组的单位燃料成本/单位空载成本/单次启动成本/单次关停成本；为第g个新能源机组的单位新能源弃电成本；为第i个节点的单位功率平衡松弛成本(单位切负荷与增负荷成本)；β
dr
为系统的单位备用松弛成本(单位切备用成本)；为第g个常规机组在第t个时段的运行/启动/关停的0-1指示变量(当取1时表示常规机组处于开机状态/将要进行开机动作/将要进行关机动作)；为第i个节点在第t个时段的功率平衡松弛变量；为系统在第t个时段的备用松弛变量；为第g个常规机组的上/下爬坡能力；为系统的正/负负荷备用系数。
[0199]
(2)执行“冷启动”模式下的电力系统中长期运行模拟的计算
[0200]
求解问题(36)，获取各节点电压幅值与相角的结果和θ
i,t
。
[0201][0202]
s4、使用步骤s3中获取的电压幅值与相角结果更新各节点电压初值，执行“热启动”模式下的冗余约束识别，包括以下步骤：
[0203]
s401、针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的“热启动”模式下的冗余约束识别问题集，然后对所构建的“热启动”模式下的冗余约束识别问题集执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限；
[0204]
(1)构建“热启动”模式下的冗余约束识别问题集
[0205]
a)首端识别问题的目标函数为式(37)，约束条件包括式(7)-(12)和(38)-(44)。
[0206][0207]
[0208][0209][0210][0211][0212][0213][0214][0215][0216][0217]
其中，为待识别线路在第t个时段(线性化的)的首端潮流；为待识别线路在t时段预估的首端潮流上限；b
+
(l)/b-(l)为第l条线路的首端节点/末端节点的集合；(i,j)＝(b
+
(l),b-(l))为表示第l条线路以第i个节点为首端节点，以第j个节点为末端节点；b
+
(l')/b-(l')为待识别线路的首端节点/末端节点的集合；(i',j')＝(b
+
(l'),b-(l'))为表示待识别线路以第i’个节点为首端节点，以第j’个节点为末端节点；为第l条线路在第t个时段(线性化的)的首端有功/无功潮流；为第l条线路在第t个时段(线性化的)的末端有功/无功潮流；为第l条线路在第t个时段的有功/无功损耗；为第l条线路在第t个时段(线性化的)的首端有功/无功潮流；为第l条线路在第t个时段(线性化的)的末端有功/无功潮流；为第i个节点在第t个时段电压的相角初值；为第l条线路在第t个时段首末端的节点电压相角差初值；为第i个节点在第t个时段电压的幅值平方初值；为第l条线路在第t个时段首末端的节点电压幅值平方差初值。
[0218]
b)首端识别问题的目标函数为式(45)，约束条件包括式(7)-(12)、(39)-(44)和
(46)。
[0219][0220][0221]
其中，为待识别线路在第t个时段(线性化的)的末端潮流；为待识别线路在t时段预估的末端潮流上限。
[0222]
(2)对“热启动”模式下的冗余约束识别问题集执行并行计算
[0223]
由于各输电线路各时段对应的“热启动”模式下的冗余约束识别问题相互独立，满足并行计算的应用条件，因此可以使用并行计算提升“热启动”模式下冗余约束识别的计算速度。并行地求解问题(47)，获得各输电线路在各时段内首端预估潮流上限的解。并行地求解问题(48)，获得各输电线路在各时段内末端预估潮流上限的解：
[0224][0225][0226]
s402、基于步骤s401中获取的各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限结果，结合输电线路自身技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险。若存在潮流越限风险，则为该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束；若不存在潮流越限风险，则视输电线路对应的潮流上限约束为冗余约束，予以剔除。
[0227][0228]
对于每一个若满足式(49)成立，则表明输电线路在t时段内实际能达到的潮流上限不超过线路的热稳极限，即满足输电线路功率传输限制，因此该时段对应的潮流上限约束可视为冗余约束，应从网络传输约束集中剔除；若不满足式(49)成立，则表明输电线路的首端或者末端可能存在潮流越限风险，应构建对应的潮流上限约束(50)和(51)保证输电线路运行满足功率传输限制。
[0229][0230]
:m∈{1,...,mf}
[0231][0232]
:m∈{1,...,mf}
[0233]
本发明再一个实施例中，提供一种输电网络冗余约束识别系统，该系统能够用于实现上述输电网络冗余约束识别方法，具体的，该输电网络冗余约束识别系统包括数据模块、冷启动模块、计算模块、热启动模块以及识别模块。
[0234]
其中，数据模块，获取电力系统中电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息；
[0235]
冷启动模块，利用数据模块得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的冷启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，为该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束；将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的冗余约束识别；
[0236]
计算模块，构建冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，利用数据模块得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，利用冷启动模块得到的冗余约束识别结果简化冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算，获取各节点电压幅值与相角的结果；
[0237]
热启动模块，利用数据模块得到的电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息以及计算模块得到的电压幅值与相角结果作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的热启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，对该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束，使用计算模块中获取的电压幅值与相角结果更新各节点电压初值，执行热启动模式下的冗余约束识别；
[0238]
识别模块，根据冷启动模块的冷启动模式下的冗余约束识别和热启动模块的热启动模式下的冗余约束识别完成输电网络冗余约束识别。
[0239]
本发明再一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor、dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条
