高耗能企业关口平衡优化调度及其输出功率控制方式
电力系统的调度与能耗优化
电力系统的调度与能耗优化随着经济的发展和人口的增长，电力系统在现代社会中扮演着至关重要的角色。
为了满足不断增长的能源需求，电力系统需要进行高效的调度和能耗优化。
本文将讨论电力系统调度和能耗优化的重要性，并介绍一些常用的方法和技术。
电力系统调度是指根据电力需求和发电资源的情况，合理安排电力的生成、传输和分配，以满足用户的用电需求。
调度的目标是保证电力系统的安全、稳定和可靠运行，同时最大限度地提高能源利用效率，降低能耗成本。
合理的电力系统调度可以帮助解决电力供需矛盾，提高供电质量，减少能源浪费，推动经济可持续发展。
在电力系统调度中，需要考虑的因素包括电力需求预测、发电资源调配、输电线路选择等。
首先，准确的电力需求预测是决定调度方案的基础。
通过对历史数据和趋势的分析，可以预测未来一段时间内的电力需求，从而为电力系统的调度提供参考。
其次，合理的发电资源调配可以充分利用各种能源，确保供电的稳定性和可靠性。
不同的能源具有不同的优缺点，调度人员需要根据能源的可获得性、环保性和成本等因素来选择合适的发电资源。
此外，输电线路的选择也是电力系统调度中需要考虑的重要因素。
电力线路的选择应根据线路的功率输送能力、电压稳定性以及成本等因素来决定，以降低能耗和成本。
为了实现电力系统的能耗优化，可以采用多种方法和技术。
一种常用的方法是优化调度算法。
优化调度算法通过分析电力系统中的复杂关联关系，从而确定最佳的调度方案。
这些算法可以通过数学模型、仿真模拟和优化理论等手段来实现。
常用的优化调度算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法可以根据不同的目标函数来优化发电资源的调度、线路的选择和功率的分配，从而达到最佳的能耗效果。
另一种常用的技术是智能电力系统。
智能电力系统通过将信息技术与电力系统进行有机结合，提高电力系统的智能化程度和自动化水平。
智能电力系统可以采集和分析电力系统的实时数据，从而实现精确的电力需求预测和发电资源调配。
国家发展改革委、国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见
国家发展改革委、国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见文章属性•【制定机关】国家发展和改革委员会,国家能源局•【公布日期】2024.01.27•【文号】•【施行日期】2024.01.27•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】电力及电力工业正文国家发展改革委国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见各省、自治区、直辖市发展改革委、能源局，北京市城管委，天津市、辽宁省、上海市、重庆市、四川省、甘肃省工信厅（经信委），中国核工业集团有限公司、国家电网有限公司、中国南方电网有限责任公司、中国华能集团有限公司、中国大唐集团有限公司、中国华电集团有限公司、国家电力投资集团有限公司、中国长江三峡集团有限公司、国家能源投资集团有限责任公司、华润集团有限公司、国家开发投资集团有限公司、中国广核集团有限公司：电网调峰、储能和智能化调度能力建设是提升电力系统调节能力的主要举措，是推动新能源大规模高比例发展的关键支撑，是构建新型电力系统的重要内容。
为更好统筹发展和安全，保障电力安全稳定供应，推动能源电力清洁低碳转型，现就加强电网调峰、储能和智能化调度能力建设提出如下意见。
一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，统筹发展和安全，深入推进能源革命，统筹优化布局建设和用好电力系统调峰资源，推动电源侧、电网侧、负荷侧储能规模化高质量发展，建设灵活智能的电网调度体系，形成与新能源发展相适应的电力系统调节能力，支撑建设新型电力系统，促进能源清洁低碳转型，确保能源电力安全稳定供应。
——问题导向，系统谋划。
聚焦电力系统调节能力不足的关键问题，坚持全国一盘棋，推动规划、建设、运行各环节协同发展，推动技术、管理、政策、机制各方面协同发力，充分发挥源网荷储各类调节资源作用。
电网的电力调度与优化方法
电网的电力调度与优化方法电力调度是指根据电网负荷需求和电源供给情况，合理安排发电机组的出力、输送电力并保证电网的安全稳定运行的过程。
而电力调度的优化方法则是指通过应用最新的技术手段和算法，使电力调度更加智能化、高效化，以提高电力系统的运行效率和可靠性。
