考慮動(dòng)態(tài)輸送容量機(jī)制的電力傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

丁肇豪，余開(kāi)媛，王 程

（華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，北京市102206）

0 引言

風(fēng)光等可再生能源大規(guī)模接入電網(wǎng)不僅給電力系統(tǒng)運(yùn)行靈活性帶來(lái)挑戰(zhàn)，同時(shí)對(duì)輸電線路輸送容量提出更高要求。一般而言，電力傳輸線的輸送容量取決于最大載流量，其數(shù)值依賴其最高允許運(yùn)行溫度及環(huán)境參數(shù)。在中國(guó)，整定電力傳輸線輸送容量時(shí)采用了較為保守的環(huán)境參數(shù)［1］，導(dǎo)致很多場(chǎng)景下線路容量被低估。文獻(xiàn)［2］研究表明，傳輸線輸送容量與環(huán)境風(fēng)速在一定范圍內(nèi)呈正相關(guān)，換言之，風(fēng)電場(chǎng)外送傳輸線允許的實(shí)際輸送容量可能遠(yuǎn)高于該線路的整定輸送容量。若使用環(huán)境參數(shù)動(dòng)態(tài)或?qū)崟r(shí)整定輸送容量以反映傳輸線功率實(shí)際上限，可有效降低電網(wǎng)建設(shè)及調(diào)度運(yùn)行成本，此即動(dòng)態(tài)輸送容量（dynamic line rating，DLR）機(jī)制［3-4］。

DLR 技術(shù)并非新生事物，國(guó)內(nèi)外已有不少相關(guān)研究和應(yīng)用案例。文獻(xiàn)［5］總結(jié)了各種DLR 技術(shù)。文獻(xiàn)［6］提出架空線路DLR 的通用計(jì)算模型并將其應(yīng)用至含大規(guī)模風(fēng)電的電力系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化問(wèn)題；文獻(xiàn)［7］考慮架空輸電線路的動(dòng)態(tài)載流量計(jì)算方法；文獻(xiàn)［8］開(kāi)發(fā)了一種基于實(shí)時(shí)天氣預(yù)報(bào)的DLR 測(cè)量算法，可為調(diào)度中心提供長(zhǎng)達(dá)2 d 的輸送容量預(yù)報(bào)。在理想DLR 模型中，可以基于采集數(shù)據(jù)計(jì)算實(shí)時(shí)載流量，并將其應(yīng)用于電力傳輸線，實(shí)現(xiàn)容量充分優(yōu)化。應(yīng)當(dāng)指出，傳輸線DLR 的準(zhǔn)確整定依賴于精確的環(huán)境參數(shù)。然而，類(lèi)似于風(fēng)光電站出力，傳輸線附近環(huán)境參數(shù)在電網(wǎng)多時(shí)段調(diào)度過(guò)程中無(wú)法精確獲知，只能按照其預(yù)測(cè)值整定傳輸線輸送容量，故應(yīng)用DLR 技術(shù)評(píng)估得到的傳輸線輸送功率上限具有較強(qiáng)不確定性［9］。若對(duì)傳輸線輸送功率上限估計(jì)過(guò)于樂(lè)觀，可能導(dǎo)致線路過(guò)載，嚴(yán)重的甚至引發(fā)電網(wǎng)連鎖故障，因此需要考慮DLR 不確定性對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的負(fù)面影響。文獻(xiàn)［10］構(gòu)建了考慮傳輸線DLR 的魯棒調(diào)度模型，采用盒式不確定集合對(duì)傳輸線輸送容量不確定性進(jìn)行建模。文獻(xiàn)［11］立足于風(fēng)電出力與傳輸線DLR 之間的相關(guān)性，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模糊集對(duì)上述不確定性進(jìn)行建模。然而，以上工作雖然在量化DLR 不確定性對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的影響方面已經(jīng)做了大量的研究，但是并未提供傳輸線輸送容量最大允許偏差，由DLR 不確定性引起的輸電線路過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估仍是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題，進(jìn)而無(wú)法為電力調(diào)度中規(guī)避傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)提供指導(dǎo)。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在風(fēng)光不確定性引發(fā)的棄風(fēng)、棄光風(fēng)險(xiǎn)方面已開(kāi)展不少研究，可為傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)管理所借鑒。文獻(xiàn)［12］基于改進(jìn)等分散抽樣蒙特卡洛法，量化大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)背景下的交直流混聯(lián)系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)［13］構(gòu)建了概率區(qū)間優(yōu)化模型評(píng)估短時(shí)間內(nèi)風(fēng)電的消納情況，以此計(jì)算風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差引入的電網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)［14］基于非支配排序遺傳算法（NSGA）的多目標(biāo)優(yōu)化方法，采用級(jí)聯(lián)過(guò)載指標(biāo)在線優(yōu)化與過(guò)載相關(guān)的系統(tǒng)安全指標(biāo)，評(píng)估潮流最優(yōu)分布時(shí)傳輸線的過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)，然而其并未對(duì)線路DLR 機(jī)制進(jìn)行建模。

