电力系统动态优化调度应用研究
电力系统中的动态负荷管理与优化策略分析
电力系统中的动态负荷管理与优化策略分析在当今社会，电力已经成为了我们生活和生产中不可或缺的能源。
随着经济的快速发展和科技的不断进步，电力需求日益增长，电力系统的复杂性也不断提高。
在这样的背景下，电力系统中的动态负荷管理与优化策略显得尤为重要。
动态负荷管理是指对电力系统中负荷的实时监测、分析和控制，以实现电力系统的安全、稳定、经济运行。
而优化策略则是通过一系列的方法和手段，使得负荷管理更加高效、合理。
一、动态负荷管理的重要性首先，动态负荷管理有助于提高电力系统的可靠性。
通过实时监测负荷的变化，电力系统可以及时调整发电和输电策略，避免因负荷突然增加或减少而导致的停电事故。
例如，在夏季高温时段，空调负荷会急剧增加，如果没有有效的负荷管理，可能会导致电网过载，影响供电的稳定性。
其次，动态负荷管理能够降低电力系统的运行成本。
通过合理分配负荷，电力系统可以优化发电资源的利用，减少不必要的发电和输电损耗，从而降低成本。
例如，在低谷时段鼓励用户用电，高峰时段限制部分非必要负荷，有助于平衡电力供需，降低发电成本。
此外，动态负荷管理还有利于促进可再生能源的消纳。
随着可再生能源如太阳能和风能在电力系统中的比重不断增加，其输出的不稳定性给电力系统带来了挑战。
通过动态负荷管理，可以根据可再生能源的发电情况灵活调整负荷，提高可再生能源的利用率。
二、动态负荷的特点动态负荷具有多样性和随机性的特点。
在不同的时间段和不同的地区，负荷的类型和大小都可能有很大的差异。
例如，工业负荷通常在工作日的白天较大，而居民负荷则在晚上和节假日较为集中。
同时，动态负荷还受到天气、季节等因素的影响。
在炎热的夏天，空调负荷会大幅增加；在寒冷的冬天，取暖负荷则会上升。
另外，随着智能设备和电动汽车的普及，负荷的变化更加复杂和难以预测。
智能设备的使用具有不确定性，而电动汽车的充电时间和充电量也会因用户的行为而不同。
三、动态负荷管理的方法为了实现有效的动态负荷管理，需要采用多种方法和技术。
电力系统中的功率预测与调度优化方法
电力系统中的功率预测与调度优化方法电力系统是现代社会运转的重要基础设施之一，功率预测与调度优化方法是电力系统稳定、高效运行的关键。
本文将对电力系统中的功率预测与调度优化方法进行详细介绍，并探讨其在实际应用中的重要性和挑战。
一、功率预测方法电力系统功率预测是指根据历史数据和实时监测数据，对未来一段时间内的电力需求进行预测。
准确的功率预测可以帮助电力系统管理者优化电力调度和资源分配，以确保电力供需平衡，提高能源利用效率并降低成本。
1. 传统方法传统的功率预测方法主要基于统计学、时间序列分析和回归分析等数学模型。
这些方法利用历史数据和经验法则进行预测。
尽管传统方法具有一定的可靠性，但对于复杂的电力系统来说，其预测精度有限。
2. 机器学习方法近年来，机器学习方法在功率预测中得到了广泛应用。
基于大数据和人工智能技术，机器学习方法可以从海量数据中学习电力需求的特征，并通过建立预测模型来进行预测。
常用的机器学习方法包括支持向量回归、随机森林和人工神经网络等。
这些方法能够在考虑更多因素的情况下提供更准确的功率预测。
二、调度优化方法电力系统调度优化是指在满足电力需求和运行约束条件的前提下，合理安排发电机组的出力、输电线路的负载以及其他设备的运行状态，以达到最优的运行目标。
调度优化方法可以提高电力系统的稳定性、经济性和可靠性。
1. 传统方法传统的调度优化方法主要基于数学规划和优化理论。
通过建立物理模型和数学模型，传统方法可以进行电力系统调度优化。
