電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型的仿真分析

曾濤，邱鵬，補(bǔ)敏，李勝（貴州電網(wǎng)有限公司，貴州興義　562400）

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電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型的仿真分析

曾濤，邱鵬，補(bǔ)敏，李勝
（貴州電網(wǎng)有限公司，貴州興義562400）

摘要：為了應(yīng)對越來越嚴(yán)峻的能源和環(huán)境形勢，我國頒布并實(shí)施了電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度方法，但該方法只提供了基本調(diào)度原則，缺少符合政策的節(jié)能調(diào)度模型。為了解決上述問題，在分析現(xiàn)有節(jié)能調(diào)度模型不足的基礎(chǔ)上，提出一種綜合考慮能耗和排放的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，給出了綜合考慮能耗和排放的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度目標(biāo)函數(shù)，綜合分析了SO2排放量與脫硫效率，針對提出的目標(biāo)函數(shù)，介紹了其機(jī)組排序約束、常規(guī)機(jī)組特性約束、機(jī)組正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用約束，機(jī)組的最大最小出力約束、機(jī)組爬坡約束及線路潮流約束，在此基礎(chǔ)上，采用粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基礎(chǔ)上引入慣性權(quán)重因子，以優(yōu)化粒子群算法的收斂性，從而實(shí)現(xiàn)電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型的建立。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型具有很高的節(jié)能性能，且收斂速度快。

關(guān)鍵詞：電力；配電網(wǎng)絡(luò)；節(jié)能；調(diào)度模型

Project SuPPorted bY Science and Techno1ogY Project of Guizhou Power Grid ComPanY in 2014（GZDWGZHBG-14-046）.

KEY W0RDS：e1ectric Power；distribution network；energY saving；schedu1ing mode1

近年來，隨著世界經(jīng)濟(jì)的逐漸發(fā)展，能源形勢日趨嚴(yán)峻［1-2］。電力行業(yè)作為一次能源消耗的大戶，對其進(jìn)行節(jié)能減排具有重要意義，電力配電網(wǎng)絡(luò)實(shí)施節(jié)能調(diào)度刻不容緩［3-5］。

目前，常用的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型主要包括隨機(jī)模型、模糊模型、情景樹模型等，相關(guān)研究也取得了一定的成果。其中，文獻(xiàn)［6］提出一種考慮煤耗因數(shù)、網(wǎng)損因數(shù)、排放因數(shù)的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，通過上述因數(shù)進(jìn)行機(jī)組排序，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能調(diào)度，但該模型未考慮排放情況，對使用高成本低硫煤而不需脫硫的機(jī)組不公平；文獻(xiàn)［7］提出一種考慮排放或環(huán)保價(jià)格系數(shù)的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，將排放及交個(gè)系數(shù)作為權(quán)重因子將多目標(biāo)優(yōu)化問題變成單目標(biāo)優(yōu)化問題實(shí)現(xiàn)節(jié)能調(diào)度，但該模型中涉及到的系數(shù)的計(jì)算方法非常復(fù)雜，難以實(shí)現(xiàn)；文獻(xiàn)［8］提出一種基于頂表法的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，該模型原理簡單，實(shí)施方便，但其未考慮機(jī)組啟停和系統(tǒng)安全約束，可能會(huì)造成電網(wǎng)輸電阻塞；文獻(xiàn)［9］提出一種基于等微增率的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，可根據(jù)機(jī)組煤耗特性獲取精確的負(fù)荷分配方案，然而每臺(tái)機(jī)組出力隨時(shí)間變化頻繁，不利于快速負(fù)荷響應(yīng)同時(shí)會(huì)縮短機(jī)組運(yùn)行壽命；文獻(xiàn)［10］提出一種基于前瞻技術(shù)的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，在確保整體最優(yōu)的前提下，按照一定的序列單時(shí)段對模型，通過內(nèi)點(diǎn)法進(jìn)行求解，但該模型的求解需要花費(fèi)很多的時(shí)間，運(yùn)行效率低。

