電網調控運行中的優(yōu)化算法研究與應用

馬萌萌

（國網廊坊供電公司，河北 廊坊 065000）

0 引 言

近年來，優(yōu)化算法作為一種解決復雜問題的有效方法，已經在電網調控運行領域得到廣泛應用。優(yōu)化算法能夠根據電網運行的目標和約束條件，尋找一組最優(yōu)解或近似最優(yōu)解，從而實現電力系統(tǒng)的高效調度和運行[1]。通過應用優(yōu)化算法，可以提高電網調控的精確性和可再生能源的利用率，降低能源成本和碳排放。

1 電網調控運行中存在的基本問題

1.1 負載平衡問題

電力系統(tǒng)中存在負載波動或電力需求分布不均勻等現象，導致負載在不同時間和地點之間存在不平衡問題。這可能引發(fā)電網的頻率和電壓不穩(wěn)定，嚴重影響電力的供應可靠性。

1.2 峰谷負荷差異問題

能源需求在不同時間段之間的峰值和谷值存在差異，如白天人們用電較多，而晚上用電相對較少。這種負荷差異給電力調度帶來挑戰(zhàn)，需要合理安排發(fā)電和輸電資源，以滿足負荷的高低變化。

1.3 可再生能源接入問題

隨著可再生能源（如風能和太陽能）的快速發(fā)展，大規(guī)模并網接入可再生能源所面臨的挑戰(zhàn)逐漸凸顯。由于可再生能源具有波動性和間歇性特點，對電網的運行和調度提出了更高的要求，需要解決可再生能源的預測、協(xié)調、與傳統(tǒng)能源的有效融合等問題[2]。

2 針對電網調控運行問題的優(yōu)化算法與實際應對策略

2.1 根據不同區(qū)域和時段的負荷需求變化，調整發(fā)電機組的輸出功率

采用優(yōu)化算法和實際應對策略來調整發(fā)電機組的輸出功率，以達到負載平衡的狀態(tài)。通過負載預測和需求分析，估計不同區(qū)域和時段的負荷需求。通過負荷預測模型來預測未來1 h的負荷需求，并根據預測結果來調整發(fā)電機組的輸出功率。

假設當前時間為t，發(fā)電機組的輸出功率為P(t)，預測到未來1 h的負荷需求為L(t)，建立一個線性預測模型來預測未來1 h的負荷需求。該模型可以表示為

式中：L(t+1)為未來時刻t+1的預測負荷需求；a為負荷增長率；b為負荷的初始值。

在得到負荷預測值后，根據預測的負荷需求來調整發(fā)電機組的輸出功率。將發(fā)電機組的輸出功率與負荷需求之間的差異進行調整。表達式為

式中：PDelta為根據預測的負荷需求與當前發(fā)電機組輸出功率的差異計算得出的調整功率；K為增益系數，用于控制調整功率的幅度。如果預測的負荷需求高于當前發(fā)電機組的輸出功率，即L(t+1)＞P(t)，意味著需求超過供應，需要增加發(fā)電機組的輸出功率，即PDelta＞0；如果預測的負荷需求低于當前發(fā)電機組的輸出功率，即L(t+1)＜P(t)，意味著供應超過需求，需要減少發(fā)電機組的輸出功率，即PDelta＜0。

根據計算所得的PDelta，可以更新發(fā)電機組的輸出功率，即

式中：P(t+1)表示未來時刻t+1的發(fā)電機組輸出功率，即調整后的功率；P(t)為當前時刻t的發(fā)電機組輸出功率，即調整前的功率。根據負荷預測和需求分析實現發(fā)電機組的動態(tài)調整，以適應不同區(qū)域和時段的負荷變化，并達到負載平衡的狀態(tài)。