本文針對(duì)考慮DLR 機(jī)制的電力系統(tǒng)運(yùn)行問(wèn)題，將氣象因素引起的傳輸線輸送容量不確定性以盒式集合表述，提出傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，構(gòu)建基于兩階段魯棒優(yōu)化的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，得到DLR不確定性引起的輸電線路過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)以及各條傳輸線輸送容量最大允許偏差，進(jìn)而為電力調(diào)度中規(guī)避過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)提供指導(dǎo)。模型采用列與約束生成（columnand-constraint generation，C&CG）［15-17］算法進(jìn)行高效求解，最后在測(cè)試系統(tǒng)中驗(yàn)證所提模型及求解算法的有效性。

1 模型建立

1.1 考慮DLR 機(jī)制的傳輸線過(guò)載判據(jù)

本文提出一種考慮傳輸線輸送容量極端場(chǎng)景的傳輸線過(guò)載判據(jù)，即假設(shè)傳輸線輸送容量不確定，旨在極大化電力系統(tǒng)運(yùn)行再調(diào)度階段線路過(guò)載量，其數(shù)學(xué)上表現(xiàn)為雙層max-min 形式，如式（1）所示。

式中：ΔFl，t為t 時(shí)段傳輸線l 的過(guò)載量；vl，t為t 時(shí)段傳輸線l 的輸送容量不確定性，為布爾變量，取1 和0分別表示傳輸線容量達(dá)到其不確定區(qū)間下限和不確定區(qū)間預(yù)測(cè)值；Λ 為傳輸線輸送容量不確定性集合，最壞場(chǎng)景下的輸送容量如式（2）所示；Φ={ pg，t，pl，t，θn，t，ΔFl，t}表示min 問(wèn)題的決策變量集合，其中pg，t為t 時(shí)段發(fā)電機(jī)組g 的出力值，pl，t為t 時(shí)段傳輸線l 的傳輸功率，θn，t為t 時(shí)段節(jié)點(diǎn)n 的相角；χ 為Φ 中決策變量的可行域，包括約束式（3）—式（10）。

1）發(fā)電機(jī)組出力約束

2）發(fā)電機(jī)組爬坡約束

3）參考節(jié)點(diǎn)相角約束

式（6）表示t 時(shí)段參考節(jié)點(diǎn)相角θref，t為零。

4）基于直流潮流的線路潮流

5）電力系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)平衡約束

6）傳輸線容量約束

應(yīng)當(dāng)指出，由于式（1）中傳輸線過(guò)載量恒非負(fù)，因此，將求解得到的最優(yōu)值作為本問(wèn)題中傳輸線過(guò)載判據(jù)。具體地，若Γ=0，則表明當(dāng)前傳輸線容量不確定集合內(nèi)的任意場(chǎng)景均不會(huì)造成過(guò)載損失；反之，若Γ ＞0，則表明在當(dāng)前傳輸線容量不確定集合內(nèi)存在場(chǎng)景使得電力系統(tǒng)產(chǎn)生過(guò)載損失。