本文将介绍电网的电力调度与优化方法的相关内容。
1. 电力调度的基本原则电力调度的基本原则主要包括平衡电力供需、优化发电成本、提高电网运行可靠性等。
在调度过程中，需根据电力市场需求和供电能力，合理调度电力生产资源，保证供需平衡，并降低发电成本。
此外，还需要通过合理安排传输线路的开通和运行，确保电网的可靠性和稳定性。
2. 电力调度的现状与挑战目前，电力调度面临着供需不平衡、可再生能源发电波动性大、负荷预测准确性不高等挑战。
电力调度需要在复杂多变的环境中进行，并需要考虑到各种因素对电网运行的影响。
因此，如何提高电力调度的灵活性和准确性，是当前亟待解决的问题。
3. 电力调度的优化方法为了改进电力调度的效率和质量，研究者们提出了许多智能化的电力调度优化方法。
以下是其中几种常见的方法：(1) 基于大数据的电力调度优化利用大数据技术，收集和分析电力系统的历史数据以及实时数据，建立准确的负荷预测模型。
通过对大数据的处理和分析，可以更准确地预测负荷需求，从而优化发电计划和运行策略，提高电力系统的效率。
(2) 基于人工智能的电力调度优化人工智能技术（如神经网络、遗传算法等）的应用在电力调度中已经取得了显著的效果。
通过对电力系统进行建模和仿真，并结合优化算法，可以实现电力系统的自适应调度和优化，进一步提高电网的稳定性和运行效率。
(3) 基于优化算法的电力调度优化优化算法是电力调度的重要工具，可以通过最优化方法来确定最佳的发电计划和输电方案。
常见的优化算法包括线性规划、整数规划、动态规划等。
这些算法可以帮助电力调度人员在实际操作中做出最优的决策，提高电力系统的经济性和可靠性。
双碳背景下综合能源系统优化调度
双碳背景下综合能源系统优化调度近年来，随着全球能源需求的增长和环境问题的日益凸显，双碳目标成为了全球能源领域的热门话题。
双碳背景下，如何实现能源的高效利用和碳排放的降低成为了亟待解决的问题。
而综合能源系统优化调度正是一种有效的途径。
综合能源系统是指将不同能源形式（如电、热、气、冷等）和不同能源设备（如火力发电、风力发电、太阳能发电、储能设备等）有机地结合起来，形成一个相互协调、高效运行的能源系统。
优化调度则是指在综合能源系统中，通过合理安排不同能源形式和设备的运行模式，以最大化能源利用效率和降低碳排放为目标，实现整个系统的优化。
综合能源系统优化调度的核心是能源的灵活运用和互联互通。
通过合理配置不同能源设备的运行模式，可以实现能源的互补和相互转化，从而提高能源利用效率。
例如，在电力系统工作负荷较大时，可以通过调整燃气发电机组的运行模式，将部分电力需求转化为热能输出，实现能源的综合利用。
同时，通过建立能源互联互通的机制，可以实现不同能源形式的互补供应，提高整个系统的供能可靠性和稳定性。
双碳背景下，综合能源系统优化调度的意义更加凸显。
一方面，通过优化调度，可以实现能源的高效利用，降低碳排放。
例如，通过合理调度不同能源设备的运行模式，可以使可再生能源（如风力发电、太阳能发电等）的利用率最大化，减少对传统化石能源的依赖，从而实现碳排放的降低。
另一方面，综合能源系统优化调度可以提高能源供应的可靠性和稳定性。
通过建立多能源互补供应的机制，可以减少单一能源供应的风险，提高整个系统的抗灾能力。
然而，要实现综合能源系统的优化调度并不容易。
首先，需要建立一个完善的能源数据监测和管理系统，实时掌握各种能源形式和设备的运行状态。
其次，需要开展深入研究，建立合适的优化调度模型和算法，以实现能源的最优配置和运行。
最后，还需要加强政策和法规支持，鼓励能源企业和用户参与综合能源系统的建设和运营。
综合能源系统优化调度是实现双碳目标的重要途径。
高耗能企业关口平衡问题的双目标规划模型
ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｍｏ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ｒ ａ ｔ ｅ ｏ ｆ
Ｌａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｍａ ｎ ｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ Ｅｎ ｇ ｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｘｉ ’ ａ ｎ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｘｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ４ ９，Ｃｈ ｉ ｎ ａ；３ ．Ｍｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｅｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｋｅ ｙ Ｉ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｉ ｎｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋｓ ａ ｎ ｄ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ，Ｘｉ ’ ａ ｎ Ｊ ｉ ａ ｏ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｘｉ ’ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ４ ９ ，
和分 层序 列优化 法对 该双 目标优 化 模 型进 行 求解 。基 于 国 内某 大 型钢铁 企 业数 据 的 实验 结果 表 明， 双 目标 规 划模 型 能够在 不增加 关 口流量 惩罚值 总和的 情况 下 ， 有效减 少机 组 出力波动 。
关键 词 ：需求 响应 ； 关 口平 衡 ； 双 目标 规 划 ； 线性 加权 法 ； 分 层 序 列优 化 法 中 图 分 类 号 ：ＴＰ ３ ９ １ ． ９ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ２ ５ ３ — ９ ８ ７ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ — ０ ０ ２ ６ — ０ ７
新能源电力系统优化控制方法及关键技术
储能系统优化控制应用案例：储能系统优化控制应用案例主要包括储能系统的优 化控制、储能系统的优化控制应用案例、储能系统的优化控制应用案例等。
储能系统优化控制应用案例：储能系统优化控制应用案例主要包括储能系统的 案例等。
新能源电力系统主要包括太阳能、风能、 水能、生物质能等可再生能源发电系统。
新能源电力系统的发展面临着 技术、经济、环境等多方面的 挑战，需要不断优化控制方法 和关键技术。
新能源电力系统的优化控制方法主要包 括最大功率点跟踪、能量管理、电网调 度等。
新能源电力系统的关键技术主要包括储 能技术、电力电子技术、智能电网技术 等。
光伏电站优化控制方法：采用智能控制算法，实现光伏电站的优化运行 关键技术：光伏电站的功率预测、最大功率点跟踪、储能系统优化控制等 应用案例：某光伏电站通过优化控制方法，提高了发电效率，降低了运营成本 效果分析：优化控制方法在光伏电站中的应用效果显著，提高了光伏电站的经济效益和社会效益
储能系统优化控制应用案例
优化控制的重要性和必要性
提高新能源电力 系统的稳定性和 可靠性
降低新能源电力 系统的运行成本
提高新能源电力 系统的效率和性 能
满足新能源电力 系统对环保和可 持续发展的要求
优化控制的目标和原则
提高新能源电力系统的效率 和性能
降低新能源电力系统的运行 成本
提高新能源电力系统的稳定 性和可靠性
满足新能源电力系统的环保 要求
05
新能源电力系统优化控制发展趋势与展望
优化控制技术的发展趋势
集成化：将多种优化控制技 术集成，实现电力系统的综 合优化控制
企业用电优化管理(标准版)
企业用电优化管理（标准版）随着全球能源危机的加剧和环保意识的提高，企业用电优化管理已成为我国企业可持续发展的关键环节。
本文旨在探讨年企业用电优化管理的标准版，以指导企业实现节能减排、降低用电成本、提高用电效率的目标。
一、企业用电现状分析1.用电成本高企业用电成本主要包括电费和用电设施投资及维护费用。
随着我国电价的不断上调，企业用电成本逐年攀升，给企业带来了巨大的经济压力。
2.用电效率低许多企业在用电过程中存在较大的能源浪费现象，如设备空载运行、设备老化、用电设施配置不合理等，导致用电效率低下。
3.管理手段落后部分企业用电管理手段较为落后，缺乏有效的用电监测、分析和控制手段，难以实现精细化、智能化管理。
4.环保压力增大随着环保法规的日益严格，企业需在降低用电过程中减少污染物排放，以应对环保压力。
二、企业用电优化管理目标1.节能减排通过优化用电管理，降低能源消耗，减少污染物排放，实现绿色可持续发展。
2.降低用电成本合理配置用电设施，提高用电效率，降低用电成本，减轻企业经济负担。
3.提高用电可靠性优化用电设施运行维护，提高用电可靠性，确保企业生产和生活用电需求。