然而，传统方法在处理大规模电力系统和高时空分辨率数据方面存在计算复杂度高、求解效率低等问题。
2. 遗传算法和粒子群优化算法遗传算法和粒子群优化算法是近年来在电力系统调度优化中得到广泛应用的智能优化算法。
这些算法能够搜索较大的解空间，并通过不断迭代，找到最优解。
遗传算法和粒子群优化算法在电力系统调度问题中可以优化发电机组出力的调度、线路负载的分配，以及电力市场的交易策略等。
三、功率预测与调度优化的重要性与挑战1. 重要性准确的功率预测和调度优化可以帮助电力系统管理者合理规划电力资源，确保电力供需平衡，降低运行成本，提高电力系统的稳定性和可靠性。
电力系统经济调度优化的研究
电力系统经济调度优化的研究电力系统是现代工业社会运行的重要基础，其供应的稳定电能对于保障经济发展和社会稳定至关重要。
而电力系统的调度优化则是保障电网稳定运行和电能供应的重要环节之一。
本文将对电力系统经济调度优化进行研究，并探讨其在提高电力系统效率、降低成本等方面的应用和意义。
一、电力系统经济调度优化的意义电力系统的经济调度优化是指在保障电能供应的前提下，通过合理配置电力资源、优化能源调度策略，实现电力系统运行的高效和经济。
其具体意义如下：1. 提高电力系统的利用效率：经济调度优化能够合理配置电力资源，提高电力系统的利用效率。
通过科学合理地制定出力调度计划、优化发电机组组合，使得电力系统在满足供需平衡的条件下，最大程度地利用电力资源，提高发电效率，减少能源的浪费。
2. 降低发电成本：经济调度优化能够降低电力系统的发电成本。
通过动态调整发电机组的负荷分配、选择合适的电源组合等策略，减少系统运行中的能源消耗和成本支出，降低供电的成本，提高发电的经济效益。
3. 提高电力系统的稳定性和可靠性：经济调度优化能够提高电力系统的稳定性和可靠性。
通过调整发电机组的输出功率、优化能源供应策略，以及合理利用电力系统的调度储备等手段，保证系统在各种工况下的可靠供电，增强电力系统的稳定性。
二、电力系统经济调度优化的方法和技术在实际电力系统的调度过程中，通过合理的方法和技术对电力系统进行经济调度优化，从而实现电力系统的高效运行。
下面列举一些常见的方法和技术：1. 负荷预测技术：通过对电力系统中负荷特性的研究，建立负荷预测模型，预测未来一段时间内的负荷需求。
负荷预测的准确性将对经济调度优化起到关键作用。
2. 发电机组出力优化：基于负荷需求和发电机组特性，通过优化发电机组的出力，求解最优的出力调度方式，实现经济调度优化。
这一方法包括基于启发式算法、遗传算法等的发电机组调度策略。
3. 电力交易市场机制优化：通过建立电力市场交易机制和清算机制，引入竞争机制，实现供需的匹配和电力资源的优化配置。
电力系统的智能化调度与优化研究方法
电力系统的智能化调度与优化研究方法在当今社会，电力已经成为了人们生活和生产中不可或缺的重要能源。
随着电力需求的不断增长以及电力系统的日益复杂，传统的调度与优化方法已经难以满足现代电力系统的高效、可靠和经济运行要求。
因此，智能化调度与优化成为了电力系统领域的研究热点和发展方向。
电力系统的智能化调度与优化是一个综合性的课题，涉及到电力系统的多个方面，包括发电、输电、配电和用电等环节。
其目标是在满足各种约束条件的前提下，实现电力系统的安全稳定运行、提高能源利用效率、降低运行成本，并最大程度地满足用户的电力需求。
一、电力系统智能化调度与优化的重要性首先，智能化调度与优化有助于提高电力系统的可靠性和稳定性。
通过实时监测电力系统的运行状态，及时发现并处理潜在的故障和安全隐患，能够有效避免大规模停电事故的发生，保障电力供应的连续性和稳定性。