1.2 傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

本節(jié)提出一種傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，其示意圖如圖1 所示。

圖1 傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)示意圖Fig.1 Schematic diagram of overload risk for transmission line

式中：L 為線路條數(shù)；T 為總時(shí)段數(shù)；cl為傳輸線l 的過(guò)載罰系數(shù)；Fl，t為t 時(shí)段傳輸線l 的靜態(tài)輸送容量；Pr(δl，t)表示輸送容量預(yù)測(cè)誤差的概率分布函數(shù)。

本文綜合考慮后將Risk作為定值進(jìn)行處理。式（11）中被積函數(shù)為傳輸線輸送容量最大允許偏差與傳輸線實(shí)際輸送容量的差值。應(yīng)當(dāng)指出，由于傳輸線容量不確定性的預(yù)測(cè)誤差的概率分布難以精確獲得且積分計(jì)算較為困難，為此采用分段線性化方法對(duì)式（11）進(jìn)行處理，從而構(gòu)建計(jì)算友好的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，即

式中：Ql，t為t 時(shí)段傳輸線l 的過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)；dl，t，j和el，t，j為t 時(shí)段傳輸線l 的風(fēng)險(xiǎn)線性化各分段系數(shù)，j 表示分段系數(shù)編號(hào)。

該模型實(shí)際上構(gòu)成一種兩階段優(yōu)化模型。式（12）—式（14）為模型第1 階段，旨在通過(guò)調(diào)整各條傳輸線在各時(shí)段不產(chǎn)生過(guò)載損失對(duì)應(yīng)的傳輸線輸送容量下限，降低整體過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)。其中，式（13）為考慮DLR 機(jī)制的傳輸線容量范圍，式（14）為線性化運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)增加的輔助約束。第2 階段由式（15）所示傳輸線過(guò)載判據(jù)構(gòu)成，其中要求最優(yōu)值Γ=0。通過(guò)求解該兩階段優(yōu)化模型，即可得到傳輸線輸送容量最大允許偏差及對(duì)應(yīng)過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)。

2 模型求解

2.1 模型等價(jià)轉(zhuǎn)換

如前文所述，本文所提考慮DLR 機(jī)制的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在數(shù)學(xué)上屬于一種兩階段優(yōu)化模型，第1 階段以式（12）為目標(biāo)函數(shù)，以式（13）—式（15）為約束構(gòu)成評(píng)估主問(wèn)題；第2 階段以式（1）為目標(biāo)函數(shù)，以式（2）—式（10）為約束構(gòu)成傳輸線過(guò)載判別子問(wèn)題。

1）求解傳輸線過(guò)載判別子問(wèn)題

式中：Q，R，S，T，U，B，r，u 為傳輸線過(guò)載判別子問(wèn)題的常系數(shù)矩陣或向量；v 為DLR 不確定性的布爾型向量，取1 表示傳輸線容量達(dá)到其不確定區(qū)間下限，取0 表示傳輸線容量達(dá)到其不確定區(qū)間預(yù)測(cè)值；c 為DLR 可接納邊界的連續(xù)性向量；Pg，Pl，θ，ΔF 分別為發(fā)電機(jī)出力值、傳輸線傳輸功率、節(jié)點(diǎn)相角值以及在最壞情況下傳輸線過(guò)載量；“°”表示Hadamard 積。

不難看出，傳輸線過(guò)載判別子問(wèn)題是一個(gè)雙層混合整數(shù)線性規(guī)劃問(wèn)題，且內(nèi)層min 問(wèn)題為線性規(guī)劃。因此，可采用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最優(yōu)性條件或強(qiáng)對(duì)偶定理［18］將其等價(jià)轉(zhuǎn)化為單層混合整數(shù)線性規(guī)劃問(wèn)題。本文采用強(qiáng)對(duì)偶定理得到內(nèi)層min 問(wèn)題的對(duì)偶問(wèn)題，進(jìn)一步與外層max 問(wèn)題合并，可得判別子問(wèn)題的等價(jià)形式如下。

