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火電機(jī)組日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合

文檔作者：謝國輝張粒子舒雋王家興文檔來源： 1．華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院2．福建省福州超高壓輸變電局		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時間： 2021年06月07日
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第23卷第2期
2O11年4月
電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報
Proceedings of the CSU—EPSA
Vo1．23 NO．2
Apr． 2011
火電機(jī)組日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合
謝國輝 ，張粒子 ，舒雋 ，王家興。
(1．華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京102206；
2．福建省福州超高壓輸變電局，福州350013)
摘要：機(jī)組組合是制定日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度計劃的重要內(nèi)容，包括確定機(jī)組啟停狀態(tài)和經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配兩方面，
對此提出了制定火電機(jī)組組合的兩種實(shí)現(xiàn)方法—— 分步優(yōu)化和聯(lián)合優(yōu)化。前者基于機(jī)組排序表確定機(jī)組啟
停狀態(tài)后再進(jìn)行經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配；后者直接建立以能耗最小為目標(biāo)、考慮多種約束的日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組
合模型，采用啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃結(jié)合等微增率的混合算法進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化求解。實(shí)際算例對比分析表明，聯(lián)合優(yōu)
化方法是制定機(jī)組組合更為精確方法。
關(guān)鍵詞：機(jī)組組合；節(jié)能發(fā)電調(diào)度計劃；排序表；分步優(yōu)化；聯(lián)合優(yōu)化
中圖分類號：TM732 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1003—8930(2011)02一Ol22—05
Research on Coal_-fired Unit Commitment of Day。。ahead Energy。。saving
Generation Dispatching
XIE Guo—hui ，ZHANG Li—zi ，SHU j un ，W ANG Jia—xing
(1．College of Electrical and Electronic Engineering，North China Electric
Power University，Beijing 102206，China；
2．Fuzhou Extra H igh Voltage Power Transmission and Substation Bureau，
Fuzhou 350013，China)
節(jié)能發(fā)電調(diào)度以節(jié)能、環(huán)保為目標(biāo)，以全電力
系統(tǒng)內(nèi)發(fā)、輸、供電設(shè)備為調(diào)度對象，優(yōu)先調(diào)度可再
生和清潔發(fā)電資源，按能耗和污染物排放水平，由
低到高依次調(diào)用化石類發(fā)電資源，最大限度地減少
能源、資源消耗和污染物排放_】j。研究節(jié)能發(fā)電調(diào)
度日前機(jī)組組合優(yōu)化方法，是制定日前節(jié)能發(fā)電調(diào)
度計劃的關(guān)鍵問題。
目前，關(guān)于制定機(jī)組組合方法已有研究成果。
收稿日期：2009—09—15；修回日期：2009 11—12
針對傳統(tǒng)機(jī)組組合模型，國內(nèi)外眾多專家學(xué)者已試
驗了大量的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，如：優(yōu)先次序法、動態(tài)規(guī)
劃法I2]、拉格朗日松弛法 ]、智能方法_4]和混合整
數(shù)規(guī)劃法等。針對電力市場環(huán)境下機(jī)組組合方法研
究，文獻(xiàn)[5]提出了在電力市場機(jī)制下機(jī)組組合問
題的數(shù)學(xué)模型，并運(yùn)用遺傳算法求解。文獻(xiàn)[6]提
出一種組合優(yōu)化方法解決電力市場環(huán)境下機(jī)組組
合問題；文獻(xiàn)[7]提出一種用于求解中期電力市場
基薹一
一一一一一一 一
一嘉～?tu 一帥o ．～nm一～ 一 謄0gh妯～n 一c 一 ～一
一 一 ～
～一 一～一～一～l一c 一 一 一～一
第2期 謝國輝等：火電機(jī)組日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合 · 123 ·
機(jī)組組合問題啟發(fā)式方法。針對節(jié)能發(fā)電調(diào)度環(huán)
境，文獻(xiàn)[8]提出節(jié)能發(fā)電調(diào)度發(fā)電計劃的編制算
法，首先根據(jù)火電機(jī)組發(fā)電序位表確定機(jī)組開機(jī)方
法，然后采用等微增率方法進(jìn)行功率分配。
上述研究是針對傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度和電力市場，目
前針對節(jié)能發(fā)電調(diào)度環(huán)境制定火電機(jī)組組合方法
的研究文獻(xiàn)較少。本文針對節(jié)能發(fā)電調(diào)度模式，提
出分步優(yōu)化和聯(lián)合優(yōu)化的兩種制定火電機(jī)組日前
節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合方法。分步優(yōu)化方法基于機(jī)
組排序表確定機(jī)組的啟停狀態(tài)再進(jìn)行經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分
配；聯(lián)合優(yōu)化方法則直接建立以能耗最小為目標(biāo)、
考慮多種約束的日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合模型，
再基于啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃結(jié)合等微增率的混合算法
求解。最后通過實(shí)例對兩類方法進(jìn)行比對分析。
1 機(jī)組組合的分步優(yōu)化方法
1．1 機(jī)組啟停狀態(tài)確定
根據(jù)機(jī)組的排序表確定每臺機(jī)組發(fā)電的優(yōu)先
順序。機(jī)組排序表根據(jù)火電機(jī)組的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)煤耗水
平由低到高排序形成，設(shè)計煤耗相同時，按機(jī)組污
染物排放水平確定優(yōu)先順序。在機(jī)組發(fā)電優(yōu)先順序
基礎(chǔ)上確定機(jī)組啟停狀態(tài)，具體步驟如下：
1)根據(jù)機(jī)組優(yōu)先順序，滿足t時段負(fù)荷和備用
需求，確定機(jī)組t時段啟停狀態(tài)；
2)進(jìn)行機(jī)組t一1時段啟停狀態(tài)向t時段狀態(tài)
轉(zhuǎn)移判斷i
3)若滿足機(jī)組啟停約束，轉(zhuǎn)入步驟4)；若不滿
足，進(jìn)行t時段啟停狀態(tài)調(diào)整，然后轉(zhuǎn)入步驟4)l
4)t— t+1，如果t不大于總時段數(shù)T，轉(zhuǎn)入步
驟1)，確定機(jī)組t時段啟停狀態(tài)；反之停止，得到機(jī)
組全時段的啟停狀態(tài)。
1．2 經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配
在上述確定的機(jī)組啟停狀態(tài)基礎(chǔ)上，進(jìn)行每臺
機(jī)組全時段經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配，優(yōu)化數(shù)學(xué)模型為
丁 Jf
min F(P )一Σ Σf (P ) (1)
t一1 i一1
約束條件：
功率平衡約束
f
ΣP 一P 一0 (2)
f一1
機(jī)組功率約束
P ? ≤ P ≤ P ，?
機(jī)組爬坡速度約束
P ～ P ≤ PuP
(3)
(4)
P 一P ≤ P “ (5)
直流潮流約束
～ P ≤ Sj，kPs， t≤ Pk? (6)
J一1
式(1)～ (6)中：i為機(jī)組號( 一1，2，? ，J )，
為每個時段入圍機(jī)組數(shù)；f為時段號(f= 1，2，? ，
T)，T為時段數(shù)iP 為機(jī)組i在t時段的有功出力，
