本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)的運(yùn)行和控制
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
：當(dāng)前我國的互聯(lián)電網(wǎng)采用分級分區(qū)控制架構(gòu)。我國的互聯(lián)大電網(wǎng)由若干個(gè)區(qū)域電網(wǎng)組成，每個(gè)區(qū)域電網(wǎng)由多個(gè)省級電網(wǎng)組成。其中，每個(gè)省級電網(wǎng)控制中心負(fù)責(zé)監(jiān)視與控制本地電網(wǎng)，各個(gè)省級電網(wǎng)控制中心由區(qū)域電網(wǎng)上層控制中心協(xié)調(diào)。上層控制中心主要負(fù)責(zé)省級電網(wǎng)之間聯(lián)絡(luò)線潮流的監(jiān)視、決策與控制。目前我國的互聯(lián)電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行采用定聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃調(diào)度方法。在傳統(tǒng)的聯(lián)絡(luò)線日前計(jì)劃決策過程中，各個(gè)省級電網(wǎng)的本地控制中心首先向上層控制中心上報(bào)聯(lián)絡(luò)線潮流的預(yù)計(jì)劃值。各個(gè)省級電網(wǎng)所提供的聯(lián)絡(luò)線預(yù)計(jì)劃之間可能不匹配，因此，上層控制中心需要對預(yù)計(jì)劃進(jìn)行人工調(diào)整確定，從而產(chǎn)生新的聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃下發(fā)各個(gè)省級電網(wǎng)。隨著大規(guī)模風(fēng)電的接入，多區(qū)域電網(wǎng)的定聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃調(diào)度方法面臨新的挑戰(zhàn)。首先，該方法要求省級電網(wǎng)在日內(nèi)調(diào)度中嚴(yán)格執(zhí)行日前整定的聯(lián)絡(luò)線潮流計(jì)劃，這限制了區(qū)域之間進(jìn)行靈活的功率交換。因此，該調(diào)度方法不僅限制了區(qū)域旋轉(zhuǎn)備用和調(diào)峰容量共享，而且割裂了潛力巨大的跨區(qū)風(fēng)電消納市場。由于日前風(fēng)電預(yù)測精度不高，日前整定的聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃結(jié)果難以適應(yīng)日內(nèi)風(fēng)電的快速波動(dòng)。另外，傳統(tǒng)聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃決策方式?jīng)]有考慮風(fēng)電的不確定性，這可能導(dǎo)致聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃不合理，使得聯(lián)絡(luò)線功率受端區(qū)域電網(wǎng)因向下旋轉(zhuǎn)備用不足產(chǎn)生不必要的棄風(fēng)。魯棒優(yōu)化問題屬于一種考慮參數(shù)不確定性的優(yōu)化問題，在給定不確定參數(shù)變化范圍的情況下，該方法尋求一個(gè)最優(yōu)解，使得約束條件在不確定參數(shù)的所有可能取值下均得到滿足。兩階段魯棒優(yōu)化問題為考慮參數(shù)與決策變量決策順序的優(yōu)化問題，其決策順序可分為兩個(gè)階段。約束-列生成算法可求解兩階段魯棒優(yōu)化問題。在求解兩階段魯棒優(yōu)化模型方面，約束-列生成算法的收斂性優(yōu)于Benders分解算法。約束-列生成算法采用主問題-子問題交替迭代的方式進(jìn)行求解。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的旨在克服傳統(tǒng)定聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃方法帶來的弊端，提出一種基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法。本發(fā)明考慮了風(fēng)電的不確定性，充分開發(fā)了電網(wǎng)不同區(qū)域的調(diào)峰容量，適應(yīng)風(fēng)電的快速波動(dòng)，可有效減少棄風(fēng)。