其次，它能够提高能源利用效率。
根据不同的负荷需求和能源供应情况，合理安排发电计划，优化能源的分配和利用，减少能源的浪费，促进可再生能源的消纳，对于应对能源短缺和环境问题具有重要意义。
再者，智能化调度与优化可以降低电力系统的运行成本。
通过优化电力设备的运行方式、减少不必要的损耗和维修成本，提高电力系统的经济效益。
二、智能化调度与优化的基础技术要实现电力系统的智能化调度与优化，离不开一系列基础技术的支持。
1、先进的监测与测量技术包括高精度的传感器、智能电表等设备，能够实时采集电力系统的各种运行参数，如电压、电流、功率等，为调度与优化提供准确的数据基础。
2、通信技术高速、可靠的通信网络是实现智能化调度的关键。
它能够将采集到的数据及时传输到控制中心，并将控制指令快速下达至各个电力设备。
3、大数据分析技术电力系统产生的海量数据需要通过大数据分析技术进行处理和挖掘，以提取有价值的信息，为调度决策提供支持。
4、优化算法如线性规划、非线性规划、智能优化算法等，用于求解复杂的调度与优化问题。
电力系统优化调度
电力系统优化调度随着社会的发展和人民生活水平的提高，对电力供应的需求日益增加。
电力系统作为现代社会必不可少的基础设施，承担着保障电力供应的重要任务。
为了实现电力系统的高效运行，电力系统优化调度变得至关重要。
本文将探讨电力系统优化调度的意义、方法和挑战。
一、电力系统优化调度的意义电力系统优化调度是指根据电力系统的负荷需求和发电资源等因素，合理地安排各个电源单元的出力，以实现电网稳定运行和资源的最优利用。
优化调度的核心目标是在保证电供可靠的前提下，最大程度地降低电力系统的总体成本，提高系统的经济效益。
首先，优化调度能够提高电力系统的供应可靠性和稳定性。
通过合理调度电源单元的出力，可以保证系统在任何负荷情况下都能满足用户的用电需求。
此外，优化调度还可以有效避免电力系统出现电压波动、频率偏离等问题，确保电网的稳定运行。
其次，优化调度可以实现电力资源的最优利用。
电力系统中的发电资源种类繁多，包括火力发电、水电、风电、太阳能等多种形式。
通过优化调度，可以合理安排不同类型的电源单元，使各种能源资源得到充分利用，提高整个系统的能源利用效率。
最后，优化调度对于降低电力系统的总体成本具有重要意义。
电力系统中的成本主要包括燃料成本、运行维护成本和环境排放成本等。
通过合理安排发电单元的出力，可以有效降低燃料成本和运行维护成本，减少环境排放，提高电力系统的经济效益。
二、电力系统优化调度的方法电力系统优化调度是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素。
传统的优化调度方法主要包括基于经验的调度和基于模型的调度。
基于经验的调度方法是基于调度员多年的工作经验，结合实时监测数据和历史数据，来做出决策。
这种方法简单直接，但是主观性较强，容易受到人为因素和个人偏好的影响。
而且，随着电力系统规模的不断扩大，传统的经验调度已经很难适应现代电力系统的要求。
基于模型的调度方法是通过建立电力系统的数学模型，利用计算机进行调度策略的优化。
这种方法需要充分考虑电力系统的各种约束条件和目标函数，例如发电能力、负荷需求、输电线路容量等。
电力系统优化调度研究