式中：ζ 為對(duì)偶變量，注意到式（18）中存在雙線性項(xiàng)，為此繼續(xù)引入中間變量，添加相應(yīng)的輔助約束，等價(jià)轉(zhuǎn)化如下。

式中：d 為常數(shù)向量；M 為一個(gè)足夠大的常數(shù)，在實(shí)際求解的過(guò)程中可以根據(jù)不同的參數(shù)靈活地進(jìn)行數(shù)值的選擇。經(jīng)過(guò)以上轉(zhuǎn)化，模型中的子問(wèn)題轉(zhuǎn)變成一個(gè)單層混合整數(shù)線性規(guī)劃問(wèn)題，可由商業(yè)求解器Gurobi 對(duì)其進(jìn)行求解。

2）輸出傳輸線輸送容量最大允許偏差

式中：D，E，rs為常系數(shù)矩陣或向量；q 為系統(tǒng)過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)向量。

2.2 求解算法

本文構(gòu)建的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估兩階段優(yōu)化問(wèn)題的主問(wèn)題、子問(wèn)題均為易于求解的線性規(guī)劃或混合整數(shù)線性規(guī)劃問(wèn)題。一般而言，兩階段優(yōu)化模型可調(diào)用Benders 分解算法［19］和C&CG 算法高效求解，與Benders 分解算法相比，后者采用統(tǒng)一解法處理最優(yōu)性和可行性問(wèn)題，其執(zhí)行速度比Benders 分解算法快［20］。故此處采用C&CG 算法求解，其主要步驟如下。

步驟1：設(shè)置迭代次數(shù)k=0，收斂誤差ε。

步驟3：求解由式（20）—式（21）構(gòu)成的傳輸線過(guò)載判別子問(wèn)題。其中，記v 的最優(yōu)解為v(k+1)，目標(biāo)函數(shù)Γ 的最優(yōu)值為Γ(k+1)，若Γ(k+1)＜ε，則終止算法并輸出c(k)；否則，增加向量及相應(yīng)約束至第1 階段主問(wèn)題。

步驟4：令k=k+1，返回步驟2。

3 算例測(cè)試

本文采用IEEE 5 節(jié)點(diǎn)、24 節(jié)點(diǎn)和118 節(jié)點(diǎn)電力系統(tǒng)為測(cè)試算例，分別記作測(cè)試系統(tǒng)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ，對(duì)本文所提模型進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試系統(tǒng)Ⅰ、Ⅱ的算例拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分別見(jiàn)圖2 和圖3，詳細(xì)參數(shù)見(jiàn)文獻(xiàn)［21］。

圖2 測(cè)試系統(tǒng)Ⅰ的拓?fù)鋱DFig.2 Topology of test system Ⅰ

圖3 測(cè)試系統(tǒng)Ⅱ的拓?fù)鋱DFig.3 Topology of test system Ⅱ

3.1 應(yīng)用DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)對(duì)結(jié)果的影響

系統(tǒng)運(yùn)行成本為應(yīng)用DLR 機(jī)制時(shí)的發(fā)電成本。應(yīng)用DLR 機(jī)制后，傳輸線容量一般高于其靜態(tài)值，有望緩解電力系統(tǒng)阻塞現(xiàn)象，進(jìn)而降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。由于DLR 固有的不確定性，應(yīng)用該機(jī)制可能引入額外的過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)。本節(jié)將使用測(cè)試系統(tǒng)Ⅰ分析采用DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行的影響。其中，邊際凈收益表示當(dāng)DLR 機(jī)制的傳輸線集合變化時(shí)，系統(tǒng)運(yùn)行成本降幅與過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)增幅的差值。測(cè)試編號(hào)為1～6，其中應(yīng)用DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)為1～6，具體傳輸線編號(hào)及仿真結(jié)果見(jiàn)表1。如無(wú)說(shuō)明，后文中傳輸線輸送容量基準(zhǔn)值均為100 MW。