本發(fā)明提出的一種基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法，該方法首先建立考慮風(fēng)電不確定性的基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，所建立的模型是兩階段魯棒優(yōu)化模型，該模型由目標(biāo)函數(shù)和約束條件構(gòu)成；然后，將建立的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型轉(zhuǎn)化成矩陣形式表達(dá)，采用基于約束-列生成法的求解算法對模型進(jìn)行求解，并將結(jié)果用于經(jīng)濟(jì)調(diào)度。該方法具體包括以下步驟：1)建立考慮風(fēng)電不確定性的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，該模型由目標(biāo)函數(shù)和約束條件構(gòu)成；具體步驟包括：多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)如式(1)所示：該目標(biāo)函數(shù)分為三個(gè)部分：第一部分為該模型的第一階段目標(biāo)，即式(1)中最外層的最小化問題，解決對應(yīng)聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃決策；第二部分為確定在每個(gè)區(qū)域所定義的風(fēng)電不確定集合內(nèi)的最惡劣風(fēng)電出力場景，即式(1)中中間層的最大化問題，模擬最惡劣場景的確立；第三部分為該模型的第二階段目標(biāo)，即式(1)中內(nèi)層的最小化問題，通過經(jīng)濟(jì)調(diào)度決策達(dá)到最小化運(yùn)行總成本的目標(biāo)；所述目標(biāo)函數(shù)的每個(gè)部分均包含各自的約束條件；1.1)該模型在第一階段中，決策變量包括聯(lián)絡(luò)線潮流L以及各區(qū)域內(nèi)部邊界節(jié)點(diǎn)等值注入pB；該模型第一階段的約束條件：變量L和pB的可行集合表示為：L‾l≤Ll,t≤L‾t---(3)]]>式(2)為聯(lián)絡(luò)線潮流和邊界等值注入之間的線性等式約束，式(3)表示聯(lián)絡(luò)線潮流限制約束；式中，Ll,t為第l條聯(lián)絡(luò)線在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的潮流，為第j個(gè)邊界節(jié)點(diǎn)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的邊界等值注入，為聯(lián)絡(luò)線下標(biāo)集合，為區(qū)域下標(biāo)集合，為第a個(gè)區(qū)域的邊界節(jié)點(diǎn)下標(biāo)集合；Ml,j表示第l條聯(lián)絡(luò)線潮流對第j個(gè)邊界節(jié)點(diǎn)等值注入的靈敏度系數(shù)，Ll和分別表示第l條聯(lián)絡(luò)線潮流的下限和上限；1.2)該模型第二部分中的確定使得運(yùn)行總成本最大的最惡劣風(fēng)電場景，按照區(qū)域下標(biāo)a進(jìn)行分解；約束條件：對于單個(gè)區(qū)域a，其不確定集合描述如下p~w,tW=Pw,tW0+zw,t+(P‾w,tW-Pw,tW0)-zw,t-(Pw,tW0-P‾w,tW)---(4)]]>zw,t+∈[0,1],zw,t-∈[0,1],---(6)]]>其中，為第w個(gè)風(fēng)電場在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的最大可調(diào)度出力，為掛接在第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的風(fēng)電場下標(biāo)集合，為第a個(gè)區(qū)域的節(jié)點(diǎn)下標(biāo)集合；式(4)為的參數(shù)化表示約束，即通過輔助變量和表示的取值；在式(4)中，表示第w個(gè)風(fēng)電場在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的風(fēng)電出力預(yù)測值，和分別為第w個(gè)風(fēng)電場在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的風(fēng)電預(yù)測區(qū)間的上界和下界；式(5)為不確定預(yù)算集合約束；其中，Γw為第w個(gè)風(fēng)電場的時(shí)間不確定性預(yù)算，Πa,t為第a個(gè)區(qū)域在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