毕业设计说明书中文摘要刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究毕业设计说明书外文摘要刘杰：电力市场下电力系统优化调度研究目录1 引言 (4)1.1课题研究的目的与意义 (4)1.2电力系统的现状 (5)2 电力系统油画调度算法 (5)2.1优化算法 (5)2.2优化调度遗传算法 (7)2.3优化调度动态规划法 (11)3 电力系统优化调度 (12)3.1水电厂优化调度思路 (12)3.2水电厂优化调度建模 (12)3.3水电厂优化调度运行 (15)3.3.1优化调度检修优化 (17)3.3.2最小风险度模型 (18)4优化结果比较 (19)4.1计算结果分析比较 (19)4.2两种算法比较 (21)5结论与展望。
(23)5.1结论 (23)5.2展望 (23)参考文献 (23)致谢 (23)刘杰：电力系统优化调度研究电力系统优化调度研究1 引言1.1课题研究的目的与意义电力工业的根本任务是以安全为中心，在充分合理地利用能源和运行设备能力的条件下，保证安全经济发、供电，以满足国民经济各部门的电能需求。
电力系统供应着现代化社会生产和生活的大部分能量，相应地，也消耗着大量的一次能源——煤、石油等。
对于电力这样重要的能源转换系统，提高其运行效率、实现其运行优化的必要性是显而易见的。
对于一个大的电力系统而言，在保证供电的前提下减少燃料消耗，提高运行的效率，就意味着每年能够节约数以万吨计的燃料。
因此，电力系统的优化问题长期以来一直是电力系统工程技术人员和学者研究的重点。
尤其是近几年来，随着我国国民经济的快速发展和人民生活水平快速提高，全社会用电量急速增长，全国都面临着电力严重短缺的局面。
在如此严峻的形势下，深入研究电力系统的优化及经济运行问题更具有十分现实的社会意义。
电力系统优化是电力系统分析的一个分支，它所研究的问题主要是在满足负荷需求的前提下，如何优化地配置系统资源以及调度系统内设备的运行工况，从而使系统发电所需的总费用或所消耗的总能源耗量达到最小这样一个运筹决策问题。
基于智能电网的电力调度优化研究
基于智能电网的电力调度优化研究随着人们对“绿色能源”的关注度不断提高，电力行业也在不断地发展、进步、创新。
在能源行业，电力的调度和优化就成为了全行业最关键的问题之一——如何在满足用户需求的情况下，尽量避免能源浪费，降低能源成本，确保电力行业可持续发展呢？基于智能电网的电力调度优化研究为我们提供了一种风格全新的解决方案。
一、智能电网的概念智能电网，又称为智能电力系统，是在现有电力系统的基础上，在集成多种新技术和新元素的基础上推出的新一代电力系统。
它利用先进的通信、计算、软件和控制技术，实现了电力系统的自学习、自适应、自愈合、自优化等自主智能运行。
智能电网不仅满足了人们对电力质量、供电可靠性和安全性的要求，同时还兼顾了能源的可持续性和环境保护。
它能够有效地节能减排、优化电网结构、提高电网效率、提高供电可靠性和电力质量。
二、智能电网的电力调度优化智能电网的一个主要特征就是它的智能化调度和优化。
合理的电力调度和优化可以有效地提高电网的效率和可靠性，提高能源利用效率，减少能源浪费和污染排放。
为了实现智能化的电力上网和调度优化，我们必须在电力系统中引入一些新型的技术和手段。
1、分布式能源的接入分布式能源是指在不同区域内分散布置的、独立的、可控的、可调度的能源来源，如光伏发电、小水电、风能发电等。
分布式能源的接入可以有效地减少传统能源消耗，提高能源利用效率，使能源更加清洁。
2、动态负荷预测与管理负荷预测是智能电网中的一个重要技术。
通过对负荷进行动态预测，可以合理规划供应方案、合理控制电网的负荷，从而提高了电网的运行效率和质量。
3、能量存储技术在智能电网中，能量存储技术可以有效地储存多余的电能或低谷时段的电能，以便高峰时段向用户供应电力。
这样可以有效地平衡电网负荷，减少高峰时段的能源浪费，提高能源利用效率。