本文提出一種綜合考慮能耗和排放的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，給出了電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度目標(biāo)函數(shù)，針對提出的目標(biāo)函數(shù)，介紹了其約束條件，采用粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型具有很高的節(jié)能性能，且收斂速度快。

1　綜合考慮能耗和排放的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型

1.1電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度目標(biāo)函數(shù)

從數(shù)學(xué)模型的角度分析，節(jié)能調(diào)度就是通過改變傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)或約束條件，產(chǎn)生并求解一個(gè)計(jì)及污染物排放量限制的數(shù)學(xué)規(guī)劃問題［11-14］。電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)如下：

式中：T為所需計(jì)算的時(shí)段集合；N為電力配電網(wǎng)絡(luò)中機(jī)組集合；Pi，t為第i臺(tái)機(jī)組在時(shí)段t中的負(fù)荷功率；Ii，t為第i臺(tái)機(jī)組在時(shí)段t中的運(yùn)行狀態(tài)；fi（Pi，t）為第i臺(tái)機(jī)組的發(fā)電量；Si，t為時(shí)段t下機(jī)組i的啟動(dòng)耗量。

針對fi（Pi，t），引入權(quán)重系數(shù)fi進(jìn)行綜合的分析：

式中：Fi（Pi，t），Ei（Pi，t）分別為機(jī)組i的煤耗量和排放量，通?？杀硎緸闄C(jī)組出力Pi，t的二次函數(shù)。

啟動(dòng)耗量Si，t也需加入啟動(dòng)過程中的污染物排放量和fi的乘積。

電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模式下通過能耗與排放進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，排放權(quán)重系數(shù)將直接影響調(diào)度的優(yōu)先順序，需綜合分析SO2排放量與脫硫效率，fi可寫成：

式中：CS2C為SO2排放折算系數(shù)；Cη為脫硫效率修正因子。

CS2C依據(jù)等效微增率可轉(zhuǎn)換成：

式中：ΔQ＇coa1為采用脫硫技術(shù)后增加的煤耗；ΔQSO2為經(jīng)脫硫后減少的SO2排放；qcoa1為機(jī)組單位發(fā)電量煤耗；PSO2為脫硫系統(tǒng)單位時(shí)間耗電量；qSO2為單位時(shí)間內(nèi)的SO2排放量；η為脫硫效率。

脫硫效率修正因子可表示成：

1.2電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度目標(biāo)函數(shù)的約束條件

1.2.1機(jī)組排序約束

發(fā)電序位表為節(jié)能調(diào)度的核心依據(jù)，可利用下述約束對其進(jìn)行建模：

式中：Iit、Ijt分別為機(jī)組i、j在t時(shí)間段內(nèi)的啟停狀態(tài)。通過上式可知，如果機(jī)組j在發(fā)電序位表中的序位比機(jī)組i高，則在t時(shí)間段內(nèi)不應(yīng)出現(xiàn)機(jī)組i開機(jī)機(jī)組j停機(jī)的狀況。

1.2.2常規(guī)機(jī)組特性約束

常規(guī)機(jī)組特性約束如下：

式中：Pi，t，max、Pi，t，min分別為時(shí)間段t機(jī)組發(fā)電功率的上下限；Ti，on、Ti，off分別為機(jī)組i的最小連續(xù)運(yùn)行、停機(jī)時(shí)間；Xi，t，on、Xi，t，off分別為機(jī)組i到t時(shí)刻之前連續(xù)運(yùn)行、停機(jī)時(shí)間；ΔT為調(diào)度時(shí)間間隔。

1.2.3其他約束

在電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型中，還需考慮下述約束：

式（11）和式（12）是機(jī)組正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用約束，式中，Dt為t時(shí)段的總負(fù)荷；r為旋轉(zhuǎn)備用率。