的空間不確定性預(yù)算；式(6)為輔助變量和的取值約束；1.3)該模型在第二階段中，決策變量包括常規(guī)機(jī)組出力風(fēng)電場出力以及切負(fù)荷量Δda；第二階段目標(biāo)函數(shù)中的運(yùn)行成本包括三部分：第一部分為常規(guī)機(jī)組的發(fā)電成本第二部分為棄風(fēng)懲罰項(xiàng)第三項(xiàng)為切負(fù)荷成本各部分成本的表達(dá)式如式(7)至式(9)所示：式(7)表示常規(guī)機(jī)組發(fā)電成本，其中為第g臺(tái)發(fā)電機(jī)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的有功出力，為第g臺(tái)發(fā)電機(jī)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的分段線性發(fā)電成本函數(shù)，為掛接在第i個(gè)節(jié)點(diǎn)上的常規(guī)機(jī)組下標(biāo)集合；式(8)表示棄風(fēng)懲罰成本，其中為第w個(gè)風(fēng)電場的棄風(fēng)懲罰因子；式(9)表示切負(fù)荷成本，其中為切負(fù)荷價(jià)格，Δdi,t為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的切負(fù)荷量；該模型第二階段的約束條件；單區(qū)域經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的可行集合描述如下：pg,tG+rg,tG+≤P‾gG,0≤rg,tG+≤RUgG·ΔT,---(13)]]>pg,tG-rg,tG-≥P‾gG,0≤rg,tG-≤RDgG·ΔT,---(14)]]>-RDgG·ΔT≤pg,tG-pg,t-1G≤RUgG·ΔT,---(17)]]>P‾gG≤pg,tG≤p‾gG,---(18)]]>0≤pw,tW≤p~w,tW,---(19)]]>0≤Δdi,t≤di,t,---(20)]]>式(10)為區(qū)域功率平衡約束，其中di,t為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的節(jié)點(diǎn)負(fù)荷，表示首端節(jié)點(diǎn)位于第a個(gè)區(qū)域的聯(lián)絡(luò)線下標(biāo)集合，表示末端節(jié)點(diǎn)位于第a個(gè)區(qū)域的聯(lián)絡(luò)線下標(biāo)集合；式(11)為區(qū)域內(nèi)部的邊界等值注入與區(qū)域內(nèi)部節(jié)點(diǎn)注入之間的線性等式約束；式(12)為區(qū)域內(nèi)部線路的傳輸容量約束，其中Ff和分別表示第f條線路的潮流下限和上限，表示第f條線路潮流對第i個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)注入的轉(zhuǎn)移分布因子，表示第f條線路潮流對第l條聯(lián)絡(luò)線功率注入的轉(zhuǎn)移分布因子；式(13)和式(14)分別為常規(guī)機(jī)組的向上、向下旋轉(zhuǎn)備用約束，其中和分別為第g臺(tái)機(jī)組在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的向上、向下旋轉(zhuǎn)備用容量，和分別為第g臺(tái)機(jī)組的出力上限和下限，和分別為第g臺(tái)機(jī)組的向上、向下爬坡速率，ΔT為相鄰調(diào)度時(shí)段時(shí)間間隔；式(15)和式(16)分別為區(qū)域系統(tǒng)向上、向下旋轉(zhuǎn)備用容量約束，其中和分別為第a個(gè)區(qū)域在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的向上、向下旋轉(zhuǎn)備用容量要求；式(17)為常規(guī)機(jī)組的爬坡速率約束；式(18)和式(19)分別表示常規(guī)機(jī)組和風(fēng)電場的出力限制約束；式(20)為切負(fù)荷量限制約束；2)將多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型轉(zhuǎn)化成矩陣形式表達(dá)將式(1)中所描述的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)表示為矩陣形式，如式(21)所示：其中，ΩF＝{y|Ay≤c}(22)ΩaS(y,ua)={xa|Faxa≤da-Day-Eaua}---(24)]]>其中，y表示第一階段決策變量，ua表示不確定參數(shù)，xa表示第二階段決策變量，式(22)代表