4、智能配电网智能配电网是一个智能化的、集成传感器和数据处理技术的电网。
它可以实时监测电网的状态和负荷状况，并对电力调度和优化提供数据支持，从而最大限度地提高电网的效率和可靠性。
最优化理论在电力系统调度中的应用
最优化理论在电力系统调度中的应用在电力系统调度中，最优化理论被广泛应用于提高电力系统的运行效率和经济性。
最优化理论通过数学建模和计算方法来寻找最优的调度方案，以最大程度地满足电力系统的供需平衡，提高电力系统的能源利用率和稳定性。
一、最优化理论简介最优化理论是数学和计算机科学中的一个分支，研究如何寻找最优的解决方案。
它的主要方法包括数学规划、动态规划、遗传算法、模拟退火等。
在电力系统调度中，最常用的最优化方法是线性规划和整数规划。
二、电力系统调度的最优化问题电力系统调度是指根据供需情况和各种约束条件，以最优的方式调配电力资源，确保电力系统的安全、稳定、经济运行。
电力系统调度的最优化问题主要包括短期调度和中长期调度。
1. 短期调度短期调度是指对电力系统进行小时甚至分钟级的调度安排，旨在满足实时的电力需求和保持系统的平衡。
在短期调度中，最优化理论可以应用于以下方面：- 发电机出力调度：最优化方法可以确定各个发电机的出力分配，以最小化总发电成本或最大化系统利润。
- 输电网功率分配：最优化方法可以帮助确定输电线路的功率分配，以最大化输电效率。
- 负荷调度：最优化方法可以通过合理分配负荷，以降低系统的负载损耗和功率不平衡。
2. 中长期调度中长期调度是指对电力系统进行日、周、月等较长时间尺度的调度计划，旨在优化电力系统的经济性和可靠性。
在中长期调度中，最优化理论可以应用于以下方面：- 电力市场运营：最优化方法可以帮助市场运营商制定合理的电力市场机制和定价策略，以提高市场效率和竞争性。
- 发电机组扩建规划：最优化方法可以帮助确定新的发电机组扩建方案，以最小化总投资成本和满足系统可靠性要求。
- 新能源消纳规划：最优化方法可以帮助确定可再生能源的优化消纳方案，以最大化可再生能源的利用率。
三、最优化理论的优势和挑战最优化理论在电力系统调度中具有一系列优势，包括：- 提高系统效率：最优化方法可以帮助降低电力系统成本，提高能源的利用效率。
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电力系统动态优化调度应用研究
摘要:本文基于笔者多年从事电力调度的相关工作经验,以电力系统动态优化调度与电力市场的相关关系为研究对象,论文首先分析了动态优化调度相关问题,进而分析了优化调度方法的应用现状,全文是笔者调研分析大量文献基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。
关键词:电力系统动态优化调度电力市场
电力系统是一个复杂的动态变化的系统,传统的经济调度和最优潮流已经不能适应动态系统优化调度的需求。
动态优化调度是考虑系统负荷各个时间段之间的联系,而计入发电机组出力的p
1 动态优化调度
电力系统是一个复杂的动态系统,其相邻的各个时间段的运行状态之间互为约束,这种约束表现为发电机调整速度、发电机备用容量限制、火电厂燃料限制、水电厂水量限制、核电站带来的特殊要求等等,这些动态约束的制约使得静态优化调度方法无能为力。
20世纪60年代初,电力工作者已经开始重视负荷变化对优化调度策略的影响,来进一步考虑负荷的改变对于系统发电费用变化的影响,因此负荷预报与动态优化调度有着密切的关系。
在20世纪70年代,W·O·stadlin首次提出了优化调度要考虑未来
