2004B__电力市场的输电阻塞优化管理

电力市场的输电阻塞优化管理摘要：我们研究了电力市场的输电阻塞管理，针对目前电力市场中出现的输电阻塞，提出了阻塞费用的计算办法，机组出力分配预案的算法，以及重新调整预案的模型，得到如下结果：问题1：根据32组试验数据，利用多元线性回归建立了6条主要线路的潮流值关于8台机组出力的线性表达式，利用SAS8软件得到回归方程都通过了显著性检验，复相关系数都不低于0.9995，最大均方误差不超过0.03995，相对误差不超过0.0267%，检验到方案0的最大预测误差不超过0.0447％，说明该表达式很好的反映了线路潮流值与发电机组出力的关系。

问题2：我们给出了一种合理的计算阻塞费用的规则：序外容量和序内容量都按照预案清算价和新方案出力对应报价之差计算，这在一定程度上体现了对多发电方和少发电方的公平补偿，还给出了相应补偿公式和阻塞费用计算公式，并证明了阻塞费用等于方案调整后与方案调整前支付费用之差。

问题3：采用两种不同方案得到各机组出力分配预案，方案一给出了计算所有段价下各机组能完成的最大负荷的算法，该算法具有一般性，计算量小，并给出了本问题中所有段价下各机组能完成的最大负荷对照表（表8），容易得到,负荷需求为982.4MW 时清算价是303元/MWh ，购电费用74417元，各机组出力为:12345678150,79,180,99.5,125,140,95,113.9x x x x x x x x ======== 方案二采用目标规划方法建立非线性0－1规划模型，用lingo 可以很方便得到任意负荷下清算价及各机组出力，计算结果与模型一相同。

问题4：检验到问题3的分配预案会引起输电阻塞，考虑约束：线路潮流值不超过限值，我们建立了以阻塞费用最小为目标的单目标规划，得到的最小阻塞费用4860.935Z =元，各机组出力方案为12345678150,86.54788,228,80,152,102.4113,66.44089,117x x x x x x x x ======== 问题5：对负荷需求1052.8MW ，我们采用与问题3同样的方法得到清算价为356元/MWh ，购电费用93699元，各机组出力为：12345678150,81,218.2,99.5,135,150,102.1,117x x x x x x x x ======== 检查到该预案会引起输电阻塞，用问题4的单目标模型发现潮流限值内无法调整方案，因此建立阻塞费用最小和各线路上潮流绝对值超过限值的百分比α最小的双目标规划模型，为降低安全隐患，α取最小值 5.16％，这时得到的最小阻塞费用为1828.4Z =元，该方案下各台机组出力为：12345678153,88,228,92.1073152,137.3541,85.3387,117x x x x x x x x ========关键字：清算价 序内容量 序外容量 阻塞费用 多元线性回归 目标规划一，问题的重述我国电力系统的市场化改革正在积极、稳步地进行，电网公司在组织交易、调度和配送时是按照购电费用最小的经济目标来运作的，设某电网有若干台发电机组和若干条主要线路，每条线路上的有功潮流（输电功率和方向）取决于电网结构和各发电机组的出力。

电网每条线路上的有功潮流的绝对值有一安全限值，具有一定的相对安全裕度（即在应急情况下潮流绝对值可以超过限值的百分比的上限）。

如果各机组出力分配方案使某条线路上的有功潮流的绝对值超出限值，称为输电阻塞，当发生输电阻塞时，需要研究如何制订既安全又经济的调度计划。

电力市场交易规则：1. 以15分钟为一个时段组织交易，每台机组在当前时段开始时刻前给出下一个时段的报价。

各机组将可用出力由低到高分成至多10段报价，每个段的长度称为段容量，每个段容量报一个价（称为段价），段价按段序数单调不减。

在最低技术出力以下的报价一般为负值，表示愿意付费维持发电以避免停机带来更大的损失。

2. 在当前时段内，市场交易-调度中心根据下一个时段的负荷预报,每台机组的报价、当前出力和出力改变速率，按段价从低到高选取各机组的段容量或其部分，直到它们之和等于预报的负荷，这时每个机组被选入的段容量或其部分之和形成该时段该机组的出力分配预案（初始交易结果）。