式(2)～式(3)所描述的約束條件，式(23)代表式(4)～式(6)所描述的約束條件，式(24)代表式(10)～式(20)所描述的約束條件；3)對多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型求解，將結(jié)果用于經(jīng)濟(jì)調(diào)度；對多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型采用基于約束-列生成法的求解算法進(jìn)行求解；具體步驟如下：3.1)初始化；初始化目標(biāo)下界LB＝-∞，目標(biāo)上界UB＝+∞，迭代次數(shù)m＝0以及約束索引集設(shè)置收斂誤差ε＞0；3.2)對主問題求解；所述主問題是松弛了每個(gè)區(qū)域內(nèi)部最優(yōu)性的全局優(yōu)化問題，如式(25)所示：約束條件為Ay≤c(26)對主問題求解，得到主問題的最優(yōu)解并更新3.3)對子問題求解；子問題指的是式(21)中的內(nèi)層max-min問題，即式(21)中去掉最外層最小化后的問題，子問題為每個(gè)區(qū)域內(nèi)的動(dòng)態(tài)魯棒經(jīng)濟(jì)調(diào)度；得到子問題的最優(yōu)解3.4)收斂判定；更新如果UB-LB＜ε，則終止算法，步驟3.2)中主問題的最優(yōu)解即為多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的最優(yōu)解；否則，執(zhí)行步驟3.5)；3.5)生成約束和列；對于所有執(zhí)行以下步驟：3.5.1)如果Ra(y*(m+1))＜+∞，則令O＝O∪{k+1}且k＝k+1；將決策變量以及約束如式(29)所示添加至主問題，重新返回步驟3.2)：αa≥baTua*(m+1)+caTxa*(m+1),Faxa(m+1)+Day≤da-Eaua*(m+1)---(29)]]>3.5.2)如果Ra(y*(m+1))＝+∞，則令k＝k+1；確定使得Ra(y*(m+1))＝+∞的場景將決策變量以及約束如式(30)所示添加至主問題，重新返回步驟3.2)：Faxa(m+1)+Day≤da-Eaua*(m+1)---(30)]]>本發(fā)明的特點(diǎn)及有益效果：本發(fā)明所提出的基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法，考慮了風(fēng)電的不確定性，充分開發(fā)了電網(wǎng)不同區(qū)域的調(diào)峰容量，適應(yīng)風(fēng)電的快速波動(dòng)，可有效減少棄風(fēng)，更加充分利用了風(fēng)資源。本發(fā)明同時(shí)考慮了各個(gè)子區(qū)域的調(diào)度獨(dú)立性，通過迭代算法保證全局總發(fā)電成本在不確定性最惡劣的情況下最低。本發(fā)明所采用的求解方法具有收斂速度快的特點(diǎn)，可促進(jìn)可再生能源的消納，適合大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用。具體實(shí)施方式本發(fā)明提出的一種基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法，下面結(jié)合具體實(shí)施例進(jìn)一步說明如下。本發(fā)明提出的一種基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法，該方法首先建立考慮風(fēng)電不確定性的基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，所建立的模型是兩階段魯棒優(yōu)化模型，該模型由目標(biāo)函數(shù)和約束條件構(gòu)成；然后，將建立的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型轉(zhuǎn)化成矩陣形式表達(dá)，采用基于約束-列生成法的求解算法對模型進(jìn)行求解，并將結(jié)果用于經(jīng)濟(jì)調(diào)度。