负荷的变化、发电机输出功率变化速率及其调节容量的有限性,但在他建立经济负荷分配的模型中,仅仅是通过给发电机组预留一定比例的调整裕度来保证未来的负荷变化需求,这种方法还不能称得上是动态优化调度。
随后一部分学者将发电机输出功率变化速度限制作为优化调度的约束来处理,用动态规划法对所建立的自动发电控制模型进行求解,尽管这种模型做到了一定程度的简化,但其模型与发电机组数成指数关系,仍无法在实际系统中应用。
Ross D·W·等人提出在一段时间范围内,根据系统负荷的变化对各机组的输出功率进行整体的动态优化调度,强调前瞻未来负荷变化的重要性。
作者将整个时段的负荷分成多个序列,用动态规划法对各个小时段进行优化求解。
但这种离散化处理方法的弊端为步长较小时优化计算时间长,步长较大时优化的精度又不能保证。
并且对于大系统而言,这种动态优化方法的计算量随发电机组数成指数增长,因此处理大系统不具有优势。
以等微增率为基础的经典经济调度方法由于其算法简单,计算速度快而得到了广泛的应用,一些学者也试图利用此方法来简化处理动态优化调度问题。
Wood W G提出用序列解耦技术求解考虑旋转备用的动态优化调度,他将发电机分为两类,一类发电机已经达到输出功率极限,另一类未达到极限能够继续上下调整输出功率,通过利用可调解的发电机组跟踪负荷变化。
这种方法需要不停地对前推、后推过程进行修正,计算量大。
2 优化调度方法应用探讨
在电力系统中引入市场经济的运营模式可以给社会带来可观的经济效益,促进电力系统健康有序的发展,因此电力市场化成为全球电力工业普遍发展的发展方向。
实施电力系统市场化运行后,对电力系统运行的各个环节都提出了很多需要解决的技术问题。
例如:面向电力市场的能量管理系统(EMS)的开发,考虑动态安全约束的最优潮流,电厂的经济效益与风险的评估,实时电价与辅助服务价格的制定,输电费用与电力转运费的确定。
其中节点实时电价问题、输电费用与电力转运费计算问题、电力市场中的传输拥挤问题、电力市场环境下的电力系统优化调度等都与传统的优化调度有着密切的联系,因此优化调度理论及其计算方法在电力市场中也将发挥很大的作用。
电力市场要采用经济手段管理各成员,电价是体现管理思想的工具,所以电价的制定原则、计算贸易电价,是电力市场的重要内容。
目前各国学者提出的计算基础电价的方法有三种:实时电价法,嵌入成本法,边际成本法。
实时电价法能反映短期(0.5小时甚至更短时段)的生产成本及用电量信息,能更好的指导用户优化用电。
嵌入成本法和边际成本法计算电价,反映的是较长时期电力生产成本及总体负荷水平,而不能反映负荷及供电能力在短期内变化所引起的生产成本的变化。
传统的嵌入成本法能够保证电网收支平衡,但它不包含任何经济
学信息,因此无法引导电网资源的最优利用和长期发展。
用边际成本法计算输电电价时,以实现社会经济效益最大为目标,能够优化利用电网资源,但它不能保证电网的收支平衡,尤其不能保证建网资金的回收,一直以来都不被电网公司所接受。
在1998年言茂松等人提出一种基于边际成本法的输电定价方法,在保留了边际成本法的经济学信息的同时,在优化的目标函数中嵌入了输电网建设成本的过路费率,这种方法保证电网收支平衡。
用这种方法进行输电电价的结算,能够实现引导经济供电,并且有利于电网运营的收支平衡。
电网独立于电厂来提供开放的转送服务是电力市场的必要条件,而研究公平、合理的转运费用计算方法是建立转送市场必要的技术支持。
我国学者韩放等人介绍了电网转运业务出现的背景及转运的定义,从理论上分析了转运类型、合同形式、成本组成及部分算法,并介绍了在输电网总成本中划分基本输电成本和转运成本的方法。
