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    基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判的城市電網(wǎng)規(guī)劃方法

    2015-05-12 04:20:54邱燦
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2015年34期
    關(guān)鍵詞:電網(wǎng)規(guī)劃電力市場(chǎng)

    邱燦

    摘 要:完善電力市場(chǎng)是大勢(shì)所趨,電力市場(chǎng)環(huán)境下城市電網(wǎng)規(guī)劃面臨的不確定因素更多、更復(fù)雜。文章在參閱大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,提出基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判的電網(wǎng)規(guī)劃新方法,而風(fēng)險(xiǎn)的量化采用遺憾值計(jì)算。算例表明,在負(fù)荷預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上,綜合衡量不同負(fù)荷狀態(tài)下的規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)水平,能科學(xué)提升市場(chǎng)環(huán)境下的電網(wǎng)投資成效,具有一定應(yīng)用價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判 電網(wǎng)規(guī)劃 電力市場(chǎng)

    中圖分類號(hào):TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2015)12(a)-0017-02

    隨著電力市場(chǎng)的推進(jìn),電力系統(tǒng)面臨的不確定因素不但在數(shù)量上不斷增加,在復(fù)雜程度上也有所提升。電網(wǎng)規(guī)劃作為頂層設(shè)計(jì),更充滿著風(fēng)險(xiǎn)。為有效指導(dǎo)電網(wǎng)投資,必須在追求多目標(biāo)協(xié)調(diào)的同時(shí),對(duì)規(guī)劃風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化,以使決策趨于最優(yōu)。

    1 電網(wǎng)規(guī)劃中的不確定性

    電網(wǎng)規(guī)劃基于負(fù)荷預(yù)測(cè)、電源規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀等環(huán)節(jié),受制于政策、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、資源等因素,可謂充滿不確定性。在電力市場(chǎng)和智能電網(wǎng)蓬勃推進(jìn)的當(dāng)下,由于電價(jià)和配電側(cè)放開(kāi)、分布式能源接入等變化,使得電網(wǎng)規(guī)劃的難度不斷加大。為了改善這種情況,首先要具備對(duì)事物變化的有效響應(yīng)能力。文章在參閱文獻(xiàn)[1]的基礎(chǔ)上,認(rèn)為鑒于市場(chǎng)的公平交易性,可假想不確定因素有界(對(duì)概率分布不做假設(shè))。

    文獻(xiàn)[2]提出用“遺憾值”來(lái)表征特定網(wǎng)絡(luò)對(duì)特定負(fù)荷的風(fēng)險(xiǎn)程度,詳見(jiàn)式(1)所示。

    其中,al,j為對(duì)應(yīng)于“負(fù)荷模式fj-規(guī)劃方案pl”組合的評(píng)價(jià)值;poptimal為fj下的最理想方案;aoptimal,j為對(duì)應(yīng)于“fj-poptimal”組合的評(píng)價(jià)值;rl,j為fj下pl的遺憾值。(1)遺憾值可表征特定方案對(duì)特定負(fù)荷的適應(yīng)性(遺憾值越大,損失越大);(2)若某方案在任何負(fù)荷模式下的遺憾值均為零,則可稱該方案“堅(jiān)固”;(3)若找不到“堅(jiān)固”方案,可尋求遺憾值極小化方案。

    2 城市電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化建模

    城市電網(wǎng)規(guī)劃是一個(gè)多目標(biāo)、變權(quán)重問(wèn)題。而從數(shù)學(xué)上講,多目標(biāo)問(wèn)題可表述為相同約束條件下追求不同目標(biāo)函數(shù)極值的問(wèn)題。因電網(wǎng)規(guī)劃中不同目標(biāo)之間往往有沖突,導(dǎo)致不存在使所有目標(biāo)均處于最理想狀態(tài)的最優(yōu)解)。為保證方案選擇的客觀、公正,就需要尋找一個(gè)妥協(xié)解,一般可用遺傳算法來(lái)完成。