單位Mw；f (P )為機(jī)組i的煤耗特性曲線，可以
通過參數(shù)實(shí)測或配套的煤耗在線監(jiān)測設(shè)備實(shí)時獲
得。P 為第t時段的負(fù)荷；P??P? 分別為機(jī)組
i的最小和最大出力；PP 、P ? 分別為機(jī)組i的升
降出力速率lSⅢ 為第 節(jié)點(diǎn)注l入功率對第k條線
路潮流的靈敏度；P? 為第J節(jié)點(diǎn)的凈注入功率；
P 為第k條線路的穩(wěn)定極限。
1．3 求解算法
直流潮流約束下，模型(1)中所有約束條件都
為線性約束，目標(biāo)函數(shù)中的機(jī)組耗量特性曲線函數(shù)
可以近似用二次函數(shù)進(jìn)行擬合，故本文采用二次規(guī)
劃算法求解模型(1)。
2 機(jī)組組合的聯(lián)合優(yōu)化方法
分步優(yōu)化方法簡易快速，不過，由于機(jī)組啟停
狀態(tài)和經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配二者相互依存，分步優(yōu)化方法
對二者進(jìn)行了簡單解耦優(yōu)化，可能不能獲得最佳的
優(yōu)化效果。為了精細(xì)化制定日前發(fā)電調(diào)度機(jī)組組
合，本文提出聯(lián)合優(yōu)化方法。
2．1 目標(biāo)函數(shù)
以降低系統(tǒng)煤耗為目標(biāo)，并考慮啟動煤耗，建
立日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度的機(jī)組組合模型，通過求解較
完備的機(jī)組組合模型實(shí)現(xiàn)確定機(jī)組啟停狀態(tài)和經(jīng)
濟(jì)負(fù)荷分配的聯(lián)合優(yōu)化。
丁 J
min F(U ，P )一Σ Σ[ · (P )+
t= l i一1
U (1一U 1)SC ] (7)
2．2 約束條件
啟停變量約束
U 一0或1 (8)
功率平衡約束
J
ΣU P 一P 一0 (9)
2— 1
機(jī)組功率約束
己， P ，? ≤ P ≤ P ，?U
最小啟停時間約束
( ， 1一“ )(T l— TO“)≥ 0
(10)
(11)
· 124 · 電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報 第23卷
(M ——“ 1)(一T ， ——1 “)≥ 0 (12)
機(jī)組爬坡速度約束
U P 一U
， P ≤ PuP (13)
U
， 1 P
， 1一U P ≤ P ? (14)
負(fù)荷備用約束
f
ΣU P? ≥P +R (15)
i= l
直流潮流約束
一
? ≤Σs P ≤P (16)
J= 1
式(7)～ (16)中：i為機(jī)組號(i一1，2，? ，D，
為所有機(jī)組總數(shù)；U 為機(jī)組i在t時段運(yùn)行狀態(tài)，
U 一1運(yùn)行，U ===0停機(jī)；SC 為機(jī)組i的啟動煤
耗，為停機(jī)時間的函數(shù)。 “、丁。ff分別為機(jī)組i允許
最小連續(xù)停機(jī)時間和允許最小連續(xù)開機(jī)時間；R
為t時段系統(tǒng)備用需求。
2．3 求解算法
上述建立的聯(lián)合優(yōu)化模型是復(fù)雜多約束的機(jī)
組組合模型。本文采用啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃結(jié)合等微增
率法的混合優(yōu)化算法求解模型(7)，整個算法流程
如圖1所示。
采用優(yōu)先次序方法，
形成T時段機(jī)組組合狀態(tài)集
I
考慮時段 司的約束條件進(jìn)行可能狀態(tài)轉(zhuǎn)移的判斷I
I
對每種可轉(zhuǎn)移狀態(tài)，應(yīng)用等微增率進(jìn)行經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配
I
求取各時段機(jī)組狀態(tài)變量最優(yōu)轉(zhuǎn)移路徑
I
逆推求得最佳轉(zhuǎn)移路徑，各時段機(jī)組的啟停狀態(tài)和
最優(yōu)出力分配及時段間的啟停煤耗
●
輸出優(yōu)化結(jié)果
圖1 聯(lián)合優(yōu)化算法流程
Fig．1 Algorithm of joint optimization
1)確定各時段可能的啟停狀態(tài)組合
首先，根據(jù)每個時段的負(fù)荷需求，按上述確定
的機(jī)組發(fā)電優(yōu)先順序排序確定每個時段的邊際機(jī)
組。然后，在邊際機(jī)組上下范圍內(nèi)適當(dāng)增加或減少
機(jī)組數(shù)目，同時滿足系統(tǒng)的備用需求，形成每個時
段可能的機(jī)組組合狀態(tài)空間集。
2)最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)移策略