該方法具體包括以下步驟：1)建立考慮風(fēng)電不確定性的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型，該模型由目標(biāo)函數(shù)和約束條件構(gòu)成；具體步驟包括：為了計(jì)及風(fēng)電不確定的影響，本發(fā)明采用兩階段自適應(yīng)魯棒優(yōu)化建立基于魯棒聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)在第一階段首先解決聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃決策；然后，確定在每個(gè)區(qū)域所定義的風(fēng)電不確定集合內(nèi)的最惡劣風(fēng)電出力場景；在第二階段中，在最惡劣風(fēng)電出力場景下，通過經(jīng)濟(jì)調(diào)度決策達(dá)到最小化運(yùn)行總成本的目標(biāo)；該目標(biāo)函數(shù)如式(1)所示：該目標(biāo)函數(shù)分為三個(gè)部分：第一部分為該模型的第一階段目標(biāo)，即式(1)中最外層的最小化問題，解決對應(yīng)聯(lián)絡(luò)線計(jì)劃決策；第二部分為確定在每個(gè)區(qū)域所定義的風(fēng)電不確定集合內(nèi)的最惡劣風(fēng)電出力場景，即式(1)中中間層的最大化問題，模擬最惡劣場景的確立；第三部分為該模型的第二階段目標(biāo)，即式(1)中內(nèi)層的最小化問題，通過經(jīng)濟(jì)調(diào)度決策達(dá)到最小化運(yùn)行總成本的目標(biāo)；所述目標(biāo)函數(shù)的每個(gè)部分均包含各自的約束條件；1.1)該模型在第一階段中，決策變量包括聯(lián)絡(luò)線潮流L以及各區(qū)域內(nèi)部邊界節(jié)點(diǎn)等值注入pB；該模型第一階段的約束條件：變量L和pB的可行集合表示為：L‾l≤Ll,t≤L‾t---(3)]]>式(2)為聯(lián)絡(luò)線潮流和邊界等值注入之間的線性等式約束，式(3)表示聯(lián)絡(luò)線潮流限制約束；式中，Ll,t為第l條聯(lián)絡(luò)線在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的潮流，為第j個(gè)邊界節(jié)點(diǎn)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的邊界等值注入，為聯(lián)絡(luò)線下標(biāo)集合，為區(qū)域下標(biāo)集合，為第a個(gè)區(qū)域的邊界節(jié)點(diǎn)下標(biāo)集合；Ml,j表示第l條聯(lián)絡(luò)線潮流對第j個(gè)邊界節(jié)點(diǎn)等值注入的靈敏度系數(shù)，Ll和分別表示第l條聯(lián)絡(luò)線潮流的下限和上限；1.2)該模型的目的在于尋找使得運(yùn)行總成本最大的最惡劣風(fēng)電場景；假設(shè)描述互聯(lián)電力系統(tǒng)風(fēng)電不確定性的不確定集合是各個(gè)區(qū)域子系統(tǒng)不確定集合的笛卡爾積，那么該模型第二部分的確定使得運(yùn)行總成本最大的最惡劣風(fēng)電場景，按照區(qū)域下標(biāo)a進(jìn)行分解；約束條件：對于單個(gè)區(qū)域a，其不確定集合描述如下p~w,tW=Pw,tW0+zw,t+(P‾w,tW-Pw,tW0)-zw,t-(Pw,tW0-P‾w,tW)---(4)]]>zw,t+∈[0,1],zw,t-∈[0,1],---(6)]]>其中，為第w個(gè)風(fēng)電場在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的最大可調(diào)度出力，為掛接在第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的風(fēng)電場下標(biāo)集合，為第a個(gè)區(qū)域的節(jié)點(diǎn)下標(biāo)集合；式(4)為的參數(shù)化表示約束，即通過輔助變量和表示的取值；在式(4)中，表示第w個(gè)風(fēng)電場在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的風(fēng)電出力預(yù)測值，和分別為第w個(gè)風(fēng)電場在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的風(fēng)電預(yù)測區(qū)間的上界和下界；式(5)為不確定預(yù)算集合約束；其中，Γw為第w個(gè)風(fēng)電場的時(shí)間不確定性預(yù)算，Πa,t為第a個(gè)區(qū)域在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的空間不確定性預(yù)算，通過調(diào)節(jié)參數(shù)Γw和Πa,t的取值來控制魯棒最優(yōu)解的保守性；式(6)為輔助變量和的取值約束；1.3)該模型第二階段是在給定風(fēng)電最大出力場景下的單區(qū)域經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題；在該階段中，決策變量包括常規(guī)機(jī)組出力風(fēng)電場出力以及切負(fù)荷量Δda；第二階段目標(biāo)函數(shù)中的運(yùn)行成本包括三部分：第一部分為常規(guī)機(jī)組的發(fā)電成本第二部分為棄風(fēng)懲罰項(xiàng)第三項(xiàng)為切負(fù)荷成本各部分成本的表達(dá)式如式(7)至式(9)所示：式(7)表示常規(guī)機(jī)組發(fā)電成本，其中為第g臺(tái)發(fā)電機(jī)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的有功出力，為第g臺(tái)發(fā)電機(jī)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的分段線性發(fā)電成本函數(shù)，為掛接在第i個(gè)節(jié)點(diǎn)上的常規(guī)機(jī)組下標(biāo)集合；式(8)表示棄風(fēng)懲罰成本，其中為第w個(gè)風(fēng)電場的棄風(fēng)懲罰因子；式(9)表示切負(fù)荷成本，其中為切負(fù)荷價(jià)格，Δdi,t為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的切負(fù)荷量；該模型第二階段的約束條件；單區(qū)域經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的可行集合描述如下：pg,tG+rg,tG+≤P‾gG,0≤rg,tG+≤RUgG·ΔT,---(13)]]>pg,tG-rg,tG-≥P‾gG,0≤rg,tG-≤RDgG·ΔT,---(14)]]>-RDgG·ΔT≤pg,tG-pg,t-1G≤RUgG·ΔT,---(17)]]>P‾gG≤pg,tG≤P‾gG,---(18)]]>0≤pw,tW≤p~w,tW,---(19)]]>0≤Δdi,t≤di,t，(20)式(10)為區(qū)域功率平衡約束，其中di,t為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的節(jié)點(diǎn)負(fù)荷，表示首端節(jié)點(diǎn)位于第a個(gè)區(qū)域的聯(lián)絡(luò)線下標(biāo)集合，表示末端節(jié)點(diǎn)位于第a個(gè)區(qū)域的聯(lián)絡(luò)線下標(biāo)集合；式(11)為區(qū)域內(nèi)部的邊界等值注入與區(qū)域內(nèi)部節(jié)點(diǎn)注入之間的線性等式約束；式(12)為區(qū)域內(nèi)部線路的傳輸容量約束，其中Ff和分別表示第f條線路的潮流下限和上限，表示第f條線路潮流對第i個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)注入的轉(zhuǎn)移分布因子，表示第f條線路潮流對第l條聯(lián)絡(luò)線功率注入的轉(zhuǎn)移分布因子；式(13)和式(14)分別為常規(guī)機(jī)組的向上、向下旋轉(zhuǎn)備用約束，其中和分別為第g臺(tái)機(jī)組在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的向上、向下旋轉(zhuǎn)備用容量，和分別為第g臺(tái)機(jī)組的出力上限和下限，和分別為第g臺(tái)機(jī)組的向上、向下爬坡速率，ΔT為相鄰調(diào)度時(shí)段時(shí)間間隔；式(15)和式(16)分別為區(qū)域系統(tǒng)向上、向下旋轉(zhuǎn)備用容量約束，其中和分別為第a個(gè)區(qū)域在第t個(gè)調(diào)度時(shí)段的向上、向下旋轉(zhuǎn)備用容量要求；式(17)為常規(guī)機(jī)組的爬坡速率約束；式(18)和式(19)分別表示常規(guī)機(jī)組和風(fēng)電場的出力限制約束；式(20)為切負(fù)荷量限制約束；2)將多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型轉(zhuǎn)化成矩陣形式表達(dá)為了方便表達(dá)，將式(1)中所描述的多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)表示為抽象的矩陣形式，如式(21)所示：其中，ΩF＝{y|Ay≤c}(22)Ωas(y,ua)={xa|Faxa≤da-Day-Eaua}---(24)]]>其中，y表示第一階段決策變量，ua表示不確定參數(shù)，xa表示第二階段決策變量，式(22)代表式(2)～式(3)所描述的約束條件，式(23)代表式(4)～式(6)所描述的約束條件，式(24)代表式(10)～式(20)所描述的約束條件；3)對多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型求