本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域，具體是用拍賣算法來解決電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度問題。

背景技術(shù)：

電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度的任務(wù)是在滿足系統(tǒng)安全和電能質(zhì)量要求的前提下盡可能提高系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性。求解電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度的方法可分為集中式方法和分布式方法。傳統(tǒng)的集中式方法例如迭代法和內(nèi)點法，這兩種傳統(tǒng)方法在成本函數(shù)為凸性的情況下才能使用。盡管凸函數(shù)適合經(jīng)濟調(diào)度的初步分析，但是凸函數(shù)求解效果不是很好，因為實際成本函數(shù)往往是非凸的。用于處理非凸性的經(jīng)濟調(diào)度的方法一般是智能算法，其中包括遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO)等。在處理非凸性經(jīng)濟調(diào)度問題時，這些算法是有效的，但這些算法都是集中式的；這種集中控制需要高帶寬通信基礎(chǔ)設(shè)施和高水平的連接，往往由于單獨節(jié)點故障導(dǎo)致整體出現(xiàn)建模誤差，導(dǎo)致系統(tǒng)可靠性受到影響。在智能電網(wǎng)環(huán)境下，決策過程正由集中式向分布式框架發(fā)展。本發(fā)明提出的拍賣算法是分布式的，具有即插即用的特點，并且非常適合大量分布式電源接入的情形，不易受網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的影響，它消除了對集中控制的要求，能有效利用有限信息傳輸?shù)南∪钡耐ㄐ旁O(shè)施，使得整個系統(tǒng)具有更好的容錯性。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于解決電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度問題，能夠高效率的解決負荷在機組間分配問題，降低系統(tǒng)發(fā)電成本，克服集中式算法容錯性差等弊端。

實現(xiàn)本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種用于電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度的分布式拍賣算法，

在開始拍賣算法前，對每個發(fā)電機組的有功功率進行初始化，包括：首先根據(jù)系統(tǒng)總負荷要求確定各個發(fā)電機組的初始有功功率，其中p_i代表發(fā)電機組i的有功功率，P_D代表系統(tǒng)總負荷，p_imax和p_imin分別代表發(fā)電機組i有功功率最大值及最小值，N為發(fā)電機組總數(shù)；

拍賣算法過程主要包括：報價評估、協(xié)商、決議及交換；在執(zhí)行過程中包含兩個時間層次，在第一時間層次內(nèi)進行報價評估和協(xié)商，在第二時間層次內(nèi)執(zhí)行決議及交換；在第一時間層次內(nèi)進行一次報價評估和協(xié)商后進入第二時間層次，在第二時間層次內(nèi)進行N/2的最大整數(shù)次(每個機組都至多參與一次功率交換，所以將第二時間層次的次數(shù)設(shè)置為N/2最大整數(shù)次)決議及交換后再進入第一時間層次內(nèi)進行報價評估及協(xié)商。

進一步地，所述報價評估中需要對每個發(fā)電機組進行以下計算：

其中，f_i代表發(fā)電機組i的發(fā)電成本，f_i＝a_i·p_i²+b_i·p_i+c_i，a_i,b_i,c_i是發(fā)電機組i的耗量特性系數(shù)，s代表在拍賣過程中交換的有功功率，π_i代表發(fā)電機組i的有功功率從p_i增加到p_i+s時所增加的發(fā)電成本，μ_i代表發(fā)電機組i的有功功率從p_i減少到p_i-s時所減少的發(fā)電成本。

進一步地，所述協(xié)商中引入評估差異值δ_ij，δ_ij＝μ_j-π_i；當(dāng)δ_ij>0時，代表當(dāng)在發(fā)電機組i,j之間形成一次拍賣，即發(fā)電機組i的有功功率增加s，發(fā)電機組j的有功功率減少s時，能夠減少的發(fā)電成本為δ_ij。

進一步地，所述決議與交換：對每個發(fā)電機組進行報價評估以及在每兩個發(fā)電機組之間計算評估差異，將評估差異值進行降序排列，在形成最大的評估差異值的兩個發(fā)電機組之間進行有功功率交換，即p_i←p_i+s,p_j←p_j-s，形成新的有功功率。