    2.1 多目標(biāo)建模

    根據(jù)當(dāng)前電力系統(tǒng)的主要特征,建立如式(2)所示的多目標(biāo)城市電網(wǎng)規(guī)劃模型。其中:B為正常態(tài)下網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納陣,δ為正常態(tài)下節(jié)點(diǎn)電壓相角向量,PG、PL分別為節(jié)點(diǎn)進(jìn)、出功率向量,A為節(jié)點(diǎn)支路關(guān)聯(lián)陣,Z為支路電抗對(duì)角陣,Pmax為線路功率上限,Bl、δ1分別為斷開(kāi)線路l后的節(jié)點(diǎn)電納陣和節(jié)點(diǎn)電壓相角向量,xj·max為j走廊允許增建回?cái)?shù),Ce為“N-1”時(shí)線路允許過(guò)載率的列向量,NL為需經(jīng)受“N-1”檢驗(yàn)的線路集。

    f1、f2、f3的計(jì)算見(jiàn)式(3)。其中,M為支路集,Lk為k支路增建路數(shù)集,k1、k2分別為資金回收率和工程運(yùn)行費(fèi)率,Ckl、Alk、rkl、Pkl分別為線路費(fèi)用、走廊征地費(fèi)用、電阻及潮流,CLoss為基于單位功率的年運(yùn)行費(fèi)。

    2.2 目標(biāo)之間權(quán)重分配

    上文模型中f1、f2、f3之間的權(quán)重分配可參照文獻(xiàn)[3]中的熵權(quán)法進(jìn)行,結(jié)果為{0.8,0.1,0.1}。

    3 算例

    3.1 算例參數(shù)

    以Garver-6節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)作為算例[4],其原始網(wǎng)架見(jiàn)圖1所示。假設(shè):(1)走廊征地費(fèi)用10萬(wàn)元/km;(2)線路建設(shè)25萬(wàn)元/km;(3)理論上任意節(jié)點(diǎn)之間可連通;(4)同桿架設(shè)回路的上限是4回。

    各節(jié)點(diǎn)的發(fā)電與負(fù)荷預(yù)測(cè)情況見(jiàn)表1所示。電價(jià)為(模擬市場(chǎng)供需關(guān)系制定):負(fù)荷適中情況0.8元/kW·h,負(fù)荷樂(lè)觀情況1.0元/kW·h,負(fù)荷保守情況0.5元/kW·h。

    3.2 產(chǎn)生規(guī)劃方案集

    針對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,設(shè)計(jì)3種典型的概率組合來(lái)給出水平年的規(guī)劃方案集。各方案的預(yù)測(cè)網(wǎng)架見(jiàn)圖2、圖3、圖4所示,各方案的投資評(píng)價(jià)比較見(jiàn)表2所示。

    3.3 基于遺憾值的方案評(píng)判

    水平年實(shí)際負(fù)荷受諸多不確定因素影響,其可能與方案1、2、3的負(fù)荷組合均不一致。為了量化方案選擇的風(fēng)險(xiǎn),首先利用前文中提及的不確定模擬方法隨機(jī)模擬出四種模式,并對(duì)這些模式進(jìn)行投資評(píng)價(jià)計(jì)算;然后根據(jù)遺憾值定義,求取四種模式對(duì)參考方案的遺憾值,見(jiàn)表3所示。

    對(duì)表3,可求取每個(gè)方案在各隨機(jī)模式下的遺憾值均值,見(jiàn)表4。顯然,均值最小的方案(方案3)在很大程度上表示風(fēng)險(xiǎn)最小、最合理。

    4 結(jié)語(yǔ)

    城市電網(wǎng)規(guī)劃不確定因素多,在方案選擇上需要充分評(píng)價(jià)方案的風(fēng)險(xiǎn)。文章構(gòu)建的模型經(jīng)受算例的檢驗(yàn),在這方面起到拋磚引玉的作用,值得推廣。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 戴彥,文福栓,韓禎祥.電力市場(chǎng)改革對(duì)電網(wǎng)規(guī)劃的影響[J].浙江電力,2002(3):1-5.

    [2] 熊信銀,吳耀武.遺傳算法及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002.

    [3] 劉凱瀅,蔡述濤,張堯.基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判的電網(wǎng)規(guī)劃方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2007,27(22):53-58.

    [4] 賴亞寧,薛禹勝,王海風(fēng).電力市場(chǎng)穩(wěn)定性及其風(fēng)險(xiǎn)管理[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2003,27(12):18-24.

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