最后一个被选入的段价（最高段价）称为该时段的清算价，该时段全部机组的所有出力均按清算价结算。

这里需要注释的是：（a）每个时段的负荷预报和机组出力分配计划的参照时刻均为该时段结束时刻。

（b）机组当前出力是对机组在当前时段结束时刻实际出力的预测值。

（c）假设每台机组单位时间内能增加或减少的出力相同，该出力值称为该机组的爬坡速率。

由于机组爬坡速率的约束，可能导致选取它的某个段容量的部分。

（d）为了使得各机组计划出力之和等于预报的负荷需求，清算价对应的段容量可能只选取部分。

市场交易-调度中心在当前时段内要完成的具体操作过程如下：1、监控当前时段各机组出力分配方案的执行，调度AGC辅助服务，在此基础上给出各机组的当前出力值。

2、作出下一个时段的负荷需求预报。

3、根据电力市场交易规则得到下一个时段各机组出力分配预案。

4、计算当执行各机组出力分配预案时电网各主要线路上的有功潮流，判断是否会出现输电阻塞。

如果不出现，接受各机组出力分配预案；否则就实施阻塞管理，具体管理原则如下：（1）调整各机组出力分配方案使得输电阻塞消除。

（2）如果（1）做不到，还可以使用线路的安全裕度输电，以避免拉闸限电，但要使每条线路上潮流的绝对值超过限值的百分比尽量小。

（3）如果无论怎样分配机组出力都无法使每条线路上的潮流绝对值超过限值的百分比小于相对安全裕度，则必须在用电侧拉闸限电。

（4）当改变根据电力市场交易规则得到的各机组出力分配预案时，发电商和网方有可能产生经济利益冲突。

网方应该为因输电阻塞而不能执行初始交易结果付出代价，结算时应该适当地给发电商以经济补偿，由此引起的费用称之为阻塞费用。

网方在电网安全运行的保证下应当同时考虑尽量减少阻塞费用。

我们需要解决的问题是：1.某电网有8台发电机组，6条主要线路，表1和表2中的方案0给出了各机组的当前出力和各线路上对应的有功潮流值，方案1～32给出了围绕方案0的一些实验数据，试用这些数据确定各线路上有功潮流关于各发电机组出力的近似表达式。

2.设计一种简明、合理的阻塞费用计算规则，除考虑上述电力市场规则外，还需注意：在输电阻塞发生时公平地对待序内容量不能出力的部分和报价高于清算价的序外容量出力的部分。

3.假设下一个时段预报的负荷需求是982.4MW，表3、表4和表5分别给出了各机组的段容量、段价和爬坡速率的数据，试按照电力市场规则给出下一个时段各机组的出力分配预案。

4.按照表6给出的潮流限值，检查得到的出力分配预案是否会引起输电阻塞，并在发生输电阻塞时，根据安全且经济的原则，调整各机组出力分配方案，并给出与该方案相应的阻塞费用。

（表1～表6见附录二）5.假设下一个时段预报的负荷需求是1052.8MW，重复3～4的工作。

二，基本假设1，“安全第一”是假设输电过程无触电等意外伤害事故，只有线路有功潮流绝对值超过安全裕度上限才可能造成安全隐患2，电力市场交易规则是按照购电费用最小的经济目标来运作的3，所有机组在出力分配预案结束后的结算是按同一清算价4．负荷需求就是各机组出力之和5．各机组的段价计算方法按左开右闭区间方式计算，即端点上的出力值按左侧段价计算三，符号说明四，问题的分析在电力市场环境下，输电系统和发电厂是彼此独立的经济实体，市场交易—调度中心必须平等对待各个市场参与者，本着“安全第一”的原则，在购电费用最小化的目标下找出合理的输电阻塞管理方法，考虑阻塞费用，我们要研究制定既安全又经济的调度计划。

我们对第一问采用多元线性回归的方法，结合围绕方案0的1~32组实验数据得到6条主要线路的潮流值关于8台机组出力的近似表达式，并通过每条线路回归方程所对应的复相关系数、均方误差、回归方程显著性检验和对方案0的线路潮流值的预测能力来评估关系表达式的效果。

出力方案调整首先要遵循一定的基本原则，我们将序外容量按发电报价结算，序内容量按原定清算价给予补偿，并以此作为第二问的阻塞费用计算规则，然后根据每条线路不同出力调整量的落实确定线路各自的阻塞费用，再通过核实各机组对一条线路阻塞而调整出力的大小，将阻塞费用公平地付给。

第三问以清算价最小为目标，采用两种不同方案得到各机组出力分配预案，方案一给出了计算所有段价下各机组能完成的最大负荷的算法，然后找出任意负荷对应的清算价及各机组的出力；方案二采用0－1规划，方案给定后，先根据第一问建立的有功潮流关于出力的对应关系，检查该预案是否会引起输电阻塞，如果发生阻塞，第四问建立了以阻塞费用最小为目标的单目标规划模型，考虑到爬坡，潮流值及其裕度。

第五问用第四问的单目标模型检查该预案是否会引起输电阻塞，如果发生，就建立阻塞费用最小和各线路上潮流绝对值超过限值的百分比 最小的双目标规划模型；倘若双目标模型还是不能解决分配机组出力问题使得某条线路超过潮流限值安全裕度，就只能拉闸限电了，这就是对一个新的负荷预报，以三，四问的分配预案模型和调整模型重新进行给出预案，检测阻塞，调整预案并使阻塞费用最低的过程。

三，四，五问的思维过程可用以下流程图表示：图1 输电阻塞优化管理过程五，模型的建立问题1根据围绕方案0的1~32组实验数据，对于6条主要线路的潮流值关于8台机组出力的近似表达式，我们采用多元线性回归的方法，设8台机组出力分别为128,,,x x x ，6条主要线路的有功潮流分别为126,,,y y y ，我们采用如下线性回归方程：8011,2,,6i i ij jj y a a x i ==+=∑根据表1和表2中围绕方案0的1~32组实验数据，我们利用软件SAS8.0得到如下结果：112345678110.79746+0.08269x +0.04794x +0.05286x +0.1199x -0.02561x +0.12178x +0.12182x -0.0057x y =复相关系数20.9995R =，均方误差RMSE=0.03679，方程显著性检验5537.64,F =概率Pr {5537.64}0.00010.01ob F α><<=，其中0.01α=为检验水平。

故回归方程显著。

212345678132.11922-0.05476x +0.12738x -0.00017741x +0.03322x +0.08662x -0.11275x -0.01857 x + 0.09032x y =复相关系数20.9996R =，均方误差RMSE=0.03014.方程显著性检验6205.26,F =概率Pr {6205.26}0.00010.01ob F α><<=。