進一步地，在第二時間層次內(nèi)，每個發(fā)電機組至多參與一次功率交換，將第二時間層次的次數(shù)設(shè)置為N/2的最大整數(shù)次，在每執(zhí)行過一次交換后，將與已經(jīng)執(zhí)行了交換步驟的發(fā)電機組有關(guān)的評估差異值設(shè)置為0，再在剩余的評估差異值中尋找最大值來確定接下來要執(zhí)行交換的發(fā)電機組。

進一步地，所述交換的有功功率s為離散變量，并且s＝r·p_D/100；其中，r是百分比變量，r＝[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,1…]。

進一步地，所述拍賣算法為雙邊拍賣，每個參與拍賣的發(fā)電機組既有可能成為拍賣方也可能成為競拍方，選擇的依據(jù)是在決議及交換中決定的，提供交換有功功率s的發(fā)電機組作為拍賣方，接受交換有功功率s的發(fā)電機組作為競拍方。

本發(fā)明的有益效果：

(1)本算法是分布式的，不易受電力網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)變化的影響，而且它具有可拓展性，并能夠容納大量分布式電源的接入，具有即插即用的特點。

(2)它消除了對集中控制的要求，不易受單獨節(jié)點故障的影響，能有效利用有限信息傳輸?shù)南∪钡耐ㄐ旁O(shè)施，使得整個系統(tǒng)具有更高的容錯性和可靠性。

(3)在系統(tǒng)中可以對調(diào)度任務(wù)進行快速有效的分配，實現(xiàn)發(fā)電機組間有功功率快速、有效的分配，具有較好的電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度優(yōu)化效果。

附圖說明

圖1是基于分布式拍賣算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度的流程圖。

圖2是基于分布式拍賣算法的電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度時間層次軸，k代表第二時間層次執(zhí)行的次數(shù)，每次k都進行一次決議與交換，一共進行k₀次，其中k₀＝N/2的最大整數(shù)，q是第一時間層次執(zhí)行次數(shù)，一般情況下整個拍賣過程中第一時間層次內(nèi)進行15-20次報價評估及協(xié)商即能達到優(yōu)化結(jié)果。

具體實施方式

電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度問題是在滿足電網(wǎng)負荷要求和發(fā)電機組有功功率限制的條件下，使系統(tǒng)的發(fā)電成本最小。目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

其中，f(p)為系統(tǒng)的發(fā)電成本；f_i(p_i)為發(fā)電機組i的發(fā)電成本函數(shù)，p_i為發(fā)電機組i的有功功率；N為發(fā)電機組的總數(shù)。

一般情況下，發(fā)電機組i的發(fā)電成本f_i(p_i)表示為有功功率的二次函數(shù)形式：

f_i(p_i)＝a_i(p_i)²+b_ip_i+c_i

式中，a_i，b_i，c_i為發(fā)電機組i的耗量特性系數(shù)。

約束條件

(1)系統(tǒng)的有功功率平衡約束：

式中，p_D為系統(tǒng)總負荷。

(2)發(fā)電機組有功功率上下限的約束

p_imin≤p_i≤p_imax

式中，p_imax和p_imin分別代表發(fā)電機組i有功功率最大值及最小值。

下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步說明。

如圖1和圖2所示，本發(fā)明將分布式拍賣算法應(yīng)用于電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度的實現(xiàn)包括：拍賣算法過程主要包括三大步驟：報價評估、協(xié)商、決議及交換；在執(zhí)行過程中包含兩個時間層次，在第一時間層次內(nèi)主要進行報價評估和協(xié)商，在第二時間層次內(nèi)執(zhí)行決議及交換；在第一時間層次內(nèi)進行一次報價評估和協(xié)商后進入第二時間層次，在第二時間層次內(nèi)進行N/2(N為發(fā)電機組總數(shù))次決議及交換后再進入第一時間層次內(nèi)進行報價評估及協(xié)商；一般情況下整個拍賣過程中第一時間層次內(nèi)進行15-20次報價評估及協(xié)商即能達到優(yōu)化結(jié)果。