解，將結(jié)果用于經(jīng)濟(jì)調(diào)度；對多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型采用基于約束-列生成法的求解算法進(jìn)行求解；具體步驟如下：3.1)初始化；初始化目標(biāo)下界LB＝-∞，目標(biāo)上界UB＝+∞，迭代次數(shù)m＝0以及約束索引集設(shè)置收斂誤差ε＞0；3.2)對主問題求解；所述主問題是松弛了每個(gè)區(qū)域內(nèi)部最優(yōu)性的全局優(yōu)化問題，如式(25)所示：約束條件為Ay≤c(26)對主問題求解，得到主問題的最優(yōu)解并更新3.3)對子問題求解，得到子問題的最優(yōu)解子問題指的是式(21)中的內(nèi)層max-min問題，即式(21)中去掉最外層最小化的問題，子問題為每個(gè)區(qū)域內(nèi)的動(dòng)態(tài)魯棒經(jīng)濟(jì)調(diào)度；對于一般的多面體不確定集合，子問題可以利用卡羅需-庫恩-塔克(KKT)條件轉(zhuǎn)換為等價(jià)的混合整數(shù)規(guī)劃問題。特別地，如果不確定集合為僅考慮整數(shù)不確定預(yù)算的簡單多面體時(shí)，子問題可以通過線性規(guī)劃對偶轉(zhuǎn)換為形式更為簡單的混合整數(shù)規(guī)劃問題，從而提高求解效率。本發(fā)明所建立的模型符合上述第二種情況，因此子問題選用該方法進(jìn)行求解。式(21)中所示的區(qū)域a的第二階段問題(即內(nèi)層的最小化問題)的對偶問題如式(29)所示：Sa(y,ua)=minxa{caTxa|Faxa≤da-Day-Eaua}=maxλa{λaT(Day+Eaua-da)λaTFa+caT=0,λa≥0}---(29)]]>將區(qū)域a的子問題寫成如式(30)所示：式(30)所示的模型的目標(biāo)函數(shù)含有雙線性項(xiàng)因此該模型為非凸的雙線性規(guī)劃模型。由于預(yù)算值Γa和Πa,t為整數(shù)，不確定集合中的最惡劣風(fēng)電場景必然在風(fēng)電預(yù)測區(qū)間的上界、下界或者預(yù)測值處取到。換言之，不確定集合中輔助變量和的取值只能為0或者1。根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，可以通過大M法將式(30)所示的子問題模型等價(jià)地轉(zhuǎn)換為如式(31)所示：Ra(y)=maxua,λa,ηa+,ηa-,za+,za-baTua+(Day+Eaua0-da)Tλa+1Tηa++1Tηa----(31)]]>約束條件為ηa+≤M·za+---(32)]]>ηa+-(EaΔUa+)Tλa≤M·(1-za+)---(33)]]>ηa-≤M·za----(34)]]>ηa-+(EaΔUa-)Tλa≤M·(1-za-)---(35)]]>λaTFa+caT=0---(36)]]>ua=ua0+ΔUa+za+-ΔUa-za----(37)]]>λa≥0,za+∈{0,1},za-∈{0,1}---(39)]]>轉(zhuǎn)換后的模型為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，直接通過整數(shù)規(guī)劃求解器進(jìn)行嚴(yán)格的求解。在給定變量y和ua取值的情況下，若式(29)中最小化問題是可行的，則其最優(yōu)值Sa(y,ua)為有限值；否則，Sa(y,ua)＝+∞。因此，子問題的最優(yōu)值為Ra(y)＜+∞或者Ra(y)＝+∞。這意味著所給定的第一階段變量y使得式(29)中的最小化問題在不確定集合中的所有風(fēng)電場景下均是可行的，或者使得該問題在不確定集合中的某些場景下是不可行的。3.4)收斂判定；更新如果UB-LB＜ε，則終止算法，步驟3.2)中主問題的最優(yōu)解即為多區(qū)域異步協(xié)調(diào)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型的最優(yōu)解；否則，執(zhí)行步驟3.5)；3.5)生成約束和列；對于所有執(zhí)行以下步驟：3.5.1)如果Ra(y*(m+1))＜+∞，則令O＝O∪{k+1}且k＝k+1；將決策變量以及約束如式(40)所示添加至主問題，重新返回步驟3.2)：αa≥baTua*(m+1)+caTxa*(m+1),Faxa(m+1)+Day≤da-Eaua*(m+1)---(40)]]>3.5.2)如果Ra(y*(m+1))＝+∞，則令k＝k+1；確定使得Ra(y*(m+1))＝+∞的場景將決策變量以及約束如式(41)所示添加至主問題，重新返回步驟3.2)：Faxa(m+1)+Day≤da-Eaua*(m+1)---(41)]]>。當(dāng)前第1頁1 2 3