式（13）是機(jī)組的最大最小出力約束。

式（14）、（15）表示機(jī)組爬坡約束，Ri+、Ri-分別用于表示機(jī)組i的正負(fù)爬坡率，上述2個(gè)公式不僅分析了機(jī)組開機(jī)狀態(tài)下的爬坡情況，還分析了機(jī)組啟停機(jī)狀態(tài)下的爬坡情況。

式（16）表示的是功率平衡約束。

式（17）表示的是線路潮流約束。pkt為負(fù)荷k在t時(shí)段的實(shí)際功率；πil、πjl分別為描述機(jī)組i與機(jī)組j對線路l的功率轉(zhuǎn)移分布因子，可通過求出直流潮流獲取；Fl為線路l的功率上限。

1.3粒子群算法

針對本文提出的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，本文采用粒子群算法對其進(jìn)行求解。

本文首先在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基礎(chǔ)上引入慣性權(quán)重因子，用于優(yōu)化粒子群算法的收斂性，公式表示如下：

式中：Vi為粒子速度；c1、c2為學(xué)習(xí)因子；rand（）為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，負(fù)責(zé)保留群體的多樣性；Xi為粒子當(dāng)前位置；pbesti為群體自身最佳位置；gbesti為描述粒子發(fā)現(xiàn)的最佳位置；w為非負(fù)，被稱作慣性因子，主要用于權(quán)衡局部最優(yōu)能力和全局最優(yōu)能力。

1.4粒子群算法求解

1.4.1粒子編碼

將每個(gè)粒子的位置向量編碼分為兩部分，也就是［離散變量：連續(xù)變量］。離散變量表示N個(gè)電量需求點(diǎn)、K個(gè)設(shè)備的調(diào)度問題，粒子的位置編碼為矩陣的前N+k-1列，其排列順序表示調(diào)度的順序，連續(xù)變量表示實(shí)數(shù)向量，粒子的位置為矩陣的后N列，分別表示N個(gè)需求點(diǎn)的電能供應(yīng)量。

本文粒子群算法的適應(yīng)度函數(shù)為上文分析的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)。

1.4.2位置與速度操作

粒子的速度用于改變粒子的位置，粒子的狀態(tài)由整數(shù)和實(shí)數(shù)混合排列表示，實(shí)數(shù)部分可繼續(xù)用原來的速度定義，整數(shù)部分速度需要重新定義。通過如下操作定義粒子的位置和速度：

1）位置間的加法，定義XO（xi，xj）表示粒子狀態(tài)X（x1，x2，…，xn）上的交換，表示X向量的第i維和第j維交換位置。

2）粒子的速度用V=（XO1，XO2，…，XOn）表示。

3）位置與速度的加法，在更新粒子的位置過程中，粒子的新狀態(tài)基于交換數(shù)的順序?qū)的元素進(jìn)行2-OPt運(yùn)算，則有Xnew=X⊕V。

4）速度的加法，表示為V1⊕V2，2個(gè)速度V1和V2的定義為2個(gè)速度中交換數(shù)的并集，并且改變交換數(shù)的順序。

5）速度的數(shù)乘表示為V2=cV1，其中c是一個(gè)0到1之間的常數(shù)，則有V2=cV1=（XO1，XO2，…，XOc‖v‖），即從V中選擇前c‖V‖個(gè)交換數(shù)作為新的速度，其中，‖V‖表示粒子的長度，指粒子速度中包含的交換數(shù)的數(shù)量。

6）位置間的減法，粒子的2個(gè)位置相減為速度，即V=x2⊙x1。

1.4.3更新粒子速度和位置

通過對粒子位置和速度的特殊定義，將“⊕”，“⊙”，“·”代入到粒子群速度和位置更新式（19）中，獲取離散粒子群優(yōu)化操作下的粒子速度和位置的更新公式為：

離散、連續(xù)組合優(yōu)化過程中，各粒子向量速度和位置的更新分為兩部分，離散變量部分采用式（20）、式（21）進(jìn)行更新，連續(xù)變量部分通過式（18）、式（19）進(jìn)行更新。