在開始拍賣算法前，對每個發(fā)電機組的有功功率進行初始化，具體地：首先根據(jù)確定各個發(fā)電機組的初始有功功率，其中p_i代表發(fā)電機組i的有功功率，P_D代表系統(tǒng)總負荷，p_imax和p_imin分別代表發(fā)電機組i有功功率最大值及最小值。

所述算法中的報價評估中需要對每個發(fā)電機組進行以下計算：

其中，f_i代表發(fā)電機組i的發(fā)電成本，f_i＝a_i·p_i²+b_i·p_i+c_i，a_i,b_i,c_i是發(fā)電機組的耗量特性系數(shù)，s代表在拍賣過程中的交換功率，π_i代表發(fā)電機組i的有功功率從p_i增加到p_i+s時所增加的發(fā)電成本，μ_i代表發(fā)電機組i的有功功率從p_i減少到p_i-s時所減少的發(fā)電成本。

所述協(xié)商中引入評估差異值δ_ij，δ_ij＝μ_j-π_i；當(dāng)δ_ij>0時，代表當(dāng)在發(fā)電機組i,j之間形成一次拍賣時，即發(fā)電機組i的有功功率增加s，發(fā)電機組j的有功功率減少s時，能夠使發(fā)電成本減少δ_ij。

所述決議與交換：對每個發(fā)電機組進行報價評估以及在每兩個發(fā)電機組之間計算評估差異，由于評估差異值越大，能夠減少的發(fā)電成本越多，因此將評估差異值進行降序排列，在形成最大的評估差異值的兩個發(fā)電機組之間進行有功功率交換，即p_i←p_i+s,p_j←p_j-s，形成新的有功功率。在第二時間層次內(nèi)，每個發(fā)電機組都只能至多參與一次功率交換，所以將第二時間層次的次數(shù)設(shè)置為N/2，在每執(zhí)行過一次交換后，將與已經(jīng)執(zhí)行了交換步驟的發(fā)電機組有關(guān)的評估差異值設(shè)置為0，再在剩余的評估差異值中尋找最大值來確定接下來要執(zhí)行交換的發(fā)電機組。

進一步，所述的交換的有功功率s：s是一個離散變量，并且s＝r·p_D/100，其中，r是百分比變量，r＝[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,1…]，不同的r對應(yīng)不同的s，形成的優(yōu)化結(jié)果也不同；最終在求得的幾組優(yōu)化結(jié)果中選擇使系統(tǒng)發(fā)電成本最低的情況作為最優(yōu)結(jié)果。

進一步，所述的分布式拍賣算法：本發(fā)明拍賣算法為雙邊拍賣，也就是每個參與拍賣的發(fā)電機組既有可能成為拍賣方也可能成為競拍方，具體選擇哪個發(fā)電機組作為拍賣方或競拍方是在決議及交換中決定的，提供交換功率s的發(fā)電機組作為拍賣方，接受交換功率s的發(fā)電機組作為競拍方。

實施例：

本發(fā)明提出的分布式拍賣算法應(yīng)用于電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度可通過Matlab編程實現(xiàn)。下面為一組實例，運用本發(fā)明中的算法取得的結(jié)果。表1是發(fā)電機組的參數(shù)，表2是運用本發(fā)明中的算法調(diào)度后所得結(jié)果，表3為不同算法的調(diào)度結(jié)果比較，在此算例中，當(dāng)r＝0.3時成本最低。

表1發(fā)電機組特性參數(shù)表 p_D＝2630MW

表2調(diào)度結(jié)果

表3不同算法優(yōu)化15機系統(tǒng)結(jié)果比較

上文所列出的一系列的詳細說明僅僅是針對本發(fā)明的可行性實施方式的具體說明，它們并非用以限制本發(fā)明的保護范圍，凡未脫離本發(fā)明技藝精神所作的等效實施方式或變更均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。