同年,更详细地介绍如何计算转运费,它使用一个详细模型分析了NGC系统中7个水电网的转运交易费,以三种不同的成本分摊原则分别处理,但该文献没有考虑实际需求情况对电价带来的影响。
2000年,有学者针对存在点到点转送服务的输电网,提出了考虑实际需求情况对电价带来的影响,以最优潮流来计算转送费用的计算模型和方法,将进行转送服务产生的费用分解成各种费用,如线路占用费用、有功费用、无功费用、网络安全费用等,并成功的应用内点法进行了求解。
在1999年赵晋泉等人提出了在电力市场联营交易模式下,采用基
于最优潮流的节点实时电价算法分析传输拥挤的问题,通过将拥挤成本按其造成原因分摊,利用正确的经济激励平衡各方的利益来消除拥挤现象,从而提高处于经济运行状态的系统的安全性。
Cardel J B等人提出如果不考虑发电市场和输电市场的相互作用,如发电机组以边际成本参与发电竞价,可能一部分机组会利用阻塞现象并恶意地加重阻塞而提高其它高价机组的输出,达到提高部分地区的电价的目的。
这种现象是正常的市场经济所不应出现的,通过签订有效的贸易合同就可以遏制这种不正常的行为发生。
在传统的电力系统优化调度过程中,进行优化调度的目标多为系统发电费用最小。
而在竞争的电力市场中,进行优化调度所追求目标为参与买电、卖电各方经济效益最大化。
在1999年Chao-an Li等人明确提出在竞争的电力市场中,能量交易是一个典型的两级最优化问题,第一级中心化经济分配使用优先级列表确定机组边际电价,二级的优化问题解决一系列的分散报价子问题,其中报价曲线充分考虑了机组出力约束、机组速度变化约束、机组空载等情况对机组报价的影响。
这个两级优化模型使得电力市场环境下发电机组的经济效益、买电用户的经济效益都实现了最大化。
将传统的优化理论与竞争电力市场中的报价竞争充分结合,最大限度地提高电力市场整体效益和各成员的利益。
3 结语
在电力网络优化调度的研究中,经典经济调度、最优潮流和动态
经济调度都得到了很大的发展和应用,但目前仍有些问题没有解决,这些问题也是在电力市场条件下电力系统优化调度理论继续发展和应用的阻力。
(如表1)
(1)尽管经典经济调度的计算速度快,得到了广泛的应用,但只能考虑线路安全约束,因此限制了未来的应用前景。
(2)从最优潮流算法方面看,目前所有的优化算法(线性规划法、非线性规划法、牛顿法、内点法)都没有彻底地解决计算时间长、计算量大的问题,因而这样的方法投入到实际系统的在线应用是很困难的,可见找到能综合系统的经济性和安全性的简化算法是非常必要的,只有这样,最优潮流的应用才有意义。
(3)动态优化调度策略是为了实时跟踪电力负荷需求而提出的,但目前的动态优化调度算法要达到完全实时跟踪还有些困难,发电机组的容量有限,发电机组功率变化速度有限等等都制约着动态优化调度策略地发展;另一方面,目前的动态优化调度算法计算量大也是它的缺陷。
因此研究更简单、计算量更小的动态优化调度算法将会促进动态优化调度的普遍应用。
(4)我国的电力市场运行机制刚刚开始试运行,在很多方面与国外电力市场有很大的区别,因此在借鉴国外的电力市场运行经验和电力市场理论的同时,更需要根据我们独特的国情来发展自己的电力市场,这对于我国的电力工作者是一个很大的挑战。
总体说来,在今后相当时期内经典经济调度、最优潮流和动态优化调度将会并存,并将广泛地与电力市场结合,对电力系统的发展起到促进作用。
并且随着各国电力建设的发展和电力市场地普遍实行,电力网络的优化将得到更快地发展。
参考文献
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