表1 傳輸線條數(shù)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響Table 1 Impact of number of transmission lines on evaluation results

由表1 可知，傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)隨著應(yīng)用DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)的增加而增加，而系統(tǒng)運(yùn)行成本則逐漸降低。進(jìn)一步，系統(tǒng)邊際凈收益的值并非隨應(yīng)用DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)單調(diào)增加。在測(cè)試5 中，應(yīng)用DLR 機(jī)制為系統(tǒng)帶來(lái)的邊際凈收益最大，而在測(cè)試2 中，邊際凈收益為負(fù)值，即此時(shí)應(yīng)用DLR 機(jī)制傳輸線條數(shù)的增加會(huì)惡化系統(tǒng)的運(yùn)行情況。綜上可知，在實(shí)際應(yīng)用中需要整定應(yīng)用DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)及具體編號(hào)，從而最大化DLR 機(jī)制給系統(tǒng)運(yùn)行帶來(lái)的凈收益。

3.2 機(jī)組組合對(duì)結(jié)果的影響

為測(cè)試機(jī)組組合對(duì)傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)的影響，在測(cè)試系統(tǒng)Ⅱ中設(shè)置不同的機(jī)組組合方案，共4 組工況：①機(jī)組全部開(kāi)機(jī)；②發(fā)電機(jī)G1關(guān)閉；③發(fā)電機(jī)G2關(guān)閉；④發(fā)電機(jī)G1和G2均關(guān)閉。測(cè)試編號(hào)為7～10。機(jī)組開(kāi)停機(jī)對(duì)系統(tǒng)過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)的影響見(jiàn)表2。

表2 機(jī)組開(kāi)停機(jī)對(duì)系統(tǒng)過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)的影響Table 2 Impact of unit on-off system overload risk

由表2 可知，測(cè)試7 的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)明顯低于測(cè)試8 至測(cè)試10，說(shuō)明機(jī)組停機(jī)會(huì)導(dǎo)致電力系統(tǒng)過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)增大。當(dāng)部分機(jī)組停機(jī)時(shí)，其余機(jī)組的發(fā)電功率將會(huì)增大，可能導(dǎo)致傳輸線潮流分布較為集中，進(jìn)而增大傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)機(jī)組全部處于開(kāi)機(jī)狀態(tài)時(shí)，傳輸線潮流分布將更為靈活分散，可最大程度避免部分傳輸線功率過(guò)高，使得傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)最小。改變機(jī)組組合方式后電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)有所改變，能夠真實(shí)反映電力系統(tǒng)傳輸線的過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)，與工程實(shí)際相符。

在測(cè)試系統(tǒng)Ⅱ找出不同的傳輸線（圖3 中彩色部分），在4 組測(cè)試工況下傳輸線輸送容量零過(guò)載下限如圖4 所示。傳輸線輸送容量零過(guò)載下限表示在零過(guò)載損失前提下傳輸線輸送容量的最小值。若某種機(jī)組組合方案下傳輸線輸送容量實(shí)際值低于圖4中對(duì)應(yīng)曲線，則該條傳輸線將產(chǎn)生過(guò)載損失。事實(shí)上，圖4 中各條曲線到其靜態(tài)輸送容量的距離，即為式（11）中傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)積分距離。換言之，曲線某時(shí)刻偏離x 軸的程度越高，則該條傳輸線此時(shí)刻的過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)越大。