以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于输电网络冗余约束识别方法的操作，包括：
[0240]
获取电力系统中电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息；利用电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的冷启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，为该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束；将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的冗余约束识别；构建冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，利用电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，利用冗余约束识别结果简化冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算，获取各节点电压幅值与相角的结果；利用电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息以及电压幅值与相角结果作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的热启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，对该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束，使用电压幅值与相角结果更新各节点电压初值，执行热启动模式下的冗余约束识别；根据冷启动模式下的冗余约束识别和热启动模式下的冗余约束识别完成输电网络冗余约束识别。
[0241]
本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(memory)，所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0242]
可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关输电网络冗余约束识别方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：
[0243]
获取电力系统中电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息；利用电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的冷启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，为该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束；将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的冗余约束识别；构建冷启动模
式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，利用电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息作为边界条件，利用冗余约束识别结果简化冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟的计算模型，将各节点电压幅值初值设为1，电压相角初值设为0，执行冷启动模式下的电力系统中长期运行模拟计算，获取各节点电压幅值与相角的结果；利用电源的技术参数，已有输电网架及网络参数，负荷需求及新能源发电的历史信息以及电压幅值与相角结果作为边界条件，针对已有输电网架中所有的输电电路，构建中长期运行模拟时间尺度内所有时段中的热启动模式下的冗余约束识别问题集并执行并行计算，获取各输电线路在各时段内的线上潮流能够达到的功率极限，结合输电线路技术参数，判断输电线路是否存在潮流越限风险，对该输电线路构建相应风险时段内的潮流上限约束，使用电压幅值与相角结果更新各节点电压初值，执行热启动模式下的冗余约束识别；根据冷启动模式下的冗余约束识别和热启动模式下的冗余约束识别完成输电网络冗余约束识别。
[0244]
为验证本发明所提方法的有效性，选取118节点的电力系统进行计算分析。该系统网架结构设置如图2所示，总共包含118个节点、186条输电线路、54台火电机组、5座风电场和14座光伏电站。各类发电机组和负荷分布在三个区域中，l44、l45、l54、l108、l116、l120和l185构成了r1-r2区域间输电断面，l128、l148、l157、l158和l159构成了r2-r3区域间输电断面，其中l116作为输电断面中的大容量线路加装了统一潮流控制器装置。该系统的电源结构以燃煤火电、光伏和风电为主，分别为657万千瓦、344.58万千瓦和107万千瓦，新能源总装机占比达到了38.52％，除此之外还配有少量的燃气和燃油火电机组。
[0245]
设计对比算例，其中线性化分段数mf设为6，新能源的预测误差设为30％，存在预测误差的时段的比例分别设为25％，50％和100％：
[0246]
算例1：运行模拟计算，冷启动模式，不采用冗余约束识别；
[0247]
算例2：运行模拟计算，冷启动模式，采用冗余约束识别；
[0248]
算例3：运行模拟计算，热启动模式，不采用冗余约束识别；
[0249]
算例4：运行模拟计算，热启动模式，采用冗余约束识别；
[0250]
具体计算结果如表1和表2所示。
[0251]
表1“冷启动”模式下冗余约束识别效果对比
[0252][0253]
表2“热启动”模式下冗余约束识别效果对比
[0254][0255]
从原问题约束数量上来看，采用冗余约束识别算法前后，“冷启动”模式下原问题约束减少了60.58％，“热启动”模式下则减少了69.45％。由此说明，当系统的网架规模较为庞大时，理想状态下冗余约束识别算法能够大幅削减约束数量，显著缩小原问题规模。
[0256]
从求解的时间开销上来看，无论是采用“冷启动”模式还是“热启动”模式，冗余约束识别都能显著提升求解效率。当预测误差时段比例分别取25％、50％和100％时，“冷启动”模式下采用冗余约束识别算法后能够使模型的求解时间开销分别下降了70.54％、38.1％和33.87％，“热启动”模式下则更为明显，主要表现在部分参数设置环境下，因求解耗时过长而被视为无法求解的模型在采用冗余约束识别算法后顺利实现了求解，解决了模型的可解性问题。
[0257]
综上所述，本发明一种输电网络冗余约束识别方法、系统、介质及设备，采用了线性化的交流潮流模型构建网络传输约束，全面考虑了有功与无功成分对系统发电计划安排和输电安全的影响，识别结果更准确，更符合电力系统中输电网的实际情况，并且通过并行计算获得了较高的计算效率；能够正确识别并剔除不起作用的网络传输约束，尤其是大规模电力系统中输电网络对应的冗余潮流上限约束，在保证正确性的前提下减小问题的规模以改善问题的计算效率，适用于提升大规模电力系统规划方案中长期运行模拟的计算效率。