1.4.4粒子群算法求解電力配電網(wǎng)絡(luò)能量調(diào)度問題的流程

用粒子群算法求解電力配電網(wǎng)絡(luò)能量調(diào)度問題的流程用圖1描述。

圖1　電力配電網(wǎng)絡(luò)能量調(diào)度問題求解的流程Fig. 1 Problem solving process of electricity distribution network power scheduling

2　仿真實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本文提出的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型的有效性，需要進(jìn)行相關(guān)的實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)從平均煤耗、節(jié)能情況、收斂情況和出力情況4個(gè)方面對本文模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，同時(shí)將傳統(tǒng)基于細(xì)化排污函數(shù)的節(jié)能調(diào)度模型作為對比進(jìn)行分析。

實(shí)驗(yàn)將粒子種群數(shù)量分別設(shè)置為20、40、60、80、100，即：POPSIZE={20，40，60，80，100}，電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)的維數(shù)設(shè)置為D={2，4，6，8，10，20}。不同種群數(shù)量和函數(shù)維數(shù)情況下，粒子群算法都獨(dú)立運(yùn)行20次，每次優(yōu)化運(yùn)行最大迭代次數(shù)為1 000次。設(shè)置目標(biāo)函數(shù)值低于0.000 1時(shí)運(yùn)行停止。

2.1平均煤耗情況分析

分別采用本文模型和傳統(tǒng)基于細(xì)化排污函數(shù)的節(jié)能調(diào)度模型對6個(gè)省的電力配電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行節(jié)能調(diào)度，2種模型的平均煤耗比較結(jié)果如表1所示。

分析表1可知，本文模型的平均煤耗明顯低于傳統(tǒng)細(xì)化排污模型，充分體現(xiàn)了本文模型帶來的節(jié)能減排效應(yīng)。除此之外還可以看出，夏季平均煤耗明顯低于冬季的平均煤耗，這是因?yàn)橄募究梢杂盟l(fā)電，火電機(jī)組的發(fā)電需求減少。

2.2節(jié)能情況分析

表2描述的是采用本文模型和傳統(tǒng)細(xì)化排污模型的總體節(jié)能情況比較結(jié)果。

表1　2種模型下各省平均煤耗比較Tab. 1 The average consumption of provinces under two kinds of models

表2　2種模型下節(jié)能情況比較Tab. 2 Energy saving situation under the two models

分析表2可以看出，采用本文模型得到的平均煤耗下降、日電量和日節(jié)煤量均優(yōu)于傳統(tǒng)細(xì)化排污模型，并且本文模型的總節(jié)煤較傳統(tǒng)細(xì)化排污模型高124萬t，說明本文模型具有很高的節(jié)能性能，驗(yàn)證了本文模型的有效性。

2.3收斂性能分析

在進(jìn)行優(yōu)化迭代循環(huán)過程中，本文模型和傳統(tǒng)細(xì)化排污模型的目標(biāo)函數(shù)收斂過程如圖2所示。

圖2　2種模型收斂性能比較結(jié)果Fig. 2 Convergence performance comparison results under two kinds of models

分析圖2可以看出，和傳統(tǒng)細(xì)化排污模型相比，本文通過更少的迭代次數(shù)得到最優(yōu)結(jié)果，說明本文模型的求解方法是有效的，具有較好的收斂性能。

2.4機(jī)組出力分析

考察機(jī)組在不同模型下的出力計(jì)劃，將機(jī)組負(fù)荷率作為衡量出力大小的指標(biāo)，選擇A、B、C 3臺(tái)機(jī)組進(jìn)行分析，得到的結(jié)果用表3進(jìn)行描述。

表3　2種模型下機(jī)組負(fù)荷率比較結(jié)果Tab. 3 Unit load rate comparison results under two kinds of models