4.提高用电管理水平运用现代科技手段，提高用电管理水平，实现精细化、智能化管理。
三、企业用电优化管理措施1.用电设施升级改造（1）淘汰高耗能设备，选用节能型设备；（2）优化用电设施配置，实现设备高效运行；（3）提高用电设施自动化水平，减少人工操作失误。
2.能源管理信息化（1）建立企业用电信息管理系统，实现用电数据实时监测、分析和处理；（2）运用大数据、云计算等技术，挖掘用电数据价值，为企业提供决策支持；（3）实现用电设备远程控制，提高用电管理水平。
3.用电制度优化（1）建立健全用电管理制度，明确各部门、岗位的用电职责；（2）制定用电考核指标，实施奖惩机制，激发员工节能意识；（3）定期开展用电培训，提高员工用电技能和节能意识。
4.节能技术应用（1）推广高效节能灯具、空调等设备，降低照明、空调等用电负荷；（2）采用变频调速、余热回收等技术，提高设备运行效率；（3）利用太阳能、风能等可再生能源，降低企业对传统能源的依赖。
智能电网中的供需平衡优化与能源调度方法
智能电网中的供需平衡优化与能源调度方法智能电网是指基于信息与通信技术，以及先进的感知、分析与控制技术为基础，实现电力系统的智能化、高效化、可持续发展的新一代电力系统。
供需平衡优化和能源调度是智能电网的核心问题之一，对于实现智能电网的高效运行具有重要意义。
本文将针对供需平衡优化与能源调度问题，介绍一些常用的方法和技术。
1. 智能电网的供需平衡优化供需平衡优化是智能电网中的一个关键问题，它涉及到电力系统的产供需侧和消耗侧之间的平衡调度。
为了实现供需平衡优化，以下几种方法被广泛采用：1.1 多能源协调调度多能源系统是智能电网的一个重要特点，其中包括传统的电力系统、新能源系统、储能系统等。
在多能源系统中，协调调度不同能源的供给和需求，以优化整体能源利用效率，成为供需平衡优化的关键。
常用的方法包括基于模型预测控制（MPC）的调度策略，通过对能源市场、能源价格和用户需求等因素进行预测和优化，实现多能源的协调调度。
1.2 基于优化算法的供需匹配由于供需平衡的复杂性，传统的规则和经验方法往往难以获得最优的供需调度方案。
因此，基于优化算法的方法成为供需平衡优化的重要手段。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等，这些算法能够对供需关系进行全局优化，找到最优解。
1.3 弹性负荷管理弹性负荷管理是指通过灵活调整用户负荷需求，以实现供需平衡优化的一种方法。
通过智能电网的监测和预测技术，将用户的负荷需求分成基本负荷和弹性负荷，并根据系统的供需情况，灵活调整弹性负荷的使用。
这样可以减少供需间的波动，提高整体供需匹配效率。
2. 智能电网的能源调度方法能源调度是智能电网的核心问题之一，它包括了能源的生成、传输、分配和消耗等多个环节。
以下是一些常用的能源调度方法：2.1 能源流模型能源流模型是能源调度中常用的方法之一，它基于电力系统的物理特性和传输约束等因素，描述了能源在各个节点之间的流动关系。
通过建立能源流模型，可以对能源的生成、传输和消耗进行调度和优化。
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第30卷第19期中国电机工程学报V ol.30 No.19 Jul.5, 201076 2010年7月5日Proceedings of the CSEE ©2010 Chin.Soc.for Elec.Eng.文章编号：0258-8013 (2010) 19-0076-08 中图分类号：TM 73 文献标志码：A 学科分类号：470⋅40高耗能企业关口平衡优化调度及其输出功率控制方式高云龙1，高峰1，潘金艳2，翟桥柱1，管晓宏1 (1．西安交通大学，陕西省西安市 710049；2．集美大学信息工程学院，福建省厦门市 361021)Self-scheduling for Electrical Energy Balance and Output Power Control ofEnergy-intensive EnterprisesGAO Yun-long1, GAO Feng1, PAN Jin-yan2, ZHAI Qiao-zhu1, GUAN Xiao-hong1(1. Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, Shaanxi Province, China;2. College of Information Engineering, Jimei University, Xiamen 361021, Fujian Province, China)ABSTRACT: Many energy-intensive enterprises own power plants themselves. Achieving balance of electrical energy consumption and supply through self-scheduling is very important to security and reliability of the power grid and often gets incentives from the power utility. Due the ramping limit of generating units and infeasible step-up change, a generation level schedule based on discrete-time model may not be realizable although ramp-rate constraints are satisfied in scheduling. This paper formulates a new model for balance analysis with integral constraints. Based on the detailed analysis of the admissible region of initial or terminal generation level and its relationship to scheduled energy delivery and ramp-rate constraints, the new model for balance analysis with integral constraints is converted into a mixed integral programming model. Based on the minimum principle in optimal control theory, a control method of unit power output is developed considering unit economics and security. Numerical testing is performed with the actual data of a large iron and steel enterprise and the results show that the model and the control method are effective.KEY WORDS: balance analysis; integral constraint; optimal control; scheduling; mixed integer programming摘要：许多高耗能企业拥有自备发电厂。
通过对自备电厂自 调度实现发、用电自平衡对企业用电的经济性与区域电网的安全性都具有重要意义。
由于发电机组的爬坡能力受限，不可能每个时间段起点突变，所以目前广泛采用的离散时间模型可能导致调度计划无法操作实现。
为此，针对高耗能企业建立含积分约束的关口平衡模型。
通过分析任意调度时段起点与终点时刻机组输出功率、机组爬坡率和该时段期望能量输出之间的关系，将含积分约束的关口平衡模型转化为一个混合整数规划模型。
进而，基于最优控制理论中的极小值原理，给出一种安全经济的机组输出功率控制方式。
以某具有自备电厂的大型钢铁企业发用电平衡为例进行数值求解，结果验证了模型及其控制方式的有效性。
关键词：关口平衡；积分约束；最优控制；调度；混合整数规划0 引言许多高耗能企业如冶金等行业的企业对电能的需求具有不确定性、大容量冲击、大幅度波动的特征。
这种用电特点对企业用电的经济性以及区域电网的安全性造成巨大的影响，使整个区域电力系统的可靠性承受空前压力。
在电力系统备用裕度不足或者用电高峰期，这种影响更加突出[1-4]。
电能是高耗能企业的主要生产资源，电能消耗在这类企业生产成本中占有较大的比例。
为了降低产品成本，提高产品竞争力，大部分高耗能企业自备发电厂，实现自身的发用电平衡。
高耗能企业电力系统优化调度是一类典型的生产调度问题，它的主要目标是在确保电力正常供应的前提下合理利用发电资源，提高自备电厂的供电能力，从而降低用电成本、提高企业竞争力。
基金项目：国家自然科学基金项目(60921003, 60736027, 60704033)；国家863高技术基金项目(2007AA04Z154)；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060698029)。