最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)移策略流程如圖2。
f時段第腫狀態(tài)組合
t-1時段第腫狀態(tài)組合
根據(jù)啟停次數(shù)、最小啟停時間L_J
± ． 1不可行
約束判斷f狀態(tài)轉(zhuǎn)移到f狀態(tài) l
可行
考慮爬坡約束修正機(jī)組最大和最小功率應(yīng)用等
微增率法，在滿足機(jī)組功率約束及其該時段負(fù)荷
條件下，求解獻(xiàn)態(tài)的負(fù)荷分配
選擇最小轉(zhuǎn)移費(fèi)用旃定塒段第腫狀態(tài)對應(yīng)
t-1時段最佳轉(zhuǎn)移路徑和讞態(tài)下機(jī)組功率分配
Y
圖2 最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)移策略
Fig．2 Strategy of optimal shift path
3 算例分析
采用某電網(wǎng)中10臺火電機(jī)組數(shù)據(jù)，分別采用
分步優(yōu)化和聯(lián)合優(yōu)化兩種方法進(jìn)行日前24時段節(jié)
能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合模擬分析。為簡化分析，暫不
考慮電網(wǎng)安全約束。Et前24時段負(fù)荷預(yù)測見圖3。
時段數(shù)目
圖3 日前24時段負(fù)荷預(yù)測
Fig．3 Load forecast of day— ahead 24 periods
每個時段系統(tǒng)的備用需求取為該時段負(fù)荷的
10 。本文算例根據(jù)機(jī)組出力點(diǎn)對應(yīng)的煤耗值(已
折算為標(biāo)準(zhǔn)煤)，采用二次曲線擬合機(jī)組煤耗特性
曲線，具體參數(shù)見表1，表中a、b、C分別為擬合二次
曲線的二次項、一次項和常數(shù)項系數(shù)。
表1 二次曲線擬合的煤耗參數(shù)
Tab．1 Coal consumption parameters using conicfitting
機(jī)組機(jī)組容量 a／ b／ c／ 設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)煤
序號 (MW) (g(kW2·h)1)(g(kW2·h)。1) (g·lr1)耗水平／(g(kW ．h)。1)
1 600 0．129 54 163．54 34 57O 301
2 500 0．02 270 20 000 302．5
3 350 0．016 01 5 285．6 8 453 9 311．42
4 300 0．13O 74 232．22 16 007 339
5 250 0．027 867 3O7．03 3 833 3 348．61
6 220 0 022 l8 294．65 5 273．4 339
7 200 0 026 66 303 5 173．3 350
8 125 0．1 95 69 287 88 4 975．4 358
9 1O0 0．524 264 6 840 375
10 50 0．05 379．75 1 732．5 398．34
第2期 謝國輝等：火電機(jī)組日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度機(jī)組組合 · 125 ·
3．1 分步優(yōu)化模擬分析
(1)機(jī)組優(yōu)先發(fā)電順序
根據(jù)機(jī)組的設(shè)計煤耗水平進(jìn)行排序，4號機(jī)組
和6號機(jī)組的設(shè)計煤耗水平相同，由于4號機(jī)組尚
沒有裝脫硫設(shè)備，故考慮環(huán)保因素6號機(jī)組優(yōu)先順
序高于4號機(jī)組，那么最終確定的機(jī)組優(yōu)先發(fā)電順
序為：1、2、3、6、4、5、7、8、9和10。
(2)優(yōu)化結(jié)果分析
分步優(yōu)化的機(jī)組組合情況見表2。
表2 分步優(yōu)化機(jī)組組合
Tab．2 Unit commitment by step optimization
3．2 聯(lián)合優(yōu)化模擬分析
(1)聯(lián)合優(yōu)化結(jié)果見表3。
表3 聯(lián)合優(yōu)化機(jī)組組合
Tab．3 Unit commitment by joint optimization
(2)與分布優(yōu)化對比分析
分步優(yōu)化與聯(lián)合優(yōu)化二者最明顯差異是3、6
號和5號機(jī)組，9號和1o號機(jī)組的啟停狀態(tài)上。3、6
號發(fā)電優(yōu)先順序都高于5號機(jī)組，故分步優(yōu)化方法
下3、6號機(jī)組全時段基本不停機(jī)；而聯(lián)合優(yōu)化方式