2.2 根據負荷曲線分析和預測，合理控制儲能設備的充放電策略

根據負荷曲線的分析和預測調控電網，通過優(yōu)化算法來調整充放電策略，在低負荷期間儲存能量，在高負荷期間釋放能量，以實現負載平衡。

通過對負荷歷史數據的分析和建模，得到如圖1所示的負荷曲線，以描述不同時段下負荷的變化情況。負荷曲線能夠協(xié)助預測未來的負荷需求，并為優(yōu)化儲能設備的充放電策略提供依據[3]。當負荷預測結果顯示高負荷期與低負荷期存在明顯的差異時，可以利用儲能設備進行負荷均衡調節(jié)。在低負荷時段，儲能設備可以充電貯存多余的電能；而在高負荷時段，儲能設備可以釋放電能來滿足額外的需求，以平衡負荷需求之間的差異。在02:00—03:00，負荷需求為80 MW，同時儲能設備以10 MW的功率進行充電，表明電網在該時段的負荷較低，儲能設備通過充電來儲存能量來滿足后續(xù)部分能源需求。在05:00—06:00，負荷需求為110 MW，儲能設備以10 MW的功率進行放電，說明電網在該時段負荷增加，儲能設備通過釋放能量來緩解電網的負荷需求。在06:00—07:00，負荷需求進一步增加至120 MW，儲能設備以20 MW的功率進行放電，表明電網的負荷達到高峰且供應不足，儲能設備通過釋放更多的過剩能量來滿足電網負荷需求。在07:00—08:00，負荷需求達到200 MW，儲能設備暫停充放電。電網負荷趨于穩(wěn)定，暫無儲能設備調節(jié)需求[4]。根據負荷預測結果，通過對不同時段的負荷需求和儲能設備狀態(tài)進行實時調整充放電策略，最大限度地滿足用戶的負荷需求，不僅在經濟上具有潛在優(yōu)勢，還為能源系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展做出了貢獻[4]。

圖1 利用儲能設備進行負荷均衡調節(jié)的充放電策略

2.3 利用數據分析和機器學習算法，準確預測可再生能源的波動性和接入量

電網調控利用數據分析和機器學習算法，可以準確預測可再生能源的波動性和接入量對于有效規(guī)劃和運營電力系統(tǒng)至關重要，以便充分利用可再生能源的潛力。為了準確預測可再生能源的波動性，應收集大量的歷史數據，包括風力發(fā)電和太陽能發(fā)電的輸出功率、天氣情況以及環(huán)境參數等。通過對這些數據的分析和建模，可以獲取可再生能源的波動性特征。

通過使用機器學習算法，可以建立預測模型來預測可再生能源的波動性。常見的機器學習算法包括支持向量機（Support Vector Machines，SVM）算法、隨機森林（Random Forest，RF）算法、神經網絡算法等。通過訓練模型來識別數據中的模式和趨勢，從而準確預測可再生能源的波動性。在準確預測可再生能源的波動性方面，可以采用數學模型或公式來輔助機器學習算法的工作。

風速和風力發(fā)電輸出功率之間存在的關系可表示為

式中：Pwind為風力發(fā)電的輸出功率；vwind為當前的風速；kwind為與風力發(fā)電機組相關的常數。

太陽輻射強度和太陽能發(fā)電輸出功率之間存在的關系可表示為

式中：Psolar為太陽能發(fā)電的輸出功率；Isolar為太陽輻射強度；ksolar為與太陽能發(fā)電系統(tǒng)相關的常數。

通過采集并分析歷史數據，可以確定適用于特定環(huán)境和設備的常數值。對于機器學習算法的應用，可以利用收集的大量歷史數據進行訓練[5]。算法可以自動識別并學習數據中的模式和趨勢，進而預測未來的波動性。選擇適當的算法和特征工程方法，如時間序列分析、回歸分析等，可以進一步提高預測精度?？稍偕茉吹妮敵雠c輸入參數的實測值如表1所示。

表1 可再生能源的輸出與輸入參數實測值

使用實測數據進行訓練后，機器學習算法可以通過學習數據中的模式和趨勢來預測未來的可再生能源的波動性。例如，模型可以識別出某個特定風速范圍內風力發(fā)電輸出功率的變化模式，并根據預測到的風速數據來預測相應的風力發(fā)電輸出功率。結合歷史數據、機器學習算法及相應的公式，可以預測準確可再生能源波動性，為電力系統(tǒng)的規(guī)劃和運營提供重要參考。

3 結 論

電網調控運行中的優(yōu)化算法研究與應用能夠有效改善電網的運行和調度，為電力行業(yè)決策者和相關研究人員提供重要參考。通過合理的資源配置、負荷調度和市場運營，優(yōu)化算法可以提高電網的可靠性、經濟性和環(huán)境可持續(xù)性，同時促進可再生能源的大規(guī)模接入和利用。未來的優(yōu)化算法需要更加注重整合多領域數據信息，實現跨學科的協(xié)同優(yōu)化。通過結合智能傳感器、物聯(lián)網技術和大數據分析等，實時獲取和分析電網的各種狀態(tài)數據，為優(yōu)化算法提供更準確的輸入信息，從而提高調度決策的精度和效率。