电力系统安全成本的随机模型

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1、电力系统安全成本的随机模型——.—.....一

2、●嬲一擅圈鬻吲嘲.~4oQI15期中国电力Vo1.40.No.5国盔麓藏2007~-5RELECTRICPOWERMay2007羹麟鳓麟吴杰康1,徐波2,陈国通3,李金艳1(1.广西大学电气工程学院,广西南宁530004;2.南京工程学院电力工程学院,江苏南京211167;3.广西电网公司梧州供电局,广西梧州543002)

3、

4、纛譬

5、膏≈蕊_j棼摘要:提出了基于机会约束规划的安全成本随机模型.分析了发电机组可调度性,负荷可中断性将堆ll组再调度,负荷再调整,电气元

6、件故障等描述为一个随机过程,并以此为基础建立了安全成本的隧机榴'其目标函数是在不同置信水平下对机组再调度和负荷再调整所形成的成本期望值,与电网,机组,备用等相关的约束条件均以概率表示.提出了基于机会约束规划和遗传算法的安全成本的求解方法.以IEEE'30蠢系统为例进行了仿真计算.并获得较满意的效果.证实所提出的安全成本模型有一定的适用性.关键词:机会约束规划;安全成本;遗传算法;随机模型中图分类号:TM732文献标识码:A文章编号:1004.9649(2007)05-0008—050引言随着电力工业的市场化改

7、革和商业化运营进程的不断深入.电力系统安全性变得更加严峻,更加复杂市场化运作就是在电力系统的各个环节逐步引入竞争机制.发电,用电等需要考虑生产成本,整个电力系统为了维持安全运行也需要考虑生产成本.后者就是逐渐被人们所关注的电力系统安全成本.影响电力系统安全成本的有许多因素,比如发电侧备用和可中断负荷的不确定性….为了将这些不确定性因素与安全成本联系起来.可以从风险,不确定因素等角度分析电力系统安全的定价.进而分析电力系统的安全成本_2_12].对于具有不确定性因素的安全成本的求解,常采用机会约束规划,概率学等

8、方法.本文分析电力系统发电机组发电调度,用户用电可中断性,元件停运概率等不确定性因素,采用概率方法来建立电力系统安全成本的数学模型.利用机会约束规划方法来求解电气元件在不同置信水平下发生停运事故时所形成的安全成本.这种安全成本模型具有较大的随机性.更符合电力系统运行的实际情况收稿日期:基金项目:作者简介:只1不确定性因素与模拟在电力市场环境下.参与电力系统未来某一时段的安全支持成本具有很大的不确定性.大多数不确定性因素可用概率方法(如概率密度函数)来模拟.其中的参数可基于历史数据以及对所研究系统的未来发展情况

9、的分析估计来确定.在影响安全成本的众多不确定性因素中,最为重要的是发电侧的备用容量,可中断负荷容量,再调度容量的不确定性.本文仅考虑这些不确定性因素的影响,但所提出的方法框架同样可以容纳对其他不确定性因素的模拟.发电商为了在市场中最大获利都不愿意向调度运行人员完全透漏自己的真实信息.这样就使得市场信息本身存在很大的预测性.发电商根据市场的发布信息,出清电价走势,自身的成本费用等因素来估测.使其在某时段作为安全支持的备用容量水平成为一个随机变量对在某时段内可能成为安全支持的发电机i.其可被调用发电容量的概率为该

10、发电机服从离散概率分布当发电机i为被加载在序列表中的发电机,它可能被调用的备用容量P出现每一种可能2006.11.20;修回日期:2007.03.03广西自然科学基金资助项目(桂科自0640028);广西壮族自治区教育厅资助项目;广西壮族自治区研究生教育创新计划资助项目吴杰康(1965.),男,广西隆安人,工学博士后,教授,博士生导师,从事电力系统分析与在线监控技术,电力市场,电力系统经济性与信息化,电力电子技术在电力系统中应用,数字继电保护,电力系统智能检测与智能控制,配电自动化,电力系统智能仪表的研究.E

11、.mail:wujiekang@163.con第5期吴杰康等:电力系统安全成本的随机模型的调用容量的概率为,这样的离散型随机变量分布为:P()=(1)M式中:0<<1;∑=1;为发电机可能调用情况k=1的种类,k=l,2,…,.对于可中断负荷,假设可中断负荷容量为P,对于负荷的随机性.用户根据某时段的市场出清电价及负荷的弹性需求来决定负荷的可中断容量.对于负荷,它的可中断容量P为一个随机变量,假设其服从正态分布P珂~Ⅳ,).2安全成本随机模型将发电备用费用,可中断负荷费用和再调度费用的数学期望最小

12、化作为目标,允许所形成的安全成本优化支持方案在某些比较极端的基态情况下不满足某些约束条件.但其发生的概率应该小于某一水平.因此,线路的输送能力限制,系统的旋转备用约束,频率偏移约束都是以概率的方式表示的,称这些约束为"软约束",可以短期,少量越限.此约束从本质上讲具有模糊特性.清晰化处理往往会导致保守的结果在系统某时段预想事故集厂下.基于机会约束规划的安全成本问题可以描述为:目标函数:minE[F(

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