下5號機(jī)組全時段啟機(jī)運(yùn)行，相反3、6號機(jī)組停機(jī)
的時段則較多。雖然5號機(jī)組發(fā)電優(yōu)先順序較低，
但5號機(jī)組煤耗曲線的C值相比3、6號機(jī)組要小得
多，由于聯(lián)合優(yōu)化方法擴(kuò)展了機(jī)組啟停狀態(tài)的尋優(yōu)
空間，故權(quán)衡多方面因素后選擇5號機(jī)組是更優(yōu)結(jié)
果。9號和1O號機(jī)組情況與此類似。可見，分步優(yōu)化
方法能夠嚴(yán)格體現(xiàn)機(jī)組的發(fā)電優(yōu)先順序，而聯(lián)合優(yōu)
化方法則更體現(xiàn)了算法的尋優(yōu)能力。
進(jìn)一步對比兩種方法下每個時段的運(yùn)行煤耗。
根據(jù)經(jīng)濟(jì)負(fù)荷分配優(yōu)化得到的每臺機(jī)組在各個時
段的出力，計算各時段兩種方法運(yùn)行煤耗的差值，
正值表明分步優(yōu)化方法運(yùn)行煤耗高于聯(lián)合優(yōu)化方
法，如圖4所示。
々0
蓬
時間，h
圖4 兩種優(yōu)化方法各時段運(yùn)行煤耗差值
Fig．4 Period coal— consumption differences
by two optimal methods
由于每個時段機(jī)組的啟停狀態(tài)不同，故兩種
優(yōu)化方法下每個時段的運(yùn)行煤耗存在明顯差異。除
7、13和24三個時段外，聯(lián)合優(yōu)化方法每個時段的
運(yùn)行煤耗都低于分步優(yōu)化方法，從全時段運(yùn)行煤耗
來看，聯(lián)合優(yōu)化方法相比分步優(yōu)化方法減少標(biāo)準(zhǔn)煤
108 540 kg。計及啟動煤耗后，聯(lián)合優(yōu)化總標(biāo)準(zhǔn)煤
耗量為13 428 750 kg，而分步優(yōu)化為13 530 450
kg，減小了101 700 kg。可見，聯(lián)合優(yōu)化方法要優(yōu)于
分步優(yōu)化方法。
4 結(jié)語
本文提出了制定火電機(jī)組日前節(jié)能發(fā)電調(diào)度
機(jī)組組合的兩種優(yōu)化方法。同一算例對比分析表
明，分步優(yōu)化方法嚴(yán)格遵循機(jī)組排序表，而聯(lián)合優(yōu)
化方法則更體現(xiàn)了算法的尋優(yōu)能力，故聯(lián)合優(yōu)化方
法的優(yōu)化效果更佳。其機(jī)組組合制定方案計及啟動
煤耗后全天共節(jié)省標(biāo)準(zhǔn)煤101 700 kg，節(jié)省近0．8
個百分點(diǎn)。不過，聯(lián)合優(yōu)化需要獲得較精確的煤耗
曲線，并且需要提高算法執(zhí)行效率從而提高計算速
度，這將做進(jìn)一步深入研究。
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作者簡介：
謝國輝(1981一)，男，博士研究生，研究方向為電力市場、電
力系統(tǒng)分析。Email：xgh0168@163．com
張粒子(1963一)，女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事電力市
場、電力系統(tǒng)分析相關(guān)理論及其應(yīng)用。Email：lzizhang@
public．bta．net．cn
舒雋(1974一)，男，副教授，研究方向為電力市場、電力系
統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化。Email：junshu2000@sohu．com
王家興(1982一)，男，助理工程師，研究方向為電力系統(tǒng)繼
電保護(hù)。Emaii：wan西iaxing2[)()1@163．corn
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學(xué)版(Journal of Yangtze University：Natural Science
Edition)，2008，5(4)：2O8—210．
作者簡介：
楊洪耕(1949一)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事電能質(zhì)量
及其控制技術(shù)的教學(xué)和研究。Email：yangsi@ mail．sc．
cninfo．net
明嬌(1985一)，女，碩士研究生，研究方向為電力系統(tǒng)電
壓無功優(yōu)化控制。Email：mingjiao7088@ 163．com
代海波(1984一)，男，助理工程師，研究方向為電力系統(tǒng)電
壓無功優(yōu)化控制。Email：dreamdbl314@163．com

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