Project Supported by National Natural Science Foundation of China (60921003, 60736027, 60704033); The National High Technology Research and Development of China (863 Program) (2007AA04Z154); Project Supported by Special Scientific and Research Funds for Doctoral Speciality of Institution of Higher Learning(20060698029).第19期高云龙等：高耗能企业关口平衡优化调度及其输出功率控制方式 77对电力生产调度问题，目前广泛采用的建模方式是将时间离散化，在一个调度时段内，假设系统需求为恒定值，将机组的功率输出计划作为能量输出计划，用机组的平均功率满足这一时段恒定的需求。
这样可将调度问题由连续时间最优控制问题转化为数学规划问题，大大降低了问题的复杂性。
国内外研究人员对此类问题进行了大量研究[3-7]，取得了许多重要成果。
拉格朗日松弛法是解决此类问题最优效的方法之一[5, 8-9]。
高耗能企业自备电厂以实现发用电自平衡的目的而建，通常情况下装机容量与企业用电量基本相当。
由于高耗能企业用电的特殊性，以及发电机组输出功率爬升率的有限，不可能每个时间段起点突变，所以完全按离散时间模型得到的调度计划存在无法操作实现的可能[10-11]，随着电力市场化的进展，电力结算趋于精细化，提高自备电厂对能量输出计划的可交付能力，对具有自备电厂的高耗能企业具有特别重大意义[11-15]。
针对上述问题，文献[15]提出了关口平衡的概念，按照关口平衡的方式与互联的区域电力系统进行电能交易。
在文献[15]中对每个调度时段进行采样，将采样点的连线作为机组的输出功率曲线。
这种机组输出功率方式可以保证电力系统在一个时段内交付的能量(功率的积分)满足实时需求。
但是这种设计方式对机组功率输出方式具有较大的限制，即无法选择更加经济安全的机组输出功率控制方式。
如火电机组的调度中，往往在调度时段起点时刻全力爬升，然后机组保持功率平稳输出，文献[16-17]中指出这种调度方式可以减少运行时功率振荡问题。
本文对积分约束关系进行详细分析，建立含积分约束的关口平衡模型。
深入研究调度时段起点与终点时刻机组的输出功率、机组的爬坡率约束与该时段期望机组能量输出的关系。
给出任意调度时段机组能量输出表示为起点时刻机组输出功率与机组爬坡率的函数关系。
根据任意调度时段终点时刻机组输出功率范围可以表示为调度时段起点时刻机组输出功率与该时段能量输出的函数关系[10]，将含积分约束的关口平衡模型转化为一个混合整数规划模型。
基于最优控制理论中的极小值原理，给出一种满足火电机组安全、经济的输出功率控制方式(尽量使机组输出功率平稳的控制方式)。
本文以具有自备电厂的大型钢铁企业关口平衡为例，进行数值求解，并对结果进行讨论，进而验证模型的有效性。
1 问题的提出及模型建立1.1 含有积分关系的关口平衡模型通常一个调度周期包含多个调度时段。
任意调度时段内企业的能耗与其自备电厂的能量供应差值落在某个范围内为可平衡，关口平衡要求调度周期内满足可平衡的调度时段个数最多[15]。
高耗能企业自备电厂出于自发自用的目的而建，发电能力与企业总负荷基本相当，在正常生产状况下，自备电厂的发电机组处于全部开机状态，对发电机组的控制主要为机组的输出功率调节。
因此，机组启、停等相关属性无需在关口平衡问题中出现。
另外，本文主要目的是通过对自备电厂的合理调度来提高电厂对企业用电的平衡能力，没有涉及电厂负荷的经济分配。
因此可将多台机组简化为1台虚拟机组[15,18]。
本文所考虑的关口平衡问题可表示为：1）目标是满足可平衡的调度时段个数最多。
1maxKkkf y==∑(1)式中：ky为0、1变量，用来表示第k个调度时段是否满足关口平衡，0ky=表示第k个调度时段不满足关口平衡，1ky=表示第k个调度时段满足关口平衡；k为调度时段编号，1,2,,k="K。
2）约束条件。
关口平衡条件为()()(1), 1,2,,()k kp k D ky M y k KD kλ−≤+−="(2)式中：()p k为机组在第k个调度时段的实际能量输出，MW·h；()D k为第k个调度时段的电量需求，MW·h；λ为平衡容度；M为常数，1M 。