由圖4 可知，測(cè)試7 對(duì)應(yīng)機(jī)組組合方案得到的傳輸線輸送容量零過(guò)載下限在所測(cè)試的傳輸線中均為全局最小，因此該方案對(duì)應(yīng)的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)也最小。而測(cè)試9 和測(cè)試10 的傳輸線輸送容量零過(guò)載下限分別在幾條傳輸線中為全局最大，導(dǎo)致其對(duì)應(yīng)的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于測(cè)試7 和測(cè)試8。綜上，發(fā)電機(jī)機(jī)組開(kāi)停機(jī)會(huì)影響傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，合理制定機(jī)組啟停計(jì)劃對(duì)抑制由DLR 不確定性引發(fā)的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

圖4 機(jī)組開(kāi)停機(jī)方式對(duì)傳輸線輸送容量零過(guò)載下限的影響Fig.4 Impact of unit on-ff mode on the lower limit of zero overload of ampere capacity for transmission line

3.3 系統(tǒng)規(guī)模對(duì)求解效率的影響

為測(cè)試系統(tǒng)規(guī)模對(duì)本文提出的傳輸線過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法求解效率的影響，采用測(cè)試系統(tǒng)Ⅲ為算例進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如圖5 所示。

圖5 系統(tǒng)規(guī)模對(duì)求解效率的影響Fig.5 Impact of system scale on solving efficiency

圖5 中，時(shí)段數(shù)與應(yīng)用傳輸線DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)均直接影響系統(tǒng)規(guī)模。不難看出，當(dāng)系統(tǒng)規(guī)模增大時(shí)，計(jì)算時(shí)間總體呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。其原因在于，當(dāng)應(yīng)用傳輸線DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)增加時(shí)，第2 階段傳輸線過(guò)載判別子問(wèn)題中不確定集合的規(guī)模增大，其等價(jià)的單層優(yōu)化問(wèn)題中布爾型變量的個(gè)數(shù)及含大M 的約束個(gè)數(shù)均增大，辨識(shí)最優(yōu)策略需要花費(fèi)更多時(shí)間。同時(shí)，當(dāng)時(shí)段數(shù)變化時(shí)，求解時(shí)間并無(wú)固定變化趨勢(shì)，體現(xiàn)為無(wú)規(guī)則波動(dòng)。應(yīng)當(dāng)指出，在各組測(cè)試下IEEE 118 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)求解時(shí)間不超過(guò)307 s，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，根據(jù)需要對(duì)應(yīng)用DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)和具體編號(hào)進(jìn)行合理的調(diào)整，兼顧計(jì)算用時(shí)和系統(tǒng)效率。

4 結(jié)語(yǔ)

在傳輸線DLR 機(jī)制中，傳輸線容量的整定結(jié)果與其周?chē)鷼庀髼l件的預(yù)測(cè)精度直接相關(guān)，使得此機(jī)制下動(dòng)態(tài)整定獲得的傳輸線容量天然具有不確定性。為此，本文提出了一種考慮傳輸線輸送容量不確定性的過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，旨在評(píng)估電力系統(tǒng)因應(yīng)用DLR 機(jī)制而產(chǎn)生的過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)，并求解總過(guò)載風(fēng)險(xiǎn)最小條件下各傳輸線潮流分布的最優(yōu)方案。本文提出的模型數(shù)學(xué)上屬于兩階段魯棒優(yōu)化范疇，故采用較為成熟的C&CG 算法求解。本文探究了機(jī)組開(kāi)停機(jī)方式、應(yīng)用DLR 機(jī)制的傳輸線條數(shù)對(duì)最終評(píng)估結(jié)果的影響，所提模型及算法在IEEE 118 節(jié)點(diǎn)測(cè)試系統(tǒng)的求解效率體現(xiàn)了其在工程實(shí)際的推廣意義。對(duì)于未來(lái)的研究有各種開(kāi)放性問(wèn)題值得考慮，例如，提出的模型如何考慮其他不確定性來(lái)源，如何充分處理作為導(dǎo)體動(dòng)態(tài)行為函數(shù)糾正措施的時(shí)間等等。在未來(lái)將風(fēng)電或光伏納入考慮的范圍，也將會(huì)是該模型很好的擴(kuò)展方向。