PDF《大规模风电接入下的火电机组灵活性改造规划》

5 ) 式中: Lm, t为第m 个月第t时段的负荷.

3 ) 弃风量的计算 每一期的弃风量与实际风电利用量之和等于当 期可利用的风电最大量, 即Pw m, t +Pa b m, t =Pw, m a x m, t t∈T, m ∈ M (

6 ) 式中: Pw, m a x m, t 为第m个月第t 时段的风力最大发电量.

4 ) 爬坡约束 爬坡约束限制了火电机组相邻时间段的出力之 差不能超过最大爬坡速率, 如式(

7 ) 所示.注意最大 灵活性改造会提升最大爬坡速率. - [ ( 1-xj) Rj +xj R* j ) ]≤Pt h m, j, t -Pt h m, j, t -

1 ≤ ( 1-xj) Rj +xj R* j j ∈Ω, t∈T, m ∈ M (

7 ) 式中: Rj 为火电机组j 未经灵活性改造时的爬坡速 率;

R* j 为火电机组j 灵活性改造后的爬坡速率.

5 ) 火电机组出力范围约束 火电机组出力范围约束限制了火电机组每一期 的出力必须在最小稳燃负荷与额定容量之间.注意 最小稳 燃负荷同样会因为进行了灵活性改造而下降. ( 1-xj) Pt h , m i n j +xj Pt h , m i n * j ≤Pt h m, j, t ≤Pt h , m a x m, j, t j ∈Ω, t∈T, m ∈ M (

8 ) 式中: Pt h , m a x j 为火电机组j 的最大出力;

Pt h , m i n j 为火 电机组j 灵活性改造前的最低稳燃负荷;

Pt h , m i n * j 为 火电机组j 灵活性改造后的最低稳燃负荷.

2 求解算法 第2节所构建的模型是一个具有两类时间维度 ( 小时与月) 的大规模混合整数非线性规划模型, 直 接求解会极大地降低其求解效率.观察其约束系数 矩阵发现, 这是一类典型的具有所谓 复杂列 的矩 阵, 如下所示: A1 B A2 B A3 B ? ? A1

2 B é ? ê ê ê ê ê ê ê ù ? ú ú ú ú ú ú ú (

9 ) 式中: A1 到A1 2对应从1月到1 2月运行问题中的系 数矩阵;

B 是与xj 相乘的系数组成的矩阵. 从矩阵结构上看, 矩阵B 是各月的运行问题形 成耦合关系的关键所在, 也就是说, 如果xj 被固定 下来, 就可以消除矩阵B, 约束的系数矩阵就会变成 标准的分块矩阵.由于各月的运行问题之间不再存 在耦合关系, 对各月的运行问题分别求得最优解, 组 成的解就是原问题的全局最优解.基于这一考虑,

2 2

0 1 9,

4 3 ( ?) ・高比例可再生能源电力系统( 五) ・ h t t p : / / ww w. a e p s - i n f o . c o m 将原问 题分解成仅涉及变量xj 的投资主问题(MP) 与1 2个不包含变量xj 的运行子问题( S P - m, m=1, 2, …,

1 2 ) .其中第 m 个运行子问题如下: m i n ∑ t∈T ∑ j∈Ω ( fj( p t h m, j, t) +cw Pw m, t) - ∑ t∈T s Pa b m, t s . t . ∑ j∈Ω Pt h m, j, t +Pw m, t =Lm, t: βm, t Pw m, t +Pa b m, t =Pw, m a x m, t : γm, t Pt h m, j, t -Pt h m, j, t -

1 ≤ ( 1-x ^ j) Rj +x ^ j R* j : μm, j, t Pt h m, j, t -

1 -Pt h m, j, t ≤ ( ( 1-x ^ j) Rj +x ^ j R* j ) ) : λm, j, t Pt h m, j, t ≤Pt h , m a x m, j, t : θm, j, t Pt h m, j, t ≥ ( 1-x ^ j) Pt h , m i n j +x ^ j Pt h , m i n * j : εm, j, t ì ? í ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (

1 0 ) 式中: j∈Ω, t∈T;

x ^ j 在子问题中不再是一个变量, 其取值是 上一轮主问题求解获得的最优值;

βm, t, γm, t, μm, j, t, λm, j, t, θm, j, t, εm, j, t 为各约束所对应的对 偶变量, 即主问题中各约束所乘的拉格朗日乘子. 显然, 对机组进行灵活性改造只会扩大问题的 可行域, 也就是说, 若所有机组都不进行灵活性改造 时问题存在解, 则无论xj 如何取值子问题均有解. 求解各子问题, 可以获得对偶变量的取值, 进而构建 B e n d ........