分析表3可知，傳統(tǒng)細(xì)化排污模型中，機(jī)組B負(fù)荷率全天基本滿發(fā)，機(jī)組A、機(jī)組C的負(fù)荷率也相對較高，而本文模型下3個(gè)機(jī)組的負(fù)荷率均下降，全天基本維持最低出力，驗(yàn)證了本文模型的有效性。

3　結(jié)論

本文提出一種綜合考慮能耗和排放的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型，給出了綜合考慮能耗和排放的電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度目標(biāo)函數(shù)，綜合分析了二氧化硫排放量與脫硫效率，針對提出的目標(biāo)函數(shù)，介紹了其機(jī)組排序約束、常規(guī)機(jī)組特性約束、機(jī)組正負(fù)旋轉(zhuǎn)備用約束，機(jī)組的最大最小出力約束、機(jī)組爬坡約束及線路潮流約束，在此基礎(chǔ)上，采用粒子群算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解。在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基礎(chǔ)上引入慣性權(quán)重因子，以優(yōu)化粒子群算法的收斂性，從而實(shí)現(xiàn)電力配電網(wǎng)絡(luò)節(jié)能調(diào)度模型的建立。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提模型具有很高的節(jié)能性能，而且收斂速度快。

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曾濤（1977—），男，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)榕潆娚a(chǎn)技術(shù)管理；

邱鵬（1982—），男，碩士，助理工程師，主要研究方向?yàn)榕渚W(wǎng)運(yùn)行技術(shù)管理；

補(bǔ)敏（1986—），男（苗族），本科，助理工程師，主要研究方向?yàn)榕渚W(wǎng)運(yùn)行技術(shù)管理；

李勝（1989—），男（苗族），本科，助理工程師，主要研究方向?yàn)榕渚W(wǎng)運(yùn)行技術(shù)管理。

（編輯馮露）

Simulation Analysis of Power Distribution Network Energy-Saving Scheduling Model

ZENG Tao，QIU Peng，BU Min，LI Sheng
（Guizhou Power Grid Co.，Ltd.，XingYi 562400，Guizhou，China）

ABSTRACT：In order to coPe with the increasing1Y serious energY and environmenta1 situation，China has Promu1gated and imP1emented the Power distribution network energY saving schedu1ing method，but this method Provides on1Y basic schedu1ing PrinciP1e，1acks the ProPer saving disPatching mode1 in 1ine with the Po1icY of energY. To address the Prob1em，on the basis of ana1Yzing the shortcomings of the existing energY-saving schedu1ing，this PaPer ProPoses an energY-saving schedu1ing mode1 for the Power distribution network with comP-rehensive consideration of energY consumPtion and emissions and gives the energY-saving objective function. The PaPer comPrehensive1Y a1so ana1Yzes the su1fur dioxide emissions and desu1furization efficiencY. For the objective function ProPosed，this PaPer introduces the units ordering constraints，conventiona1 units feature constraints，unit Positive and negative sPinning reserve constraints，the maximum and minimum outPut constraints，c1imbing constraints and Power f1ow constraints，conventiona1 P1us or minus constraints，maximum minimum outPut constraints，c1imbing and Power f1ow constraints. On this basis，the Partic1e swarm a1gorithm is used to so1ve the objective function used. The inertia weight factor is introduced to the standard Partic1e swarm oPtimization a1gorithm to oPtimize the convergence of the Partic1e swarm oPtimization a1gorithm，so as to rea1ize the energY saving schedu1ing mode1 of Power distribution network. The simu1ation resu1ts show that the ProPosed mode1 has a high energY saving Performance，and fast convergence sPeed.

文章編號：1674-3814（2016）04-0063-06中圖分類號：TM734

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

基金項(xiàng)目：貴州電網(wǎng)2014年科技項(xiàng)目（GZDWGZHBG-14-046）。

收稿日期：2015-09-01。

作者簡介：